【摘 要】
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电力系统暂态稳定性的量化方法——扩展等面积准则(EEAC)具有与数值积分法同样的模型适应性与分析精度,已广泛应用于电力系统的在线分析.为了应对系统规模和模型复杂性的增加
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,江苏省南京市 210094;南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏省南京市 211106;智能电网保护和运行控制国家重点实验室,江苏省南京市 211106
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电力系统暂态稳定性的量化方法——扩展等面积准则(EEAC)具有与数值积分法同样的模型适应性与分析精度,已广泛应用于电力系统的在线分析.为了应对系统规模和模型复杂性的增加对计算量的新挑战,引入因果驱动与数据驱动相融合的算例筛选环节.文中提出定性多档分类、准定量分析,以及精确量化算法三者结合的框架,设计了“两层筛选”的多输出分类器.在分类特征向量中除继续采用时变度指标外,还增加了反映失稳模式易变度的因果型指标,提升了算例分类的质量,并显著提高了算例筛选的效率和强壮性.通过对中国9个网省级电力系统的仿真测试,验证了该筛选分类器融入EEAC工程软件后的整体性能.
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