一種基于電壓軌跡特征的暫態(tài)穩(wěn)定識(shí)別方法

一種基于電壓軌跡特征的暫態(tài)穩(wěn)定識(shí)別方法摘要：電力系統(tǒng)中的暫態(tài)穩(wěn)定問題一直是研究的熱點(diǎn)之一，有助于確保系統(tǒng)的安全運(yùn)行。在本論文中，我們提出一種基于電壓軌跡特征的暫態(tài)穩(wěn)定識(shí)別方法。該方法通過監(jiān)測電壓的變化情況，從中提取出穩(wěn)定或不穩(wěn)定的特征，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，可以為電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定問題提供有效的解決方案。1.引言電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定問題是指系統(tǒng)在遭受外部擾動(dòng)后，能夠在一定時(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定的能力。暫態(tài)穩(wěn)定問題的研究對(duì)于電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。傳統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定識(shí)別方法主要基于傳統(tǒng)的仿真模型和穩(wěn)定性指標(biāo)。然而，這些方法存在一些問題，如計(jì)算復(fù)雜度高、魯棒性差等。因此，我們需要一種更有效、準(zhǔn)確的暫態(tài)穩(wěn)定識(shí)別方法。2.方法本論文提出的基于電壓軌跡特征的暫態(tài)穩(wěn)定識(shí)別方法主要包括以下幾個(gè)步驟。2.1數(shù)據(jù)采集首先，我們需要對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集?？梢岳矛F(xiàn)有的監(jiān)測設(shè)備，如電壓傳感器、電流傳感器等。采集到的數(shù)據(jù)包括電壓值、電流值等。2.2特征提取從采集到的數(shù)據(jù)中，我們可以提取出一些有用的特征。對(duì)于電壓軌跡特征的提取，可以使用功率頻譜分析、小波變換等方法。通過這些方法，可以獲取電壓的頻率、幅值、相位等信息。2.3特征選擇在得到特征后，我們需要進(jìn)行特征選擇，以提取最有用的特征?？梢岳孟嚓P(guān)性分析、主成分分析等方法進(jìn)行特征選擇。2.4分類識(shí)別在進(jìn)行特征選擇后，我們可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類識(shí)別。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括支持向量機(jī)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等?？梢愿鶕?jù)實(shí)際情況選擇合適的算法。3.實(shí)驗(yàn)為了驗(yàn)證提出的方法的有效性，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中，我們采集了電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并提取了電壓軌跡特征。然后，利用所選的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別。最后，將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與真實(shí)的系統(tǒng)狀態(tài)對(duì)比，以評(píng)估方法的準(zhǔn)確性。4.結(jié)果與討論實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的基于電壓軌跡特征的暫態(tài)穩(wěn)定識(shí)別方法具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，該方法能夠準(zhǔn)確地識(shí)別系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性，并提供相應(yīng)的控制策略。同時(shí)，該方法的計(jì)算復(fù)雜度較低，魯棒性較好，適用于大規(guī)模電力系統(tǒng)。5.結(jié)論本論文提出了一種基于電壓軌跡特征的暫態(tài)穩(wěn)定識(shí)別方法。通過對(duì)電壓的變化情況進(jìn)行分析，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類識(shí)別，可以有效地解決電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，在實(shí)際應(yīng)用中具有一定的實(shí)用價(jià)值。參考文獻(xiàn)：[1]ChenH,JiangL,LiY,etal.Transientstabilityidentificationofpowersystembasedonvoltagetrajectory[J].EnergyProcedia,2016,100:77-82.[2]DuanQ,HuW,ShiZ,etal.Transientstabilityidentificationofpowersystemsusingmachinelearningtechniques[J].ElectricPowerSystemsResearch,2017,153:49-57.[3]ZhangX,WangY,MaW,etal.Transientstabilityidentificationinpowergridusingdeeplearningmethod[C]//20172ndInternational