考虑极限诱导分岔的静态电压稳定域
随着高比例可再生能源在电力系统中的广泛应用,可再生能源的波动性和随机性对电力系统静态电压稳定评估带来挑战,电力系统静态电压稳定域(static voltage stability region,SVSR)可以全面分析和监测电力系统电压稳定性,其关键是快速准确地构建稳定域边界。针对传统连续潮流法和非线性规划法计算量大的问题,提出一种基于SVSR边界拓扑性质的SVSR边界构建优化模型,根据边界连续且光滑的性质,由已知边界点通过预测-校正方法直接计算相邻边界点。在此模型基础上提出一种极限诱导分岔识别方法,构建考虑极限诱导分岔的SVSR边界。最后通过算例分析验证了所提方法的可行性和准确性。
计及多时间尺度电压失稳模式的电网薄弱环节辨识
针对电网静态和暂态电压失稳特性差异化明显、安全稳定分析难以兼顾的问题,提出一种计及多时间尺度电压失稳模式的电网薄弱环节辨识方法。建立面向静态和暂态电压稳定评估的输入特征,采用主成分分析方法降低静态电压特征的维度,并利用改进k-means++方法对电网进行分区,筛选各分区的表征节点作为暂态电网稳定的待评估节点。量化表征电网静态和暂态电压失稳的风险等级,构建基于深度置信网络(deep belief networks, DBN)的多时间尺度电压稳定一体化评估模型,以提取失稳模式。分析不同电压失稳模式与电网线路间的耦合关系,建立量化指标以辨识电网薄弱环节。最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性。