基于广域信息的同调机群聚类识别方法

被引:21
作者
张亚洲
张艳霞
蒙高鹏
赵冉
高瑾
机构
[1] 智能电网教育部重点实验室(天津大学)
关键词
广域测量系统; 同调识别; 轨迹聚类; 结构差异度;
D O I
暂无
中图分类号
TM76 [电力系统的自动化];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化];
摘要
针对目前基于广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)的发电机同调分群聚类方法仅仅以功角曲线之间的距离作为聚类指标,忽略了轨迹的局部特征及变化规律,导致轨迹分析不全面的问题,提出了一种基于轨迹结构差异度的同调机群聚类算法。首次将通信领域的轨迹特征提取方法应用到电力系统中,较全面、综合地考虑了发电机功角曲线之间的距离、变化方向、波动程度和变化速度的差异,利用变异系数法进行特征权重计算,以曲线之间的结构差异度为聚类指标实现了多机系统的同调分群。通过EPRI-36节点系统仿真算例验证了方法的有效性,结果表明:算法可以根据电力系统的具体运行情况确定合适的权重值对发电机之间的特征差异进行评价。与已有的基于功角轨迹的分群方法相比,轨迹分析更全面,分群结果更具有实际意义。
引用
收藏
页码:2889 / 2893
页数:5
相关论文
共 5 条
[1]
基于主成分分析法的电力系统同调机群识别 [J].
安军 ;
穆钢 ;
徐炜彬 .
电网技术, 2009, 33 (03) :25-28
[2]
聚类算法研究 [J].
孙吉贵 ;
刘杰 ;
赵连宇 .
软件学报, 2008, (01) :48-61
[3]
基于经验模式分解的聚类树方法及其在同调机组分群中的应用 [J].
史坤鹏 ;
穆钢 ;
李婷 ;
吕陆 .
电网技术, 2007, (22) :21-25
[4]
电力系统同调动态等值的述评 [J].
许剑冰 ;
薛禹胜 ;
张启平 ;
汪德星 .
电力系统自动化, 2005, (14) :91-95
[5]
基于WAMS的电力系统暂态稳定预测方法研究 [D]. 
李海燕 .
华北电力大学(北京),
2006