《基於不完全WAMS信息的電力系統暫態穩定評估與緊急控制》是依託北京交通大學，由吳俊勇擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於不完全WAMS信息的電力系統暫態穩定評估與緊急控制
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：吳俊勇
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目對基於不完全WAMS信息的電力系統暫態穩定評估和緊急控制的基礎理論和關鍵技術開展研究。將故障後發電機轉子角和機端電壓軌跡簇視為一個整體，通過特徵定義和篩選提取廣域故障特徵，採用智慧型機器學習方法進行電力系統暫態穩定的線上預測和穩定程度的分類評估。對發電機轉子角軌跡簇信息進行主成分分析，根據提取的主成分和權重係數構建虛擬發電機，套用等面積法則進行暫態穩定評估，根據加減速面積差額確定相關發電機的切機量，給出最佳化組合的緊急控制策略。本項目最大的創新是在不完全WAMS信息條件下實現了電力系統暫態穩定線上預測、定量評估和緊急控制的一體化，找到了不完全WAMS信息條件下套用等面積法則的有效路徑。所提方法對不完全WAMS信息具有極強的抗干擾能力和魯棒性，不依賴於系統網路結構和模型參數，從而將基於回響的電力系統暫態穩定評估和控制的理論和方法推向實用化，增強電力系統安全穩定控制的第二道防線。
結題摘要
本項目面向不完全WAMS信息條件下和人工智慧建模方法的電力系統暫態穩定線上預測，針對輸入特徵、人工智慧算法在電力系統暫態穩定中的套用以及預防控制展開研究，提出了不隨系統規模變化而變化的軌跡簇特徵，建立了適合大規模交直流網際網路的暫態穩定評估模型，並且研究了多類型自適應組合分類器以及遷移學習在暫態穩定方面的套用。
