[发明专利]一种直流输电系统闭锁故障受端辅助决策方法及装置

说明书

本发明涉及一种直流输电系统闭锁故障受端辅助决策方法及装置，所述方法包括：当直流输电系统发生闭锁故障时，对于存在断面功率越限和/或频率越限的受端电网，根据直流输电系统发生闭锁故障前后受端电网中机组的有功、无功功率变化量，采用k‑means算法确定受端电网中的故障机组；调节受端电网中故障机组的功率。本发明提供的技术方案，基于K‑means聚类算法调节受端电网中的故障机组来辅助发生闭锁故障的直流输电系统，可以更直观的得出直流输电系统发生闭锁故障前后受端电网机组的变化情况，从而有针对性地对直流输电系统闭锁故障进行辅助处理。

技术领域

本发明涉及电力系统自动化领域，具体涉及一种直流输电系统闭锁故障受端辅助决策方法及装置。

背景技术

特高压直流输电因其具有输送容量大，输电距离远，网损小，节省线路走廊，经济性好等优点，因此取得了长足的发展。随着国内特高压直流输电工程的建设，远距离跨区跨省输电能力显著增长，电网格局发生重大改变，受沿线自然地质灾害和输电设备可靠性等因素影响，特高压直流系统发生闭锁故障的概率也逐渐增大。特高压直流输电系统一旦发生闭锁故障，将引起受端电网供电电源的瞬时不足，对受端系统的电力平衡和正常供电产生较大的影响，影响受端系统的有功、无功的平衡及频率、电压的稳定，甚至出现大范围停电事故，因此，有必要对特高压直流输电系统发生闭锁故障后的受端机组、负荷进行潮流分析，确定闭锁故障后受端机组、负荷的合理调控，为闭锁故障处理提供辅助决策方法。

目前针对闭锁故障后的受端调控策略，包括从负荷角度出发，研究故障后受端频率响应，从功率支援角度出发，研究故障后受端的优化调度策略等。但此类基于物理模型构建的分析方法未从数据角度挖掘故障特征之间关系，对数据资源造成了极大浪费，并且电网建设的步伐不断加快，内在交互影响更为复杂，传统方法的不适应性更为明显。随着数字时代的到来，大数据技术已经应用于电力系统的诸多领域，但在特高压直流故障方面的应用较少，针对特高压直流故障后的潮流分析大都是以传统的机理分析，模型构建，实验仿真为主，而忽视了数据本身的内在联系。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种直流输电系统闭锁故障受端辅助决策方法及装置，基于K-means聚类算法调节受端电网中的故障机组来辅助发生闭锁故障的直流输电系统，可以更直观的得出直流输电系统发生闭锁故障前后受端电网机组的变化情况，从而有针对性地对直流输电系统闭锁故障进行辅助处理。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

一种直流输电系统闭锁故障受端辅助决策方法，其改进之处在于，所述方法包括：

当直流输电系统发生闭锁故障时，

对于存在断面功率越限和/或频率越限的受端电网，根据直流输电系统发生闭锁故障前后受端电网中机组的有功、无功功率变化量，采用k-means算法确定受端电网中的故障机组；

调节受端电网中故障机组的功率。

优选的，所述根据直流输电系统发生闭锁故障前后受端电网中机组的有功、无功功率变化量，采用k-means算法确定受端电网中的故障机组，包括：

S1.根据直流输电系统发生闭锁故障前后受端电网中机组的有功、无功功率变化量确定受端电网中的待聚类机组；

S2.从待聚类机组中随机选择k个待聚类机组为聚类中心；

S3.根据待聚类机组的坐标与聚类中心的坐标间的距离对待聚类机组进行聚类，其中，第j个待聚类机组坐标为N为待聚类机组的总数量，为第j个待聚类机组的有功功率变化量平均值，为第j个待聚类机组的无功功率变化量平均值；

S4.更新聚类中心的坐标；

S5.判断准则函数是否等于零，若是，则执行步骤S6，若否，则返回步骤S3；