基于物理—数据融合模型的电网暂态频率特征在线预测方法

• 作者: 李峰 汤奕 王琦 薛禹胜
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 融合建模 频率态势预测 系统频率响应 极限学习机
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 信息能源系统
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 字数: 9412字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20171001001

摘要

电力系统频率态势在线预测有助于快速准确地制定扰动后的控制措施,降低事故影响.单一依靠物理或数据模型的频率态势在线预测方法在实际应用中存在计算速度与精度之间的矛盾.采用基于物理-数据融合建模思路,提出一种频率态势在线预测方法:将暂态频率影响因素划分为关键因素和非关键因素,对关键因素采用系统频率响应模型以保留电气信息间因果联系,对非关键因素采用基于极限学习机的误差校正模型以表征关联关系.该方法具有样本依赖性小、通信容错率高、计算效率受系统规模影响小的特点.通过标准测试系统仿真验证,表明所述方法能够快速、准确地预测系统受扰后的频率态势特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛禹胜	东南大学电气工程学院	5	47	3.0	5.0
4	汤奕	东南大学电气工程学院	79	1461	21.0	37.0
5	王琦	东南大学电气工程学院	35	574	12.0	23.0
12	李峰	东南大学电气工程学院	16	229	5.0	15.0