基于交叠概率的风电地区暂态电压稳定评估应用研究

【摘要】随着世界经济的不断增长,能源需求也不断增加,传统能源已不能满足人类日益增长的能源需求,而且传统能源所带来的环境问题也不断受到人们的关注,人类迫切寻求可再生的清洁能源来满足对能源的需求。此时,风能作为一种绿色可再生能源,以其储能巨大、取之不尽、用之不竭的优势获得人们的认可,从二十一世纪开始得到了大规模的开发利用。大规模的风力发电加入地区电网后,由于风力发电具有间歇性和随机性的特点,且风力发电机组不发无功或者需要从电网吸收无功,将对电网的暂态电压稳定产生影响。同时风力发电机组容易由电网故障引起的低电压造成脱网,这将对地区电网的暂态电压稳定的威胁也必将增大。面对风力发电对地区电网的暂态电压稳定的影响,可靠地评估其影响是对风力发电可靠并网的要求。目前,对风电并入电网的暂态电压稳定的研究中,由于风电地区暂态电压稳定的复杂性,大部分文献只分析与风电场有关的关键节点暂态电压问题,却很少有文献针对整个风电地区电网的暂态电压稳定的总体性问题进行分析研究。本文将采用描述复杂的风电地区暂态电压稳定的高维特征集中选取最简特征集,简化对风电地区暂态电压稳定的分析。本文采用交叠概率的算法,以最小概率落入特征量的交叠空间为原则,提取最简的特征量组合,降低电力系统的特征维度。首先选取原始特征量时,计及风电因素的影响,建立有关风电的特征量；其次通过海量数据提取原始特征量的交叠空间；再次以最小落入交叠空间为判据,对电力系统暂态电压稳定评估的原始特征量进行选择；最后通过选取的最简特征量,使用基于神经网络的模式识别,对其进行暂态电压稳定的分类。本文对比标准39节点的电网和加入风电的标准39节点风电电网提取的交叠空间及选取的最简特征集,比较结果表明,使用交叠概率算法从高维特征量中选取的特征量组成的最简特征集描述同样的电力系统对象,也能具有较高的准确率。并用神经网络将选取的最简特征集进行暂态电压稳定模型识别,完成对暂态电压稳定的评估。
【作者】林泽坤；
【导师】彭显刚；
【作者基本信息】广东工业大学，电气工程，2014，硕士
【关键词】风力发电；暂态电压稳定；交叠概率；特征选择；神经网络；

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