【技术实现步骤摘要】
一种适用于大电网运行的暂态稳定评估方法及系统
本专利技术涉及电力系统
,尤其涉及一种适用于大电网运行的暂态稳定评估方法及系统。
技术介绍
电力系统暂态稳定评估长期以来都是根据专家的经验,并结合大量的时域仿真稳定计算,计算量大、耗时长,不适合大规模电力系统且需要快速作出决策时,难快速和周全的分析系统特性而给出决策。现有技术中有基于时域仿真的方法,也有基于神经网络的深度学习方法。基于时域仿真的方法能适应各种复杂的模型,并且计算的结果准确性较高,缺点是计算量大,速度慢。基于时域仿真的预想事故分析,其中的一种方案是使用时域仿真扫描所有预想事故的临界切除时间,这种方案虽然能够保证分析结果的正确性和完全性,由于计算时间长尚且无法在线应用。利用时域仿真的方法求取事故的临界切除时间通常采用折半查找的处理方式,但仍然需要5到6次甚至更多的仿真次数,时间成本比较大。基于神经网络的深度学习方法目前应用的不是很多,主要缺点在于,它需要很多样本进行训练才能得到好的效果,因此训练代价比较大;而且神经网络很多时候在缺乏合适的解释性工 ...
【技术保护点】
1.一种适用于大电网运行的暂态稳定评估方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:/n基于电网运行数据,通过动态调整负荷大小和发电出力形成不同的电力系统运行数据;/n基于电力系统运行数据形成N-1故障集;/n调用时域仿真软件对所述N-1故障集进行时域仿真,获取时域仿真结果;/n对时域仿真结果中的作为表征电力系统的状态量进行离散化处理;/n对进行离散化处理的状态量和时域仿真结果中的非作为表征电力系统的状态量采用深度树模型进行监督学习训练,得到暂态稳定判断模型;/n对所述暂态稳定判断模型进行测试,并根据测试结果进行超参数调整得到最佳模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种适用于大电网运行的暂态稳定评估方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
基于电网运行数据,通过动态调整负荷大小和发电出力形成不同的电力系统运行数据;
基于电力系统运行数据形成N-1故障集;
调用时域仿真软件对所述N-1故障集进行时域仿真,获取时域仿真结果;
对时域仿真结果中的作为表征电力系统的状态量进行离散化处理;
对进行离散化处理的状态量和时域仿真结果中的非作为表征电力系统的状态量采用深度树模型进行监督学习训练,得到暂态稳定判断模型;
对所述暂态稳定判断模型进行测试,并根据测试结果进行超参数调整得到最佳模型。
2.如权利要求1所述的适用于大电网运行的暂态稳定评估方法,其特征在于,所述调用时域仿真软件对所述N-1故障集进行时域仿真,获取时域仿真结果包括:
调用PSD-BPA对所述N-1故障集进行时域仿真,获取PSD-BPA下的时域仿真结果。
3.如权利要求1所述的适用于大电网运行的暂态稳定评估方法,其特征在于,所述调用时域...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙志媛,郭琦,梁水莹,胡斌江,刘默斯,朱益华,李明珀,张杰,丘浩,常东旭,孙艳,卢纯颢,
申请(专利权)人:广西电网有限责任公司电力科学研究院,南方电网科学研究院有限责任公司,
类型:发明
国别省市:广西;45
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