申请/专利权人：武汉大学;华北电力大学

申请日：2023-08-25

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117175548B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J3/06;H02J3/38;G06F18/23

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明涉及一种基于随机潮流的连锁故障紧急控制方法，包括：定义节点潮流耦合指标作为反映各节点状态划分的依据；通过潮流耦合指标定义系统节点的运行状态，并基于传染病模型建立了电网故障传播动力学模型，计算预测系统感染节点密度与时间的关系，从而得到实施紧急控制策略的最佳时机；在考虑随机潮流基础上，基于谱聚类算法对系统进行聚类划分，从而得到各分区间的联络线路；基于最大权值生成树对各分区间的联络线路进行选择，对各分区间的联络线路进行开断并仅在各分区之间保留一条联络线路；最后对各分区采用随机最优潮流进行功率调整，从而实现连锁故障紧急控制。本发明能最大程度适应系统当前运行工况，也有利于故障后系统的并网恢复过程。

主权项：1.一种基于随机潮流的连锁故障紧急控制方法，其特征在于，包括通过定义的节点潮流耦合熵指标，判断各节点的实际运行状态；通过基于传染病SIR模型构建的电网故障传播动力学模型，计算预测系统感染节点密度与时间的关系，获取系统感染节点密度到达实施紧急控制策略的最佳时间点；对系统进行聚类划分，获取各分区间的联络线路；基于最大权值生成树对各分区间的联络线路进行选择，对各分区间的联络线路进行开断并仅在各分区之间保留一条联络线路；对各分区采用随机最优潮流进行功率调整；根据考虑源端节点的耦合依存效用的源端节点耦合熵以及考虑终端节点的耦合依存效用的终端节点耦合熵，得到节点潮流耦合熵指标，所述节点潮流耦合熵指标与源端节点耦合熵和终端节点耦合熵同时存在线性关系，线性关系系数为依存效用分配系数；考虑源端节点的耦合依存效用的源端节点耦合熵由下式计算： 其中：是节点到节点传输的视在功率；是向节点输入功率的节点集；是从节点提取功率的节点集；边权重表示终端节点对其源端节点的影响程度；集合表示归一化边权重；考虑终端节点的耦合依存效用的终端节点耦合熵由下式计算： 其中：Smi是节点vi从节点vm中提取的功率；是向节点输出功率的节点集；边权重表示源端节点对其终端节点的影响程度；集合表示归一化边权重；节点潮流耦合熵指标： 其中：是依存效用分配系数，；基于传染病SIR模型构建电网故障传播动力学模型，根据节点潮流耦合熵指标将系统中各节点划分为S、I、R三种状态，当电网发生故障后，S类节点代表可能受故障影响节点，故障对该类节点具有影响能力；I类节点代表故障发生后已经受到影响的节点，具有传播到其他未受故障影响节点的能力；R类节点代表受到故障影响后被治愈的节点，对故障具有免疫性；通过传染率和治愈率的定义进行电力系统故障传播的表征，得到紧急控制策略实施的最优时机；电网故障传播动力学模型用如下的微分方程组描述： 对故障传播动力学模型的求解得到紧急控制策略实施的最优时机，以感染节点密度为最大感染节点密度大小的20%的首次出现时间为最优时机，具体是 s~i平面为相平面，相轨线在相平面上的定义域为： 初始时刻，易感节点、感染节点的密度初值分别为，，得相轨线方程如下： 其中：为基本再生数指标，依据SIR传染病模型可以计算感染节点密度it随时间t变化的关系，从而可以预测最大感染节点密度到达的时间，、和分别表示网络在t时刻处于易感状态、感染状态和治愈状态的节点密度；为S类节点被感染为I类节点的概率；μ为I类节点被治愈为R类节点的概率；基于构建风电出力概率模型和负荷功率概率模型，通过半不变量法计算随机潮流，得到线路ij的有功功率期望Eij；将电力系统抽象为无向边权图G；基于计算得出的线路有功功率期望构造无向边权图G的加权邻接矩阵以及加权度矩阵的权值；通过谱聚类算法将无向边权图G划分为k个分区，得到各分区间的联络线路；基于改进的Prim算法找到最大生成树，使得各分区之间所保留的联络线路的有功功率期望最大化，筛选出各分区之间唯一保留的联络线路；保持各分区之间的联络线路的传输功率不变，对各分区以经济运行成本最低为目标函数，采用随机最优潮流进行功率平衡，从而实现对连锁故障的紧急控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学;华北电力大学 一种基于随机潮流的连锁故障紧急控制方法

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