基于模糊聚类和模糊推理的电网连锁故障预警方法

在连锁故障研究过程中,对其可能给电网带来的风险进行预警可以引导运行人员实现科学决策,从而避免大面积停电的发生。为实现连锁故障的预警分级,首先应用模糊C均值聚类及其修正方法对连锁故障概率进行分级,然后将失负荷、低电压和过负荷指标作为输入变量,构建反映电网静态安全水平的故障严重度模糊规则和隶属函数集,应用模糊推理方法对综合严重度等级进行划分,最后将概率和严重度综合,根据最大隶属度原则确定连锁故障风险预警的等级。以IEEE-RTS79系统为算例评估了不同的初始扰动下电网发生连锁故障后的风险水平,并分析了电网运行状态的差异对连锁故障预警等级的影响,验证了算法的合理性和有效性。