基于交叠概率的风电地区暂态电压稳定评估应用研究

【摘要】：随着世界经济的不断增长,能源需求也不断增加,传统能源已不能满足人类日益增长的能源需求,而且传统能源所带来的环境问题也不断受到人们的关注,人类迫切寻求可再生的清洁能源来满足对能源的需求。此时,风能作为一种绿色可再生能源,以其储能巨大、取之不尽、用之不竭的优势获得人们的认可,从二十一世纪开始得到了大规模的开发利用。 大规模的风力发电加入地区电网后,由于风力发电具有间歇性和随机性的特点,且风力发电机组不发无功或者需要从电网吸收无功,将对电网的暂态电压稳定产生影响。同时风力发电机组容易由电网故障引起的低电压造成脱网,这将对地区电网的暂态电压稳定的威胁也必将增大。 面对风力发电对地区电网的暂态电压稳定的影响,可靠地评估其影响是对风力发电可靠并网的要求。目前,对风电并入电网的暂态电压稳定的研究中,由于风电地区暂态电压稳定的复杂性,大部分文献只分析与风电场有关的关键节点暂态电压问题,却很少有文献针对整个风电地区电网的暂态电压稳定的总体性问题进行分析研究。本文将采用描述复杂的风电地区暂态电压稳定的高维特征集中选取最简特征集,简化对风电地区暂态电压稳定的分析。 本文采用交叠概率的算法,以最小概率落入特征量的交叠空间为原则,提取最简的特征量组合,降低电力系统的特征维度。首先选取原始特征量时,计及风电因素的影响,建立有关风电的特征量；其次通过海量数据提取原始特征量的交叠空间；再次以最小落入交叠空间为判据,对电力系统暂态电压稳定评估的原始特征量进行选择；最后通过选取的最简特征量,使用基于神经网络的模式识别,对其进行暂态电压稳定的分类。 本文对比标准39节点的电网和加入风电的标准39节点风电电网提取的交叠空间及选取的最简特征集,比较结果表明,使用交叠概率算法从高维特征量中选取的特征量组成的最简特征集描述同样的电力系统对象,也能具有较高的准确率。并用神经网络将选取的最简特征集进行暂态电压稳定模型识别,完成对暂态电压稳定的评估。 【关键词】：风力发电 暂态电压稳定 交叠概率 特征选择 神经网络
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614;TM712
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 绪论14-23
• 1.1 选题的背景和意义14-18
• 1.1.1 风力发电的发展概述14-17
• 1.1.2 风力发电对电力系统的影响17
• 1.1.3 课题研究的意义17-18
• 1.2 国内外研究综述18-21
• 1.2.1 影响风电地区电压稳定的因素18-19
• 1.2.2 分析风电地区电压稳定的方法19-20
• 1.2.3 控制风电地区电压稳定的方法20-21
• 1.3 论文的主要工作21-23
• 第二章 原始特征量的选择和样本集建造23-36
• 2.1 传统原始特征量的选择23-29
• 2.1.1 原始特征量的选择原则23-24
• 2.1.2 传统特征量的选择24-29
• 2.2 风电原始特征量的选择29-34
• 2.2.1 风电出力和风电并网的电压变化的计算29-32
• 2.2.2 风电特征量的选择32-34
• 2.3 基于时域仿真的样本集建造34-35
• 2.3.1 基于时域仿真的暂态电压稳定评估34
• 2.3.2 样本集的建造34-35
• 2.4 本章小结35-36
• 第三章 基于交叠概率的特征选择36-44
• 3.1 引言36
• 3.2 交叠空间36-38
• 3.3 交叠空间的提取38-40
• 3.3.1 极值交叠法38-39
• 3.3.2 分布区间截断法39-40
• 3.4 交叠空间的应用40-41
• 3.5 基于交叠概率的特征选择41-42
• 3.6 本章小结42-44
• 第四章 基于神经网络的模型识别方法44-57
• 4.1 引言44-45
• 4.2 BP神经网络45-56
• 4.2.1 BP神经网络概述45-46
• 4.2.2 BP神经网络的模型与结构46-47
• 4.2.3 BP神经网络处理单元模型47-51
• 4.2.4 BP神经网络的学习51-53
• 4.2.5 BP神经网络的不足和改进53-56
• 4.3 基于BP神经网络的暂态电压稳定评估56
• 4.4 本章小结56-57
• 第五章 应用实例57-69
• 5.1 仿真模型的建立57-59
• 5.2 样本集的建造59-61
• 5.2.1 仿真手段59
• 5.2.2 样本集的组成59-61
• 5.3 特征选择结果61-64
• 5.3.1 交叠空间的提取61-62
• 5.3.2 传统电网的特征选择结果62-63
• 5.3.3 风电地区电网的特征选择结果63
• 5.3.4 两组特征集的比较63-64
• 5.4 神经网络训练结果64-67
• 5.4.1 BP神经网络的建模64-65
• 5.4.2 数据的归一化处理和反归一化处理65-66
• 5.4.3 传统电网神经网络训练结果66-67
• 5.4.4 风电地区电网神经网络训练结果67
• 5.5 本章小结67-69
• 结论和展望69-71
• 参考文献71-75
• 攻读学位期间发表的论文75-77
• 致谢77

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