基于模式匹配的智能穩(wěn)定評估方法

管 霖，何楚瑤，曾毅豪，黃振琳

（華南理工大學(xué) 電力學(xué)院，廣東 廣州 510640）

0 引言

暫態(tài)穩(wěn)定評估（TSA）是電力系統(tǒng)安全運(yùn)行中的關(guān)鍵問題，也是學(xué)術(shù)研究的持續(xù)熱點(diǎn)之一。到目前為止，電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估仍然是以故障的時域仿真枚舉為主、暫態(tài)能量函數(shù)類方法為輔的技術(shù)架構(gòu)?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法雖然已經(jīng)有近20年的研究歷程，但并未脫出時域仿真法輔助篩選工具的定位，也未能獲得良好的工程應(yīng)用。

時域仿真法突出的優(yōu)點(diǎn)是分析可靠性高，因此長期以來一直作為其他分析方法的檢驗標(biāo)準(zhǔn)。但其缺點(diǎn)也很突出，只能給出一個個樣本的模擬，需要一次次試探性地修改擾動參數(shù)、觀察計算結(jié)果，才能由穩(wěn)定變化趨勢給出系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定水平的判斷。因此，時域仿真法不能有效地支持智能預(yù)防控制決策的實現(xiàn)。

暫態(tài)能量函數(shù)法（或稱直接法）積分時間短，計算速度快，能給出穩(wěn)定裕度的度量。但是，一方面它對系統(tǒng)模型的復(fù)雜性適應(yīng)能力較差，對多擺失穩(wěn)問題的評估精度不足；另一方面，其評估依靠的仍然是時域仿真積分到擾動切除時刻的動態(tài)信息，因此同樣無法指出運(yùn)行方式變化對穩(wěn)定性的影響信息，難以用于預(yù)防控制決策。

隨著新能源發(fā)電的加入，大電網(wǎng)的不可預(yù)測性不斷增強(qiáng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行工況日益復(fù)雜，單純依靠人的經(jīng)驗進(jìn)行判斷和決策已經(jīng)難以駕馭大電網(wǎng)的安全運(yùn)行［1-2］?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的觀點(diǎn)，系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性與某些描述系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的特征量之間具有某種映射關(guān)系［3-6］，若能找出這些特征量，受擾動后的系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性評估可以歸結(jié)為模式識別問題。離線仿真可以提供反映這種內(nèi)在映射關(guān)系的樣本，一旦通過樣本學(xué)習(xí)提取出這種函數(shù)關(guān)系，就可以對新運(yùn)行狀態(tài)下的系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性進(jìn)行評估［7］。所以，人工智能和模式識別技術(shù)的結(jié)合為大型電力系統(tǒng)的快速穩(wěn)定評估提供了一種新的求解方法。

國內(nèi)外學(xué)者對于基于人工智能技術(shù)的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法已經(jīng)開展了大量的研究并形成了基本的算法框架［8］。文獻(xiàn)［9-10］選取系統(tǒng)受擾后的動態(tài)變量作為輸入特征，其最大局限性在于只能判斷穩(wěn)定與否，而不能指出運(yùn)行方式中的哪些因素影響了穩(wěn)定水平以及如何調(diào)整潮流分布有助于改善系統(tǒng)穩(wěn)定水平。文獻(xiàn)［8］給出選取輸入特征的另一種方法，即用穩(wěn)態(tài)潮流信息及其組合量并計及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒕W(wǎng)絡(luò)規(guī)模及擾動地點(diǎn)的影響構(gòu)成輸入特征集。文獻(xiàn)［11］提出的觀點(diǎn)為輸入特征的選擇提供了新思路，即以受擾嚴(yán)重機(jī)組的穩(wěn)定性決定全系統(tǒng)的穩(wěn)定為理論依據(jù)，圍繞這些機(jī)組構(gòu)造輸入特征。文獻(xiàn)［12］提出選擇極限切除時間作為評估輸出，將穩(wěn)定評估視為一類回歸問題，與傳統(tǒng)的穩(wěn)/失穩(wěn)的二值輸出相比能提供穩(wěn)定裕度等其他信息。

本文主要研究基于最短路的主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識方法，無需穩(wěn)定仿真直接基于電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行信息識別電網(wǎng)暫態(tài)失穩(wěn)模式和機(jī)群劃分，在此基礎(chǔ)上研究功角穩(wěn)定評估關(guān)鍵特征與拓?fù)涞年P(guān)系，提出基于拓?fù)涞墓欠€(wěn)定評估算法。通過本文研究有助于建立電網(wǎng)運(yùn)行方式、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與穩(wěn)定水平的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并為構(gòu)建電網(wǎng)智能預(yù)防控制決策支持模型打下基礎(chǔ)。

1 主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識方法

1.1 方法思路

本文提出的基于最短路的主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識方法，無需穩(wěn)定仿真，直接基于電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行信息識別電網(wǎng)暫態(tài)失穩(wěn)模式和機(jī)群劃分。首先計算主導(dǎo)失穩(wěn)發(fā)電機(jī)辨識指標(biāo)對發(fā)電機(jī)進(jìn)行排序，通過二分類聚類方法篩選出受擾嚴(yán)重的發(fā)電機(jī)集合；然后對圖形式的電力網(wǎng)絡(luò)，利用最短路搜索算法得到發(fā)電機(jī)間最短路長度構(gòu)成的無故障最短路矩陣W和考慮故障點(diǎn)的最短路矩陣WF，利用最短路長度對受擾嚴(yán)重發(fā)電機(jī)集合進(jìn)行拓?fù)浞秩?；最后辨識主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群。該方法可為多種需要失穩(wěn)分群信息的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估和穩(wěn)定控制方法提供支持。方法的具體流程圖如圖1所示。

圖1 主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識方法流程圖Fig.1 Flowchart of dominant instability generator group recognition

1.2 主導(dǎo)失穩(wěn)辨識指標(biāo)

1.2.1 短路電壓與主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群的關(guān)系

以單機(jī)-無窮大系統(tǒng)模型為例分析短路電壓與不平衡功率的關(guān)系，并對短路電壓與主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群的關(guān)系進(jìn)行機(jī)理分析。對簡單的發(fā)電廠模型，即發(fā)電機(jī)經(jīng)過升壓變壓器、2條輸電線路與無窮大母線相連，忽略發(fā)電機(jī)、變壓器及輸電線路的電阻。

假設(shè)單回輸電線路上某點(diǎn)發(fā)生帶小電抗三相短路故障，改變故障點(diǎn)所在位置，使故障點(diǎn)沿單回線路移動，計算故障瞬間發(fā)電機(jī)的輸出功率與穩(wěn)態(tài)功率之比機(jī)端電壓 幅值并得到兩者的關(guān)系。

仿真結(jié)果顯示，發(fā)電機(jī)功率與機(jī)端電壓幅值是單調(diào)遞增關(guān)系，機(jī)端電壓越低，輸出功率越低。機(jī)端電壓幅值大小可以反映發(fā)電機(jī)短路瞬時功率大小。由于調(diào)速器動作速度較慢，可以認(rèn)為故障持續(xù)期間機(jī)械功率PT維持不變，等于穩(wěn)態(tài)時的電磁功率Pe，即由此，故障期間發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子上的不平衡功率與短路電壓有單調(diào)遞增關(guān)系，則不平衡功率與短路電壓有單調(diào)遞減關(guān)系。

1.2.2 主導(dǎo)失穩(wěn)發(fā)電機(jī)辨識指標(biāo)

定義主導(dǎo)失穩(wěn)發(fā)電機(jī)辨識指標(biāo)DI：

其中為發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)有功功率標(biāo)幺值為短路瞬間機(jī)端電壓幅值標(biāo)幺值；Tj為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子的慣性時間常數(shù)。不平衡功率ΔP與機(jī)端電壓存在單調(diào)遞減關(guān)系，所定義指標(biāo) DI中的因子即表征了這一關(guān)系。另一方面，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子具有慣性，一般慣性越大，穩(wěn)定性越好，指標(biāo)DI以1/Tj的方式考慮了慣性。所以，指標(biāo)DI充分反映了故障對發(fā)電機(jī)的沖擊，依據(jù)指標(biāo)DI可以對主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)組進(jìn)行辨識。

1.3 二分類聚類分析

對由指標(biāo)DI構(gòu)成的預(yù)聚類集合L進(jìn)行聚類分析。聚類分析把樣本分為幾個類別，目標(biāo)是使同一類別中的樣本盡量相似，不同類別的樣本盡可能相異。本節(jié)所采用的K-means聚類分析算法流程可以參考文獻(xiàn)［13］，本文不再介紹。

計算指標(biāo)DI，進(jìn)行二分類聚類分析得到受擾嚴(yán)重發(fā)電機(jī)集合M的方法流程如下：

a.計算每臺發(fā)電機(jī)的指標(biāo)DI，統(tǒng)計發(fā)電機(jī)數(shù)量N；

b.依據(jù)指標(biāo)DI對發(fā)電機(jī)進(jìn)行排序；

c.選取指標(biāo)DI最大的n=kN臺發(fā)電機(jī)構(gòu)成預(yù)聚類集合 L，設(shè) L=｛G1，G2，…，Gn｝，且有 DI（G1）≥DI（G2）≥…≥DI（Gn）；

d.利用K-means聚類算法基于指標(biāo)DI對L進(jìn)行二分類聚類分析，聚類1為受擾嚴(yán)重發(fā)電機(jī)群類，聚類2為穩(wěn)定機(jī)群類。

通常主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群所含發(fā)電機(jī)數(shù)量不多，對于規(guī)模較大的系統(tǒng)（發(fā)電機(jī)數(shù)量多于100臺），本文認(rèn)為短路故障下系統(tǒng)的加速失穩(wěn)機(jī)群內(nèi)發(fā)電機(jī)數(shù)量不超過總數(shù)的10%，k建議取為0.1，這樣就不會遺漏可能失穩(wěn)的發(fā)電機(jī)，同時可以提高后續(xù)的聚類效率。對于小型的電力系統(tǒng)（發(fā)電機(jī)數(shù)量少于20臺），k建議取為1。

1.4 最短路識別

1.4.1 電力網(wǎng)絡(luò)規(guī)范化

進(jìn)行最短路辨識，首先需要將電力網(wǎng)絡(luò)用圖論中規(guī)范的網(wǎng)絡(luò)形式進(jìn)行描述，對故障前的圖形式的電力網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌瑢懗鰺o故障鄰接矩陣。具體包括：（1）將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換成圖論中的節(jié)點(diǎn)；（2）將多回平行線路等效成單回線路；（3）將輸電線路和變壓器用圖論中的邊來表示，邊的權(quán)值取線路電抗值或變壓器電抗值；（4）移除串聯(lián)電容補(bǔ)償裝置，把串聯(lián)補(bǔ)償容抗歸到相鄰支路中；（5）根據(jù)節(jié)點(diǎn)和邊信息形成鄰接矩陣。

完成圖的規(guī)范化后，為適應(yīng)電力網(wǎng)絡(luò)的研究，本文定義電力網(wǎng)絡(luò)中連接2點(diǎn)的距離為最短路所包含的邊的權(quán)值和，即最短路長度。網(wǎng)絡(luò)的平均距離定義為所有節(jié)點(diǎn)對的距離平均值。

1.4.2 最短路矩陣

將電力網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為規(guī)范的圖形式后，利用Dijkstra最短路搜索算法可以得出機(jī)組間的最短路，最短路能反映擾動前發(fā)電機(jī)之間的耦合關(guān)系強(qiáng)度。對于一個含有g(shù)個發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)的電力網(wǎng)絡(luò)，可形成發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)間的最短路矩陣W=［wij］，其中wij為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)i和發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)j之間的最短路長度。

矩陣W的對角元素表示節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)本身間的距離，規(guī)定為無窮大。

定義發(fā)電機(jī)間平均距離為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)間的最短路長度的平均值，即：

由于故障的存在會使故障所在節(jié)點(diǎn)從原來的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲蟹蛛x出來，并嚴(yán)重影響與故障節(jié)點(diǎn)相連支路的功率傳輸能力，為考慮這一影響，還需要計算考慮故障點(diǎn)影響的最短路矩陣WF=［wfij］。計算方法是：首先將與故障點(diǎn)相連的邊權(quán)值設(shè)為無窮大，然后再利用最短路搜索算法求解最短路。

1.5 拓?fù)浞秩?/h3>

發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)間的最短路長度在一定程度上表征了發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)之間的電氣距離，可以反映2臺發(fā)電機(jī)間的耦合程度。拓?fù)浞秩旱哪康木褪歉鶕?jù)耦合強(qiáng)弱，得出在故障持續(xù)期間與受擾嚴(yán)重發(fā)電機(jī)有較強(qiáng)電氣耦合的機(jī)組，并根據(jù)機(jī)組間電氣聯(lián)系的強(qiáng)弱進(jìn)行分群。

拓?fù)浞秩旱膶崿F(xiàn)步驟如下。

（1）對受擾嚴(yán)重機(jī)群 M=｛G1，G2，…，Gp｝中的發(fā)電機(jī) Gi，取 i=1，分群號 q=1。

（2）取分群 Aq=｛Gi｝，判斷 WF第 i行的每一個元素，若 wfij<0.5，取 Aq=Aq∪｛Gj｝，并進(jìn)一步判斷，若 Gj?M，則 M=M-｛Gj｝；遍歷第 i行后轉(zhuǎn)步驟（3）。

（3）判斷Gi是否為M的最后一個元素，若是，則結(jié)束分群搜索；否則，取 i=i+1，q=q+1，轉(zhuǎn)步驟（2）繼續(xù)執(zhí)行搜索。

記拓?fù)浞秩旱玫降臋C(jī)群為 GP=｛A1，A2，…，Am｝。

上述分群方式僅考慮了發(fā)電機(jī)之間的最短路長度。采用的分群原則是：若2個發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)間的最短路小于最短路平均距離的50%，則這2臺機(jī)組劃分為同一機(jī)群。

1.6 主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識

對主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群的識別還需要進(jìn)一步計及受擾嚴(yán)重程度和故障消失后機(jī)群之間同步能力的影響，本文方法最后一個關(guān)鍵步驟——主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識的步驟如下。

（1）計算 GP=｛A1，A2，…，Am｝中每一個分群 Ai中所有發(fā)電機(jī)的辨識指標(biāo)DI的平均值，并按這一平均值對GP中的分群進(jìn)行從大到小排序，排序后的分組集合仍記為 GP=｛A1，A2，…，Am｝。

（2）如果GP中只有一個分群，則取主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群的預(yù)選機(jī)群 AI為 AI=A1；否則，判斷 DIS（A1，A2）<0.5是否成立，如果成立，取主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群的預(yù)選的機(jī)群AI為AI=A1∪A2，不成立則取 AI=A1。 其中，DIS（A1，A2）為 A1分群中指標(biāo) DI最大的發(fā)電機(jī)與 A2分群中指標(biāo)DI最大的發(fā)電機(jī)之間的最短路長度，可由故障前最短路矩陣W獲得。

（3）對預(yù)選機(jī)群AI中的發(fā)電機(jī)，按辨識指標(biāo)DI值從高到低進(jìn)行排序，記指標(biāo)DI最大的機(jī)組為GI1，根據(jù) DI大小其他機(jī)組依次標(biāo)記為 GI2、GI3、…、GIp，各機(jī)組對應(yīng)的指標(biāo) DI記為 DI（GI1）、DI（GI2）、DI（GI3）、…、DI（GIp）。

（4）記為除AI的其他所有參與二分類聚類的發(fā)電機(jī)的指標(biāo)DI的平均值。

（5）記主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群為 I，初始化設(shè) I=｛GI1｝。 按GI2、GI3、…、GIp依次選擇發(fā)電機(jī) GIj，并判斷是否成立。 如果成立，則 I=I∪｛GIj｝，取 j=j+1，繼續(xù)測算下一臺發(fā)電機(jī)，直至 AI內(nèi)所有發(fā)電機(jī)均測試完畢或搜索停止；否則，停止搜索，輸出主導(dǎo)失穩(wěn)群I。

經(jīng)過上述搜索過程，在以故障持續(xù)期間電氣聯(lián)系強(qiáng)度為依據(jù)獲得的初始分群基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮了故障消失后機(jī)群間電氣聯(lián)系強(qiáng)度和受擾程度的影響，改善了主導(dǎo)失穩(wěn)發(fā)電機(jī)群的辨識精度。

2 關(guān)鍵特征選取

系統(tǒng)的分離并不依賴于全系統(tǒng)的能量，而是趨向于從系統(tǒng)其余部分分離出來的單機(jī)或成組機(jī)組的暫態(tài)能量，這些機(jī)組的穩(wěn)定決定了全系統(tǒng)的穩(wěn)定。在本文中，這樣的機(jī)組被定義為主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群。若能在線推斷或從離線分析結(jié)構(gòu)事先知道某一故障下的主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群，就可以圍繞這些機(jī)群構(gòu)造反映系統(tǒng)穩(wěn)定水平的指標(biāo)。本文選取的關(guān)鍵特征如下：

（1）主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群是引起系統(tǒng)失穩(wěn)的關(guān)鍵機(jī)群，因此選取辨識所得的主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群的穩(wěn)態(tài)有功功率作為關(guān)鍵特征量之一，記這類特征量為A；

（2）功角失穩(wěn)表現(xiàn)為主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群和其余機(jī)群在功角軌跡上的分離，故把主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群以外的發(fā)電機(jī)的總穩(wěn)態(tài)有功功率作為關(guān)鍵特征，記這類特征量為B；

（3）系統(tǒng)穩(wěn)定性與運(yùn)行方式、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆忻芮新?lián)系，故選取主導(dǎo)發(fā)電機(jī)到故障點(diǎn)之間k條最短路所含的支路以及與故障點(diǎn)相連的各條線路作為關(guān)鍵支路，并選取這些關(guān)鍵支路的穩(wěn)態(tài)有功功率作為關(guān)鍵特征，記這類特征量為C。

3 基于實例的功角穩(wěn)定評估算法

在功角穩(wěn)定評估上，基于實例的學(xué)習(xí)算法有一定的應(yīng)用［14-15］。基于主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群的功角穩(wěn)定評估算法步驟如下。

（1）按照故障點(diǎn)位置和主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群對數(shù)據(jù)庫中的訓(xùn)練樣本進(jìn)行分類。提取關(guān)鍵特征A、B、C和極限切除時間（CCT）構(gòu)成訓(xùn)練樣本集，記故障點(diǎn)為F、主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群為GP的訓(xùn)練樣本子集為D（F，GP），對屬于 D（F，GP）的對象 d，記 d= ［Ad，Bd，Cd］，d 對應(yīng)的極限切除時間為CCT（d）；

（2）對待評估樣本進(jìn)行主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識，提取關(guān)鍵特征 A、B、C，形成特征向量 z，z=［Az，Bz，Cz］；

（3）將 z 和 D（F，GP）作為輸入，使用 KNN 算法評估z的極限切除時間。

4 算例分析

以南方電網(wǎng)2014年豐大極限方式等值網(wǎng)為例，對南方電網(wǎng)“西電東送”主通道故障情況下的機(jī)群失穩(wěn)模式進(jìn)行識別和暫態(tài)穩(wěn)定評估，驗證本文方法的有效性。2014年豐大極限方式等值網(wǎng)，共有89臺發(fā)電機(jī)，其中包含50臺等值機(jī)和39臺保留機(jī)組；共有380個節(jié)點(diǎn)，其中225個500 kV節(jié)點(diǎn)、19個220 kV節(jié)點(diǎn)；360條500 kV線路，138臺電廠升壓變壓器，13臺500 kV/230 kV主變壓器。

以故障點(diǎn)500 kV節(jié)點(diǎn)（南寧）為例。南寧發(fā)生三相瞬時性短路故障，故障地點(diǎn)局部網(wǎng)絡(luò)接線圖如圖2所示。

圖2 南寧故障點(diǎn)局部網(wǎng)絡(luò)接線圖Fig.2 Partial network around Nanning fault point

（1）計算所有發(fā)電機(jī)的主導(dǎo)失穩(wěn)辨識指標(biāo)并二分類聚類分析，得到受擾嚴(yán)重發(fā)電機(jī)集合。

對2014年豐大極限方式等值網(wǎng)的89臺發(fā)電機(jī)，計算發(fā)電機(jī)的指標(biāo)DI并按DI對發(fā)電機(jī)進(jìn)行排序，得到指標(biāo)DI最大的前10臺發(fā)電機(jī)，如表1所示。根據(jù)指標(biāo)DI進(jìn)行機(jī)組二分類聚類，得到受擾嚴(yán)重機(jī)組集合為 M=｛EQG111，EQG107｝。

（2）搜索發(fā)電機(jī)間最短路并計算長度，并形成無故障最短路矩陣W和故障期間最短路矩陣WF，對受擾嚴(yán)重發(fā)電機(jī)集合中的發(fā)電機(jī)進(jìn)行拓?fù)浞秩骸?/p>

表1 南寧故障情況下發(fā)電機(jī)的辨識指標(biāo)DITable 1 DI index of generator when Nanning has a fault

對受擾嚴(yán)重發(fā)電機(jī)集合M=｛EQG111，EQG107｝中的發(fā)電機(jī)EQG111，取分群A1=｛EQG111｝。故障期間最短路矩陣WF中EQG111所在節(jié)點(diǎn)對應(yīng)行的每一個元素都大于0.5，因此A1=｛EQG111｝。

對 M中發(fā)電機(jī)EQG107，取分群A2=｛EQG107｝。故障期間最短路矩陣WF中EQG107所在節(jié)點(diǎn)對應(yīng)行的每一個元素都大于0.5，因此A2=｛EQG107｝。

拓?fù)浞秩航Y(jié)果為：GP=｛｛EQG111｝，｛EQG107｝｝。

（3）對拓?fù)淙哼M(jìn)行主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識。

因為即機(jī)群｛EQG111｝和機(jī)群｛EQG107｝的最短路距離大于全網(wǎng)發(fā)電機(jī)間平均距離的一半，說明在故障消失后，機(jī)群｛EQG111｝和機(jī)群｛EQG107｝電氣聯(lián)系較弱，不容易發(fā)生同調(diào)失穩(wěn)，所以最終的主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識結(jié)果是｛EQG111｝。

通過時域仿真，發(fā)現(xiàn)當(dāng)故障持續(xù)時間tF為15個周期時，系統(tǒng)失穩(wěn)，表現(xiàn)為EQG111相對于其他發(fā)電機(jī)加速失穩(wěn)?？梢?，南寧節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障情況下，本文所提方法準(zhǔn)確識別了主導(dǎo)失穩(wěn)發(fā)電機(jī)EQG111，辨識效果理想。

（4）功角穩(wěn)定評估。

基于以上的辨識結(jié)果，可知南寧故障情況下主導(dǎo)失穩(wěn)發(fā)電機(jī)是EQG111，利用所提特征提取規(guī)則，可以得到用于該故障暫態(tài)穩(wěn)定評估的3類關(guān)鍵特征量為：發(fā)電機(jī)EQG111的穩(wěn)態(tài)有功功率；所求指標(biāo)DI最大的前10臺發(fā)電機(jī)中，除主導(dǎo)機(jī)EQG111外其余發(fā)電機(jī)的穩(wěn)態(tài)總有功功率；主導(dǎo)失穩(wěn)發(fā)電機(jī)EQG111到南寧2條最短路組成支路以及與故障點(diǎn)相連的支路的穩(wěn)態(tài)有功功率之和。

調(diào)整故障點(diǎn)附近發(fā)電機(jī)的出力，生成350個互異樣本，取其中301個樣本作為訓(xùn)練樣本，余下的49個作為測試樣本。

應(yīng)用穩(wěn)定評估算法對測試樣本的極限切除時間進(jìn)行預(yù)測，49個測試樣本的極限切除時間預(yù)測結(jié)果與實際極限切除時間對比如圖3所示。

圖3 南寧故障情況下測試樣本極限切除時間的預(yù)測值與實際值Fig.3 Comparison between predictive and actual CCTs when Nanning has a fault

5 結(jié)論

暫態(tài)穩(wěn)定評估是電力系統(tǒng)運(yùn)行中的重要問題之一，本文針對基于模式匹配的智能穩(wěn)定評估方法進(jìn)行了具體的介紹和算例分析，得到主要結(jié)論如下。

（1）提出了一種主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群辨識方法，通過電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和基本參數(shù)信息、運(yùn)行方式信息，結(jié)合故障時刻的短路電壓，初步實現(xiàn)對主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群的識別。通過機(jī)組間以及機(jī)組與故障點(diǎn)間拓?fù)渎?lián)接關(guān)系的描述指標(biāo)來反映發(fā)電機(jī)之間通過網(wǎng)絡(luò)形成的動力學(xué)特性的關(guān)聯(lián)性和同步特性，從而指導(dǎo)主導(dǎo)失穩(wěn)發(fā)電機(jī)分群方式的辨識，進(jìn)一步提高辨識的準(zhǔn)確性。

（2）圍繞主導(dǎo)失穩(wěn)機(jī)群和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣o出了智能穩(wěn)定評估，所選用的暫態(tài)穩(wěn)定評估特征均為穩(wěn)態(tài)特征量，不依賴時域仿真和訓(xùn)練樣本，物理概念清晰，可以從系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)直接獲得。結(jié)合關(guān)鍵特征和基于實例的學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了對電力系統(tǒng)故障極限切除時間的預(yù)測。

（3）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等人工智能方法相比，本文方法所采用的基于實例的穩(wěn)定評估方法訓(xùn)練過程簡單且計算量非常小，新加入訓(xùn)練樣本時無需對原有樣本和實例學(xué)習(xí)算法做任何修改，樣本可以動態(tài)更新并自動被下一次預(yù)測利用。

本文方法在南方電網(wǎng)的西電東送通道進(jìn)行了分析，驗證了方法的有效性，為構(gòu)建電網(wǎng)智能預(yù)防控制決策支持模型打下基礎(chǔ)。

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