基于广域量测数据的电力系统强迫振荡源定位方法研究的开题报告.docx

基于广域量测数据的电力系统强迫振荡源定位方法研究的开题报告
一、选题背景与意义
电力系统强迫振荡源的定位是电力系统故障检测和故障处理的重要环节，也是电力系统稳定性分析的关键问题之一。在发生强迫振荡时，电力系统的稳定性会受到极大的影响，甚至会导致整个电力系统的崩溃。因此，强迫振荡源的及时定位和有效处理至关重要。
当前，电力系统强迫振荡源定位的方法主要有三种：基于GPS定位的方法、基于相量测量和相角测量的方法、基于广域量测数据的方法。其中，基于广域量测数据的方法在现代电力系统中得到了广泛应用，并取得了较大的进展。传统的基于广域量测数据的方法通常采用的是模态分析或者数据相关性分析等统计学方法来实现强迫振荡源的定位。
但是，由于电力系统的复杂性和耦合性，单一的分析方法往往难以满足实际应用的需求。为此，本文计划基于目前国内外的相关研究工作，结合实际的电力系统应用情况，探索一种新的基于广域量测数据的电力系统强迫振荡源定位方法，以提高电力系统强迫振荡源定位的准确性和实时性。
二、研究内容
本文的主要研究内容包括以下几个方面：
（1）分析电力系统强迫振荡的原因，研究了电力系统强迫振荡源的定位思路和方法。
（2）介绍了广域量测数据采集和处理的技术，包括广域量测系统的搭建、数据的采集和处理方法等。
（3）提出一种基于监督学习的电力系统强迫振荡源定位方法，并进行了详细的设计和实现。
（4）应用该方法在IEEE30系统和IEEE118系统上进行仿真实验，验证其有效性和可行性。同时，对比分析了传统的基于模态分析的方法和基于数据相关性分析的方法，验证了新方法的优越性。
三、研究创新点和难点
（1）创新点
a.提出一种基于监督学习的电力系统强迫振荡源定位方法，综合利用广域量测数据和相关变量，提高了定位的精度和实时性。
b.在定位方法设计中引入了深度学习方法，使得定位模型更加准确和有效。
c.应用定制化的数据处理和可视化工具，方便了实验数据的分析和结果的展示。
（2）难点
a.如何有效地利用广域量测数据和相关变量，提高电力系统强迫振荡源定位的精度。
b.在基于广域量测数据的定位方法中，如何处理大量的复杂数据，降低计算复杂度和时间延迟。
c.如何评估新方法在电力系统强迫振荡源定位中的性能和可靠性，验证其有效性和可行性。
四、研究计划和进度安排
（1）前期准备（2个月）
1.对电力系统强迫振荡源定位方法进行文献调研，建立相关理论基础。
2.学习广域量测数据采集和处理的技术，掌握相关实验平台的使用。
3.分析现有电力系统强迫振荡源定位方法的优劣点，为新方法的设计提供参考。
（2）数据库建立和算法设计（3个月）
1.建立电力系统强迫振荡数据集，制定数据处理流程。
2.探索基于监督学习的电力系统强迫振荡源定位方法，设计算法并编程实现。
3.验证算法的可行性和有效性，并调整算法参数和模型结构。
（3）仿真实验与结果分析（3个月）
1.在IEEE30系统和IEEE118系统上进行仿真实验，比较新方法与传统方法的性能。
2.验证新方法的实时性和稳定性，考虑随机噪声和数据丢失等干扰因素。
3.分析仿真实验的结果，总结方法的优缺点。
（4）论文撰写（2个月）
1.撰写毕业论文，并根据导师的意见进行修改。
2.准备会议报告，向学术界和工程界介绍研究成果。
五、预期成果
本文主要预期达到以下目标：
1.提出一种基于广域量测数据的电力系统强迫振荡源定位方法，在实验中验证其有效性和可行性。
2.对比分析新方法与传统方法的优缺点，评估新方法在实际电力系统中的应用前景。
3.将研究结果应用到电力系统故障检测和故障处理中，提高电力系统的稳定性和可靠性。
六、参考文献
[1]A.B.Barbirato,E.A.deSouza,J.P.Barros.IdentificationandLocalizationofForcedOscillationsinPowerSystemsUsingCepstrumAnalysisandIndependentComponentAnalysis[J].IEEETransactiononPowerSystems,2016,7(4):1562-1569.
[2]G.Li,Y.Liu,Z.Liang,etal.AnApproachtoLocateMulti-SourcedandMulti-FrequencyForcedOscillationsinPowerSystems[J].IEEETransactiononPowerSystems,2018,33(4):3335-3345.
[3]D.P.Kasilingam,D.N.K.Kumar.Areviewofmodalandcorrelationtechniquesforpowersystemoscillationdete