基于交疊概率的風電地區(qū)暫態(tài)電壓穩(wěn)定評估應用研究

【摘要】：隨著世界經(jīng)濟的不斷增長,能源需求也不斷增加,傳統(tǒng)能源已不能滿足人類日益增長的能源需求,而且傳統(tǒng)能源所帶來的環(huán)境問題也不斷受到人們的關(guān)注,人類迫切尋求可再生的清潔能源來滿足對能源的需求。此時,風能作為一種綠色可再生能源,以其儲能巨大、取之不盡、用之不竭的優(yōu)勢獲得人們的認可,從二十一世紀開始得到了大規(guī)模的開發(fā)利用。 大規(guī)模的風力發(fā)電加入地區(qū)電網(wǎng)后,由于風力發(fā)電具有間歇性和隨機性的特點,且風力發(fā)電機組不發(fā)無功或者需要從電網(wǎng)吸收無功,將對電網(wǎng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定產(chǎn)生影響。同時風力發(fā)電機組容易由電網(wǎng)故障引起的低電壓造成脫網(wǎng),這將對地區(qū)電網(wǎng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定的威脅也必將增大。 面對風力發(fā)電對地區(qū)電網(wǎng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定的影響,可靠地評估其影響是對風力發(fā)電可靠并網(wǎng)的要求。目前,對風電并入電網(wǎng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定的研究中,由于風電地區(qū)暫態(tài)電壓穩(wěn)定的復雜性,大部分文獻只分析與風電場有關(guān)的關(guān)鍵節(jié)點暫態(tài)電壓問題,卻很少有文獻針對整個風電地區(qū)電網(wǎng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定的總體性問題進行分析研究。本文將采用描述復雜的風電地區(qū)暫態(tài)電壓穩(wěn)定的高維特征集中選取最簡特征集,簡化對風電地區(qū)暫態(tài)電壓穩(wěn)定的分析。 本文采用交疊概率的算法,以最小概率落入特征量的交疊空間為原則,提取最簡的特征量組合,降低電力系統(tǒng)的特征維度。首先選取原始特征量時,計及風電因素的影響,建立有關(guān)風電的特征量；其次通過海量數(shù)據(jù)提取原始特征量的交疊空間；再次以最小落入交疊空間為判據(jù),對電力系統(tǒng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定評估的原始特征量進行選擇；最后通過選取的最簡特征量,使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模式識別,對其進行暫態(tài)電壓穩(wěn)定的分類。 本文對比標準39節(jié)點的電網(wǎng)和加入風電的標準39節(jié)點風電電網(wǎng)提取的交疊空間及選取的最簡特征集,比較結(jié)果表明,使用交疊概率算法從高維特征量中選取的特征量組成的最簡特征集描述同樣的電力系統(tǒng)對象,也能具有較高的準確率。并用神經(jīng)網(wǎng)絡將選取的最簡特征集進行暫態(tài)電壓穩(wěn)定模型識別,完成對暫態(tài)電壓穩(wěn)定的評估。 【關(guān)鍵詞】：風力發(fā)電 暫態(tài)電壓穩(wěn)定 交疊概率 特征選擇 神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM614;TM712
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 緒論14-23
• 1.1 選題的背景和意義14-18
• 1.1.1 風力發(fā)電的發(fā)展概述14-17
• 1.1.2 風力發(fā)電對電力系統(tǒng)的影響17
• 1.1.3 課題研究的意義17-18
• 1.2 國內(nèi)外研究綜述18-21
• 1.2.1 影響風電地區(qū)電壓穩(wěn)定的因素18-19
• 1.2.2 分析風電地區(qū)電壓穩(wěn)定的方法19-20
• 1.2.3 控制風電地區(qū)電壓穩(wěn)定的方法20-21
• 1.3 論文的主要工作21-23
• 第二章 原始特征量的選擇和樣本集建造23-36
• 2.1 傳統(tǒng)原始特征量的選擇23-29
• 2.1.1 原始特征量的選擇原則23-24
• 2.1.2 傳統(tǒng)特征量的選擇24-29
• 2.2 風電原始特征量的選擇29-34
• 2.2.1 風電出力和風電并網(wǎng)的電壓變化的計算29-32
• 2.2.2 風電特征量的選擇32-34
• 2.3 基于時域仿真的樣本集建造34-35
• 2.3.1 基于時域仿真的暫態(tài)電壓穩(wěn)定評估34
• 2.3.2 樣本集的建造34-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于交疊概率的特征選擇36-44
• 3.1 引言36
• 3.2 交疊空間36-38
• 3.3 交疊空間的提取38-40
• 3.3.1 極值交疊法38-39
• 3.3.2 分布區(qū)間截斷法39-40
• 3.4 交疊空間的應用40-41
• 3.5 基于交疊概率的特征選擇41-42
• 3.6 本章小結(jié)42-44
• 第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模型識別方法44-57
• 4.1 引言44-45
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡45-56
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概述45-46
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型與結(jié)構(gòu)46-47
• 4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元模型47-51
• 4.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習51-53
• 4.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的不足和改進53-56
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的暫態(tài)電壓穩(wěn)定評估56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第五章 應用實例57-69
• 5.1 仿真模型的建立57-59
• 5.2 樣本集的建造59-61
• 5.2.1 仿真手段59
• 5.2.2 樣本集的組成59-61
• 5.3 特征選擇結(jié)果61-64
• 5.3.1 交疊空間的提取61-62
• 5.3.2 傳統(tǒng)電網(wǎng)的特征選擇結(jié)果62-63
• 5.3.3 風電地區(qū)電網(wǎng)的特征選擇結(jié)果63
• 5.3.4 兩組特征集的比較63-64
• 5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果64-67
• 5.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建模64-65
• 5.4.2 數(shù)據(jù)的歸一化處理和反歸一化處理65-66
• 5.4.3 傳統(tǒng)電網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果66-67
• 5.4.4 風電地區(qū)電網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果67
• 5.5 本章小結(jié)67-69
• 結(jié)論和展望69-71
• 參考文獻71-75
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文75-77
• 致謝77

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