[发明专利]基于主成分分析的电力系统暂态稳定评估方法

说明书

本发明公开了一种基于主成分分析的电力系统暂态稳定评估方法，基于WAMS系统得到故障切除后25周波内所有发电机转子角的时域轨迹，标准化处理后进行主成分分析；对于第一主成分方差贡献率大于85％的算例，构建第一主成分虚拟发电机；以时间为参变量，将第一主成分虚拟发电机的转子角和对应的等值输出功率、等值机械功率逐个时刻地映射到二维坐标中，形成第一主成分虚拟发电机的P‑δ映象轨迹。利用等面积法则计算第一主成分虚拟发电机的稳定裕度，此计算得到的暂态稳定裕度记为原始系统的暂态稳定裕度。本发明无需建模和仿真，仅需故障切除后实时响应信息，即可判断系统稳定性，实现了完全基于响应的在线暂态稳定判断。

技术领域

本发明涉及电力系统稳定评估，特别是涉及一种基于主成分分析的电力系统暂态稳定评估方法。

背景技术

随着跨区域互联电网的发展，各种新技术的应用和政策的实施，使得电力系统的动态行为更加复杂多变，更易引发电力系统暂态稳定问题。如何快速准确地判断电力系统暂态稳定性，是电力系统安全防控的重要问题之一。

现有的电力系统暂态稳定评估的方法主要有以下几类：(1)时域仿真法。该方法直观、信息量丰富、可适用于各种元件规模和大规模电力系统，但计算速度慢、依赖于系统模型和参数、不能直接给出系统的稳定裕度值。(2)暂态能量函数法。该方法可以快速做出稳定判断，不必计算整个系统的运行轨迹，但该方法只考虑了简单模型的系统，只能对首摆稳定性做出评估，分析结果容易偏于保守。(3)以拓展等面积法则(extended equal-areacriterion,EEAC)为代表的等值法。该方法可以定量的评估暂态稳定性，但是它评估的正确性依赖于临界机群的正确识别。(4)混合法。该方法结合了时域仿真法和直接法的优点，同时也存在两者的缺点。(5)人工智能法。该方法可以进行非模型的电力系统暂态稳定判别，具有在线计算速度快等优点，但不能作为传统的基于机理方法的替代，而仅能作为其补充

近年来国内外掀起了一股基于响应的电力系统暂态稳定分析与控制的研究热潮，研究主要集中于功角轨迹趋势预测和机器学习两个方向。然而不论是基于功角轨迹趋势预测还是机器学习的研究，它们仅能判断系统暂态稳定与否，却无法对电力系统暂态稳定程度进行量化评估。

本发明在现有研究基础上，克服现有方法的不足，提出一种基于主成分分析的电力系统暂态稳定评估方法，该方法无需建模和仿真，实现了完全基于响应的在线暂态稳定性的降维评估及临界机群的自动识别，具有良好的应用前景。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于主成分分析的电力系统暂态稳定评估方法，以克服现有技术中存在的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用下述技术方案：

基于故障后转子角轨迹信息主成分分析，进行电力系统暂态稳定性的评估方法。该方法包括以下步骤：

步骤(1)，基于WAMS系统对电力系统采集得到的数据信息进行筛选，得到故障切除后25周波内所有发电机转子角的时域轨迹，并构成原始数据集；

步骤(2)，对所述原始数据首先进行标准化处理，然后进行主成分分析；

步骤(3)，对于第一主成分方差贡献率大于85％的算例，利用第一主成分构建第一主成分虚拟发电机；

步骤(4)，利用等面积法则计算第一主成分虚拟发电机的暂态稳定裕度，该裕度即为原始电力系统的暂态稳定裕度。

所述步骤(1)中，定义电力系统惯性中心角度其中i＝1,2,…,n，M_i为第i个发电机的惯性时间常数，n为发电机台数，δ_i为原始坐标系下的转子角。在惯性中心坐标系下发电机转子角记为在某个故障情况下，得到故障清除后25周波的所有发电机转子角轨迹，在惯性中心参考坐标系中记为轨迹矩阵：[δ_ij]_25×n。