[发明专利]用于输电线路停电检测识别的最快变化检测模型构建方法

说明书

本发明公开了一种用于输电线路停电检测识别的最快变化检测模型构建方法，包括如下步骤：步骤S1，输入输电网网架结构数据，构建反映网络拓扑的输电系统线性化模型；步骤S2，计算单线路停电事故前后各节点相角变化量服从的概率分布；步骤S3，以各节点相角变化量服从的概率分布为基础，利用累积总和算法构建统计量序列，作为后续判断故障发生与否的依据；步骤S4，利用系统保存的历史数据确定统计量序列的阈值，完成用于输电线路停电检测的最快变化检测模型。本发明构建的最快变化检测模型，不仅能够快速识别系统单条输电线路的停电故障，还可以定位故障线路，为系统安全稳定运行提供技术支持。

技术领域

本发明涉及一种用于输电线路停电检测识别的最快变化检测模型构建方法。

背景技术

用于在线电力系统运行可靠性监测的现有工具依赖于离线获得的系统模型，该系统模型由传输网络、线路参数以及历史和预测的发电和需求功率构成。这些在线分析通常包括使用完全非线性模型或线性化模型重复计算潮流解。因此，研究结果的有效性依赖于所使用的系统模型的准确性(包括最新的网络拓扑和参数)，而新数据的获取严重依赖于准确的记录和遥测数据。输电线路状态的态势感知方面的不足，已经导致了许多北美大停电事故。

因此，有必要开发用于检测和识别拓扑变化的有效且稳健的在线工具。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种用于输电线路停电检测识别的最快变化检测模型构建方法，利用实时节点相角和有功注入功率信息及时识别输电线路中断和网络拓扑的变化，能够实现平均误报发生时间与识别故障所需时间之间权衡，为输电网安全稳定运行提供技术支持。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种用于输电线路停电检测识别的最快变化检测模型构建方法，包括如下步骤：

步骤S1，输入输电网网架结构数据，构建反映网络拓扑的输电系统线性化模型；

步骤S2，计算单线路停电事故前后各节点相角变化量服从的概率分布；

步骤S3，以各节点相角变化量服从的概率分布为基础，利用累积总和算法构建统计量序列，作为后续判断故障发生与否的依据；

步骤S4，利用系统保存的历史数据确定统计量序列的阈值，完成用于输电线路停电检测的最快变化检测模型。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明构建的最快变化检测模型，能够实现平均误报发生时间与识别故障所需时间之间权衡，不仅能够快速识别系统单条输电线路的停电故障，还可以定位故障线路，为系统安全稳定运行提供技术支持。

附图说明

图1为发明的一种用于输电线路停电检测识别的最快变化检测模型构建方法的流程图；

图2为3节点示例系统的网络拓扑图；

图3为利用示例系统计算得到的E₁[τ_max-1]与logE_∞[τ_max]的关系曲线。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种用于输电线路停电检测识别的最快变化检测模型构建方法，包括如下步骤：

步骤S1，输入输电网网架结构数据，构建反映网络拓扑的输电系统线性化模型；

步骤S2，计算单线路停电事故前后各节点相角变化量服从的概率分布；