一种基于EEAC和ELM的电网临界切除时间预测方法技术

本发明专利技术提出一种基于EEAC和ELM的电网临界切除时间预测方法，属于电网安全稳定分析技术领域。该方法以基于简化模型的扩展等面积法则为基础，采用极限学习机理论校正扩展等面积法则的输出结果，建立了电网中相关故障临界切除时间预测框架，可依赖系统模型在线分析结果和在线量测数据，实现对电网故障临界切除时间的快速预测。本发明专利技术能够在满足在线计算速度要求的前提下，保证电网暂态稳定指标评估的准确性和可靠性；本发明专利技术对扰动后电网临界切除时间的预测，能够为相关控制策略的制定提供依据，有助于运行人员快速、准确地制定电网控制措施，防止事故扩大。

【技术实现步骤摘要】
一种基于EEAC和ELM的电网临界切除时间预测方法
本专利技术涉及电网安全稳定分析方法领域，具体是一种基于EEAC和ELM的电网临界切除时间预测方法。
技术介绍
由于区域电网互联、新能源接入和电网运行经济性政策的影响，现代电力系统的运行往往接近于其运行极限，任何微小的故障扰动，都有可能破坏电力系统的稳定运行。因此，在系统受扰后，对系统的暂态稳定裕度进行快速准确预测，对制定系统的安全稳定控制策略具有重要意义。传统的电力系统暂态稳定分析方法主要有时域仿真法、EEAC法(ExtendedEqualAreaCriterion,扩展等面积法则)、暂态能量函数法(TransientEnergyFuction,TEF)，和人工智能方法。时域仿真法虽然计算结果准确，但是计算速度慢，难以达到在线计算的要求。EEAC法和TEF法都属于直接法，在计算速度上有所进步，也在实际工程中得以应用，但是其在计算过程中包含对电力系统模型的简化假设，导致其计算结果的准确性有所降低。人工智能方法，是近年来广受关注的电力系统暂态稳定分析方法之一，其能够快速地出力高维数据，而且本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于EEAC和ELM的电网临界切除时间预测方法，其特征在于，预测方法包括如下步骤：/nS1：收集电力系统运行信息，并以固定的周期更新电网分析使用的模型；/nS2：监测到故障发生后，识别故障基本信息；收集故障发生前的电网运行信息；收集故障发生瞬间的电网暂态信息；将故障基本信息、电网运行信息和电网暂态信息上传至电网调控中心；/nS3：基于更新的电网分析模型和识别出的电网故障基本信息，采用扩展等面积法则对该故障下的临界切除时间进行计算，并记录结果；/nS4：根据EEAC计算的临界切除时间结果、电网运行信息和电网暂态信息，采用极限学习机模型校正EEAC计算的临界切除时间结果，预测当前故障下的临...

【技术特征摘要】
1.一种基于EEAC和ELM的电网临界切除时间预测方法，其特征在于，预测方法包括如下步骤：
S1：收集电力系统运行信息，并以固定的周期更新电网分析使用的模型；
S2：监测到故障发生后，识别故障基本信息；收集故障发生前的电网运行信息；收集故障发生瞬间的电网暂态信息；将故障基本信息、电网运行信息和电网暂态信息上传至电网调控中心；
S3：基于更新的电网分析模型和识别出的电网故障基本信息，采用扩展等面积法则对该故障下的临界切除时间进行计算，并记录结果；
S4：根据EEAC计算的临界切除时间结果、电网运行信息和电网暂态信息，采用极限学习机模型校正EEAC计算的临界切除时间结果，预测当前故障下的临界切除时间。


2.根据权利要求1所述的基于EEAC和ELM的电网临...

【专利技术属性】
技术研发人员：李峰，王琦，汤奕，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32