引言

暫態(tài)穩(wěn)定評估(TSA）是指評估當(dāng)電力系統(tǒng)發(fā)生大的擾動后,系統(tǒng)中的各個發(fā)電機能否保持同步運行的能力,該問題一直是關(guān)乎電力系統(tǒng)安全運行的關(guān)鍵問題。目前研究方法可大致分為三類:時域仿真法、直接法和基于模式識別的TSA(PRTSA）法。仿真法的優(yōu)點是數(shù)學(xué)模型詳盡,能提供狀態(tài)變量隨時間的響應(yīng),準(zhǔn)確可靠:但其計算結(jié)果依賴于系統(tǒng)模型、參數(shù)的準(zhǔn)確性,且計算量大,難以滿足大系統(tǒng)在線應(yīng)用的速度要求。直接法計算速度較快,可提供穩(wěn)定裕度:但缺點是能量函數(shù)構(gòu)造困難,計算結(jié)果保守、可靠性較差。與前兩種方法不同,PRTSA通過對大量具有代表性的訓(xùn)練樣本進行訓(xùn)練學(xué)習(xí),獲得反映系統(tǒng)穩(wěn)定特性的穩(wěn)定評估知識,然后基于所獲知識對系統(tǒng)穩(wěn)定水平進行在線判別。PRTSA方法的學(xué)習(xí)能力強、評估效率高,因而有著良好的應(yīng)用前景。

1基于模式識別的暫態(tài)穩(wěn)定評估

1.1特征選擇

特征選擇是PRTSA的首要工作,該問題屬于典型的組合優(yōu)化問題。文獻提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法,并且采用FiSher判別法對輸入特征進行了選擇。文獻提出了一種基于支持向量機的兩階段特征選擇方法。文獻提出了一種基于改進最大相關(guān)最小冗余判據(jù)的TSA特征選擇方法。文獻提出了一種基于核模糊粗糙集和Memetic算法的TSA特征選擇方法,并在實際系統(tǒng)進行了仿真驗證。

1.2模型構(gòu)建

在分類問題中,合理的評估模型是確保復(fù)雜性與推廣性二者間恰當(dāng)平衡的關(guān)鍵,可避免"欠學(xué)習(xí)"或"過學(xué)習(xí)"等問題,提升模型的分類性能。文獻提出了一種基于決策樹的TSA模型。文獻首次將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建暫態(tài)穩(wěn)定評估模型。文獻提出了一種基于細(xì)菌群體趨藥性(BCC）算法優(yōu)化局部學(xué)習(xí)機的評估模型。文獻利用同步相量數(shù)據(jù),提出了一種基于貝葉斯多核學(xué)習(xí)的TSA評估方法。文獻提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(ELM）的評估模型。文獻基于支持向量機理論,提出了一種適用于大規(guī)模電力系統(tǒng)的TSA模型。文獻提出了一種多特征融合的TSA方法。文獻提出了一種基于優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機的TSA方法,并采用改進粒子群算法優(yōu)化評估模型的參數(shù)。

1.3在線學(xué)習(xí)

考慮到在實際應(yīng)用中訓(xùn)練樣本無法覆蓋系統(tǒng)的所有運行工況,加之運行方式的時變性,因此借助離線仿真訓(xùn)練所得到的評估模型對于在線評估不具備良好的適用性。為此,研究評估模型的在線學(xué)習(xí)能力具有重要意義。文獻的研究表明,在線SVR是一種有效的求解電力系統(tǒng)超短期負(fù)荷預(yù)測的在線學(xué)習(xí)算法:進而文獻提出了一種基于SVM增量學(xué)習(xí)的TSA方法。文獻提出了一種基于在線序貫極限學(xué)習(xí)機(oS-ELM）的TSA模型,增強了模型的在線學(xué)習(xí)能力。文獻提出了一種基于集成oS-ELM的評估模型,該模型采用oS-ELM作為弱分類器,并用在線BooSting算法提升模型的分類性能,從而實現(xiàn)模型的在線更新。文獻采用集成oS-ELM構(gòu)建TSA評估模型,并采用二進制Jaya算法選取最優(yōu)特征子集。

1.4規(guī)則提取

規(guī)則提取是"黑箱型"機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的重要問題,目的是將學(xué)習(xí)機中所學(xué)到的知識以一種易于理解的方式表達出來。文獻提出了一種基于線性決策樹的暫態(tài)穩(wěn)定規(guī)則提取方法,但評估結(jié)果對樣本構(gòu)成敏感,而且決策知識的外延能力和魯棒性較差。文獻提出了一種基于ELM和改進螞蟻礦工算法的TSA規(guī)則提取方法,該研究對提升PRTSA方法的可理解性、解釋性具有重要研究價值。

2待研究的問題

2.1新能源接入的影響

近年來,分布式電源在電力系統(tǒng)的接入比例日益增大,特別是微電網(wǎng)作為新能源接入的重要形式在電網(wǎng)中得到了大力推廣。文獻考慮負(fù)荷和可再生發(fā)電的不確定性,研究了含儲能孤立微網(wǎng)的最優(yōu)調(diào)度。文獻提出采用實時定價來協(xié)調(diào)多利益主體場景下電動汽車換電站和微電網(wǎng)間的協(xié)調(diào)調(diào)度問題。文獻提出了基于改進蟻群算法的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度。然而,新能源作為一種清潔能源,本身具有較強的不確定性,同時熱電聯(lián)產(chǎn)的接入又增加了問題的復(fù)雜性,這些對分析電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性提出了新的挑戰(zhàn)。因此,考慮大規(guī)模新能源接入的電力系統(tǒng)TSA是值得深入研究的新課題。

2.2含VSC-HVDC系統(tǒng)的穩(wěn)定評估

作為新一代直流輸電技術(shù),柔性直流輸電(VSC-HVDC）憑借靈活、快速的調(diào)節(jié)能力,受到了研究人員的廣泛關(guān)注。文獻考慮經(jīng)濟性和環(huán)境因素提出了含VSC-HVDC系統(tǒng)的多目標(biāo)最優(yōu)潮流(MoPF）。文獻采用NSGA-II優(yōu)化MoPF模型,進而采用決策分析確定最優(yōu)折中解。文獻提出了融合決策分析到優(yōu)化過程的兩階段交直流系統(tǒng)MoPF方法。文獻含VSC-HVDC系統(tǒng)的控制孤島問題的研究,表明通過柔直線路進行孤島間功率交換可降低源-荷不平衡。文獻對于采用VSC-HVDC向無源網(wǎng)絡(luò)供電進行了仿真研究。但迄今,含VSC-HVDC系統(tǒng)穩(wěn)定評估的相關(guān)研究仍鮮有報道,亟待深入研究。

3結(jié)語

快速、準(zhǔn)確的暫態(tài)穩(wěn)定分析是保障電網(wǎng)安全運行的重要問題,因此,對這一問題進行全面、深入研究具有重要意義。本文從特征選擇、模型構(gòu)建、在線學(xué)習(xí)和規(guī)則提取等四個方面對基于模式識別的TSA方法進行了歸納和梳理,并對待研究的問題展開了探討。