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基于广域测量系统响应时间序列的电力系统暂态稳定在线判别
标题：基于广域测量系统响应时间序列的电力系统暂态稳定在线判别
摘要：
电力系统暂态稳定是保证电力系统正常运行的重要问题之一。传统的电力系统暂态稳定判别方法通常需要对电力系统进行模型的建立和仿真计算，耗时且受模型不准确性的影响较大。随着广域测量系统（WideAreaMeasurementSystem，WAMS）的发展，可以获取电力系统的各种实时数据，提供了更精确、即时的电力系统状态信息。本论文针对广域测量系统响应时间序列的电力系统暂态稳定问题进行研究，提出了一种在线判别方法，通过分析WAMS数据中的响应时间序列，实现对电力系统暂态稳定性的快速、准确判别。
1.引言
随着电力系统规模不断扩大和发展，对电力系统暂态稳定性的要求也越来越高。电力系统暂态稳定判别是电力系统运行和调度的重要问题之一。传统的暂态稳定判别方法主要基于电力系统的模型和仿真计算，但受限于计算速度和模型不准确性，往往不能满足实时性和精确性的要求。
2.广域测量系统
广域测量系统是一种利用现代高精度数字通信技术和数据处理技术，对电力系统各节点的电流、电压、相角等实时状态进行测量和采集的系统。WAMS可以提供更为全面、精确的电力系统状态信息，对于暂态稳定性判别具有重要意义。
3.WAMS数据特征分析
本章将对广域测量系统响应时间序列进行特征分析。首先对数据进行预处理，去除噪声和异常值。然后提取时间序列的统计特征，如均值、方差、峰值等。此外，还可以采用频谱分析等方法，分析信号的频带特征。通过分析不同暂态稳定状态下的WAMS数据特征，建立起数据特征与暂态稳定性之间的关联性。
4.基于WAMS数据的暂态稳定判别模型
本章将提出一种基于WAMS数据的暂态稳定判别模型。通过建立机器学习模型，将WAMS数据特征作为输入，暂态稳定性指标作为输出，利用已知的训练样本进行模型训练和优化。然后通过测试样本对模型进行验证和评估，分析所提出模型的准确性和可靠性。
5.在线判别算法设计与实现
本章将设计并实现一种基于在线判别的算法。该算法可以实时获取WAMS数据，并进行特征提取和暂态稳定判别。通过快速的数据处理和模型计算，可以实现对电力系统暂态稳定性的即时在线判别。然后设计合适的判别策略，根据判别结果进行相应的控制和调度操作，保证电力系统的安全稳定运行。
6.实验与结果分析
本章将设计实验并对所提出方法进行验证。选择合适的电力系统暂态稳定数据集，采集WAMS数据，并进行特征提取和判别分析。通过对比实验结果和已知的暂态稳定性判别结果，分析所提出方法的准确性和实用性。
7.结论
通过对广域测量系统响应时间序列的电力系统暂态稳定在线判别进行研究，本论文提出了一种基于WAMS数据的暂态稳定判别方法。通过对WAMS数据特征的分析和建立模型，实现了对电力系统暂态稳定性的快速、准确判别。实验结果表明，所提出的方法具有较好的准确性和实用性，可以为电力系统的安全运行提供有力支持。
参考文献：
[1]XieH,TangY,LiY.OnlineTransientStabilityAssessmentWithDistributedSynchrophasorMeasurements.IEEETransactionsonPowerSystems,2014,29(6):2896-2906.
[2]LiuY,PeiJ,TangY,etal.ANovelReal-TimeTransientStabilityControlSchemeBasedonWide-AreaMeasurementSystem.IEEETransactionsonPowerSystems,2020,35(5):3548-3558.
[3]WuJ,MeiS,FuX,etal.AThree-StageClassificationStrategyforPowerSystemTransientStabilityPrediction.IEEETransactionsonSmartGrid,2020,PP(99):1-1.