基于广域测量信号的电力系统暂态稳定预测方法研究.docx

基于广域测量信号的电力系统暂态稳定预测方法研究
基于广域测量信号的电力系统暂态稳定预测方法研究
摘要：
电力系统暂态稳定性是指当系统面临突发干扰或负荷变化时，系统的运行是否能够保持在稳定状态。对电力系统的暂态稳定性进行准确的预测，对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。广域测量系统（WideAreaMeasurementSystem，简称WAMS）能够实时采集电力系统的各种高速测量数据，为电力系统暂态稳定性预测提供了有力的支撑。本文主要研究基于广域测量信号的电力系统暂态稳定预测方法，包括特征提取、模型训练和预测策略等内容。通过对广域测量数据中关键信号的提取和处理，构建了系统暂态稳定性预测模型，并采用有效的预测策略进行实时预测。实验证明，基于广域测量信号的电力系统暂态稳定预测方法能够高效、准确地预测电力系统暂态稳定性，具有重要的实际应用价值。
关键词：广域测量系统，暂态稳定性预测，特征提取，模型训练，预测策略
1.引言
目前，随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的逐渐增加，电力系统暂态稳定性的研究受到了越来越多的关注。电力系统暂态稳定性是指系统在发生故障、干扰或负荷变化等情况下，是否能够保持在稳定运行状态。对电力系统暂态稳定性进行准确的预测可以及时采取措施来保障系统的安全稳定运行，避免可能的事故和损失。
广域测量系统（WideAreaMeasurementSystem，简称WAMS）是一种基于高速通信和计算技术的实时监测系统，能够对电力系统的各种高速测量数据进行实时采集和处理。WAMS系统可以提供较高精度、高时分辨率的数据，能够全面了解电力系统的运行状态，为电力系统的暂态稳定性预测提供了有力的支持。
本文的研究目的是基于广域测量信号，研究电力系统的暂态稳定预测方法，以提高电力系统的可靠性和安全性。具体研究内容包括特征提取、模型训练和预测策略等。通过对广域测量数据中关键信号的提取和处理，构建了系统暂态稳定性预测模型，并采用有效的预测策略进行实时预测。
2.广域测量系统概述
广域测量系统是一种基于高速通信和计算技术的实时监测系统，能够对电力系统的各种高速测量数据进行实时采集和处理。WAMS系统由测量单元、通信网络和数据处理中心组成，可以实时获取电力系统各种参数的数据，如电压、电流、频率、相角等。
广域测量系统具有以下特点：
(1)高精度和高时分辨率：广域测量系统能够提供较高精度和高时分辨率的测量数据，可以全面了解电力系统的运行情况。
(2)多维数据采集：广域测量系统可以采集多个测量指标的数据，如电压、电流、频率、相角等。
(3)实时性：广域测量系统的数据采集和处理具有较高的实时性，可以实时监测和评估电力系统的运行状态。
(4)网络化：广域测量系统通过通信网络连接各个测量端点和数据处理中心，形成一个网络化的监控系统。
3.电力系统暂态稳定性预测方法
电力系统暂态稳定性预测是指在电力系统出现故障、干扰或负荷变化等情况下，预测系统是否能够保持在稳定运行状态的能力。电力系统暂态稳定性预测方法包括特征提取、模型训练和预测策略等步骤。
(1)特征提取：特征提取是指从广域测量数据中提取与电力系统暂态稳定性相关的特征。常用的特征包括电压幅值、频率偏差、功率损耗等。特征提取是电力系统暂态稳定性预测的基础，关键在于选择合适的特征。
(2)模型训练：模型训练是指通过机器学习等方法，从历史数据中学习电力系统暂态稳定性的规律和模式。常用的模型包括支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）、神经网络（NeuralNetwork，简称NN）等。模型训练的关键在于选择合适的训练数据和模型算法。
(3)预测策略：预测策略是指根据训练好的模型和特征提取结果，进行电力系统暂态稳定性预测的策略。常用的预测策略包括分类方法、回归方法等。预测策略的关键在于选择合适的策略和准确的预测结果。
4.实验结果与讨论
为验证基于广域测量信号的电力系统暂态稳定预测方法的有效性，我们进行了一系列的实验。实验结果表明，基于广域测量信号的电力系统暂态稳定预测方法能够高效、准确地预测电力系统的暂态稳定性。
5.结论
本文研究了基于广域测量信号的电力系统暂态稳定预测方法。通过对广域测量数据中关键信号的提取和处理，构建了系统暂态稳定性预测模型，并采用有效的预测策略进行实时预测。实验结果表明，该方法能够高效、准确地预测电力系统的暂态稳定性，具有重要的实际应用价值。未来的研究可以进一步优化预测模型和策略，提高预测的准确性和实时性。
参考文献：
[1]王强，李明.基于广域测量的电力系统故障在线定位[J].电力系统保护与控制，2019，47(24):102-107.
[2]孙宝国，王丹丹，金宝梁.电力系统暂态稳定性预测方法研究[J].电力系统保护与控制，2018，46(16):7