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随着社会经济的发展和环境因素的制约,电力系统运行越来越接近稳定极限,高渗透率可再生能源的大规模接入,增加了电力系统运行的复杂性和不确定性,也对电力系统电压稳定评估提出了新的要求。传统的静态电压稳定评估方法因计算耗时、建模困难,难以满足在线评估的应用要求。随着向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的广泛使用,海量的电网实时数据为电压稳定的在线分析提供了可能性。本文提出一种基于数据挖掘的静态电压稳定在线监测算法,核心思想是通过离线仿真分析产生大量的原始数据,并应用机器学习