联合采用广域测量和组合预测的主动解列最优时机确定

• 作者: 吴国炳 文福拴 李力 杨文涛 杨银国 程敏 龙霏
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 主动解列 最优时机 广域测量系统(WAMS) 组合线性预测 自回归滑动平均(ARMA) 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 57-64
• 页数: 8页
• 分类号: TM712
• 字数: 6643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2018.03.007

摘要

主动解列是基于电力系统实时信息,主动将大系统分割成若干小系统的紧急控制手段.在恰当时刻实施主动解列可防止系统发生连锁故障,进而避免发生大面积停电事故.在此背景下,提出了基于广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)数据,利用组合预测方法确定主动解列最优时机的方法.具体地,利用WAMS实时监测和采集得到的发电机组功角和运行频率信息,采用组合线性预测算法对机组受扰轨迹进行预测,在机组运行频率越限前执行主动解列,从而避免机组紧急停机,并尽可能维持解列后各孤岛的运行稳定性.此外,以自回归滑动平均(auto-regressive moving-average,ARMA)算法和卡尔曼滤波算法为基础提出了一种组合线性预测算法,以取得更好的预测性能.最后,以IEEE 39节点系统为例对所提方法进行了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文福拴	浙江大学电气工程学院	253	8223	44.0	84.0
2	杨银国	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	46	320	10.0	15.0
3	程敏	浙江大学电气工程学院	11	69	5.0	8.0
4	李力	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	23	217	8.0	14.0
5	吴国炳	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	7	36	5.0	5.0
6	杨文涛	浙江大学电气工程学院	6	28	4.0	5.0
7	龙霏	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	19	55	3.0	7.0