基于轨迹特征根的机组分群方法

• 作者: 倪敬敏 刘锋 李颖 沈沉 谭伟
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 轨迹特征根 机组分群识别 参与因子 特征向量
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 8-14
• 分类号: TM7
• 字数: 7897字
• 语种: 中文

摘要

在轨迹特征根思路的启发下,建立了故障后系统的泰勒展开模型.通过对大故障后系统泰勒展开模型的研究,初步得出可用泰勒展开一次项的系数矩阵来预测系统状态量的动态特性.沿着故障后系统的轨迹,逐个断面分析系统的泰勒展开一次项系数矩阵,计算该矩阵的特征值,分析实部为正的特征值所对应的右特征向量以及发电机在该模式下的参与程度,结合当前断面发电机功角大小推断发电机的分群情况.算例分析表明,该方法能很好地识别各个时段系统状态量的变化趋势,并能有效地预测发电机的分群情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈沉	清华大学电机系电力系统国家重点实验室	64	1465	21.0	37.0
2	刘锋	清华大学电机系电力系统国家重点实验室	71	1218	20.0	33.0
3	李颖	清华大学电机系电力系统国家重点实验室	16	182	7.0	13.0
4	谭伟	清华大学电机系电力系统国家重点实验室	30	426	12.0	20.0
5	倪敬敏	清华大学电机系电力系统国家重点实验室	5	195	3.0	5.0