一、同步相量技术应用于电力系统暂态稳定性控制的可行性分析（论文文献综述）
孙辰昊[1]（2020）在《基于大数据分析的输电线路系统故障时空预测方法的研究》文中研究指明为减小潜在输电线路系统故障对电力供应安全的影响,需要对故障进行有效的监测与防范。考虑到在现实中能够投入到故障监测和防范中的人力物力有限,难以实现对现有输电线路系统全方位、全时段的覆盖。因此,应该将有限的人力物力用于对系统中具有较高故障风险的位置及时段进行重点监测和防范。由于故障存在明显的时间和空间分布规律,故通过大数据分析技术对这些规律的挖掘可以实现对故障未来时空分布的预测。得益于此,故障的应对处理工作能够获得更充足的反应与准备时间,面向不同类型故障的针对性应对处理措施也可以得到更合理的规划及统筹。综合来看,实现对故障未来时空分布的预测对确保输电线路系统的安全稳定运行具有十分重要的意义。为实现在故障发生前一小时、一天甚至一周的长期预测,本文构建了一种故障时空分布预测模型。基于包含环境状态信息的故障记录,通过构建的预测模型能够从中挖掘出环境状态与系统故障之间潜在的关联规则。利用这些关联规则,预测模型能够基于系统各个空间位置在未来不同时段中的环境状态信息,预测出其中具有高故障风险的空间位置及时段,即故障的未来时空分布。本文的主要工作如下:1)针对传统关联规则挖掘模型在分析中未考虑出现频率较低的环境元素和故障发生较少的时段这一问题,提出了计及罕见变量的关联规则挖掘模型,能够准确挖掘出输入数据中的高风险低概率变量并提升预测的准确度。依据故障在各个时段内的分布,设计了五种条件重要度诊断标准阈值设定方法,从而在从输入数据中挖掘罕见变量时能够纳入故障罕见时段的影响;依据各个环境特征中罕见环境元素的分布,改进了五种传统形式的重要度诊断标准得分计算方法,从而能够在继续挖掘罕见变量中的高风险低概率变量时计及罕见环境元素的影响。最后,基于中部某省系统故障记录的算例结果验证了所提出预测模型的相应优势。2)现有输入数据相对权重的计算方法存在权重衡量方式过于简单、未计及故障在不同时段中分布不均衡的影响以及方法参数没有在应用过程中调整优化这三个问题。为此,构建了计及罕见变量的动态关联规则挖掘模型,能够更加准确地衡量输入数据的相对权重并进一步改善预测的效果。提出了用于相对权重计算的双重风险指数计算模型,直接基于不同环境元素与故障之间不同的关联程度衡量数据权重,并同时考虑了不同时段中不同的故障分布,能够从这两个维度对输入数据的权重进行综合衡量;设计了一套参数自适应动态调节模型,依据前一轮预测中预测结果与实际情况的比较对双重风险指数计算模型的参数进行自动优化,能够改善权重计算的准确性并提高下一轮预测的准确度。最后,基于南部某省省会城市故障记录的算例结果表明:所提出模型的预测性能得到了进一步地加强。3)现有预测方法一般采用相同的模型处理不同类型的输入数据,没有计及不同类型数据的特性。为此,针对离散特征和连续特征这两类数据,提出了模糊动态条件关联规则挖掘模型,考虑了各类型数据的特性并更进一步提高了预测的精确度。首先构建了集成式专家模型,基于集成式学习原理将计及罕见变量的动态条件关联规则挖掘模型和模糊推理系统相结合,从而将离散特征和连续特征分别基于不同的模型进行分析,能够发挥出不同模型各自的优势。然后对传统模糊推理系统进行了两点改进,分别为采用了层次模糊推理结构和设计了基于概率模糊风险的隶属度函数,从而能够减小运算复杂度并改善连续特征的处理效果。最后,基于南部某省系统故障记录的算例结果证明:所提出模型的预测效果得到了更进一步地改善。此外,还通过与其他预测模型的比较对所提出模型的特点和适用场景进行了汇总和讨论。4)为提升所构建预测模型在实际应用中的可行性和实用性,分别对模型在实际预测过程中可能产生的不确定度,以及各个类型故障的预测不确定度对整体预测效果的影响程度进行了分析。一方面,探讨了现实应用中常见的三种不确定度对模型的影响。基于中部某省系统故障记录的算例结果显示:当考虑这些不确定度时,模型在现实应用中的预测结果将更为可信,并可为减小这些不确定度提供参考。另一方面,在分析了各个类型故障的预测不确定度之余,进一步衡量了这些预测不确定度对整体故障预测不确定度的影响大小。基于南部某省系统故障记录的算例结果显示:从两个维度对不同类型故障的预测效果所进行的评估更加准确可信,并有助于更有针对性地改进面向不同故障类型的数据采集和检测工作。
韩冬[2]（2020）在《基于MVEE和NHC的电力系统暂态稳定评估方法研究》文中指出作为电力系统安全稳定分析方法的重要组成部分,暂态稳定评估在维护电网安全方面一直发挥着不可替代的重要作用。近年来,随着电网技术向数字化、信息化、智能化的方向发展,暂态稳定评估方法也从传统的时域仿真法、能量函数法向模式识别法进行过渡,本文围绕基于模式识别的暂态稳定评估方法展开研究,主要研究内容如下:在特征构建方面,根据最小体积闭包椭球（minimum volume enclosing ellipsoid,MVEE）对系统轨迹信息进行优化处理,确定高维空间内包含所有轨迹信息的最小体积闭包椭球,并利用该椭球的物理属性构建输入特征集,以完成对特征集的降维处理,达到加强分类器模型特征辨识能力、提升暂态稳定评估精度的目的。在模型训练方面,将非平行超平面分类器（nonparallel hyperplane classifier,NHC）中的投影孪生支持向量机（projection twin support vector machine,PTSVM）作为分类器模型引入至暂态稳定评估中,建立基于MVEE与PTSVM的电力系统暂态稳定评估方法。与基于传统支持向量机的评估方法相比较,该评估方法更重视故障样本分布规律,泛化能力更强。通过对IEEE-39节点系统与Nordic32系统的算例分析验证了该方法的可行性和优越性。为进一步提高模型训练速度,在非平行超平面分类器模型PTSVM的基础上,将正则化项引入至其目标函数中并改进评估模型的内部约束条件,构建最小二乘投影孪生支持向量机（least square projection twin support vector machine,LSPTSVM）,建立基于 MVEE 与LSPTSVM的电力系统暂态稳定评估方法。所提评估方法进一步提升了模型的求解速度,以满足对大规模电力系统进行评估时的计算效率需求。通过对IEEE-39节点系统与IEEE-145节点系统的算例分析验证了所提方法的准确性和有效性。
王夏明[3]（2020）在《基于积分不等式的多时滞电力系统稳定性研究》文中指出电能作为当今社会发展最重要的能源之一,在国计民生中担任着重要角色。我国电力系统日趋复杂,对于发电能源的利用效率要求越来越高,所以,对电力系统稳定性的要求日益增加。在“西电东送,南北互供,全国联网”原则的指导下,我国正在建设适应大规模电能跨区传输的区域互联电网。大型互联电网,加强了各个区域电网的电气联系,提高了电网运行的经济性,但是同时也使得电网运行工况更为复杂,导致危害系统稳定运行的区域间低频振荡时有发生。这种情况下,仍采用仅依靠本地信号的局域控制方法,已经难以对广域电力系统进行准确的稳定控制,因此电力系统的广域控制方法应运而生。广域测量系统的出现,大力推动了大型互联电力系统稳定控制技术的发展。由于采用远方控制信号,其延时不可忽略不计,提前准确分析广域时滞电力系统的稳定性,对其可靠运行具有举足轻重的作用。本文针对广域电力系统中的信号传输时滞情况做了较为深入的研究,主要内容包括:（1）针对互联的广域电力系统,考虑多条二次回路存在传输时滞,以及存在参数时变不确定性扰动的影响,然后在描述无时滞电力系统的微分代数方程基础上,加入时滞项以及不确定性扰动项,分别推导了用于研究其稳定性、鲁棒稳定性的数学模型;（2）给出了适用于多时滞控制系统的改进稳定判据,在LyapunovKrasovskii泛函增广向量中加入二重积分项,而且也剔除了泛函中的冗余部分,构造了描述系统更优的泛函,然后采用保守性非常小的改进积分不等式,界定泛函求导后仍存在的积分项,最后推导出线性矩阵不等式格式的多时滞电力系统改进稳定判据。该判据有着更加自由的求解空间,所以保守性非常小,而且并没有引入额外的松散变量,所以此判据决策变量非常少,具有良好的计算效率。该稳定判据比目前已有判据的保守性小,除此之外,还能够有效计算出系统多个时滞稳定区间,并且计算结果是准确的,目前别的判据都不能揭示这一现象;（3）在适用于多时滞控制系统改进稳定判据的基础上,继续考虑广域时滞电力系统受到范数有界时变参数不确定性扰动的影响,通过构造更优的Lyapunov-Krasovskii泛函,然后配合改进积分不等式,同时应用两个引理处理扰动项,推导出线性矩阵不等式格式的多时滞控制系统改进鲁棒稳定判据。该判据充分利用多时滞不确定系统的时滞边界信息,来提供额外的求解自由度,所以此判据的保守性非常小。本论文推导的多时滞电力系统稳定判据以及鲁棒稳定判据,能够给实际广域电力系统的稳定分析和控制设计提供参考,无论是在理论研究上,还是在工程应用中,均具有重要意义。
马梦宇[4]（2020）在《配电网PDC设计与高效通信技术研究》文中研究指明随着大规模间歇性分布式能源和电动汽车接入配电网,配电网的安全可靠运行面临着新的挑战。为了应对挑战,传统配电网逐步向主动配电网过渡,输电网中广泛应用的广域监测系统（wide area measurement system,WAMS）相关的技术开始应用于配电网,目的是弥补现有配电自动化系统在配电网感知和控制等方面的不足。配电网WAMS在发展和应用中存在着一些问题需要解决,包括装置研发、测量精度、通信技术、优化布点、高级应用等方面。针对其中装置研发和通信技术两个问题,本文研究了配电网相量数据集中器（phasor data concentrator,PDC）设计和高效通信技术相关联的部分内容,包括三个方面:通信规约融合扩展、配电网PDC软件设计和数据压缩。本文的主要研究内容如下:1)通过对主动配电网通信业务流量、传统配电自动化系统及其规约面临的问题和配电网PMU的应用进行分析,明确了为满足主动配电网的通信需求,通信规约需要进行融合扩展;进一步对GB/T 26865.2-2011和IEC 60870-5-101/104规约进行了比较与分析,结合两者的优点,提出了一种面向主动配电网的同步相量传输规约的扩展方法。扩展规约增加了新的数据类型、划分了数据的优先级、增加了新的通信流程,满足了配电网PMU扩展遥控功能的需求,保证了相量数据的优先传输,降低了网络通信量和本地存储量。将扩展规约在模拟PMU、配电网PDC和模拟主站上实现,通过实验验证了其有效性。2)通过分析配电网PDC的应用需求,提出了配电网PDC应满足的三个关键指标:接入能力、时差容忍度和数据延时;然后基于结构化设计,提出了一种配电网PDC的软件设计方法,对于不同的数据流,软件分别采用数据管道、管理管道和文件管道处理机制,程序的算法逻辑考虑了对关键指标的完成,保证了通信的可靠和高效。3)研究了无线通信中数据压缩的相关问题。通过对采用4G LTE技术传输PMU数据进行测试,说明了4G LTE难以满足PMU在高传输频次中对数据均匀传输的要求,为了减少通信流量,提出了一种适用于无线通信的PMU数据压缩算法,该算法对相量数据进行无损压缩,并组合多帧数据,有效保证了相量数据的精度并减少了高频次通信的压力。4)搭建了实验室环境下的配电网PDC测试环境,介绍了所开发的模拟PMU和模拟主站软件;对所研发的配电网PDC进行了各项基本功能和性能测试,对其在关键指标方面的测试结果进行了分析;对所提出的压缩算法进行了实验;测试结果验证了所研发的配电网PDC的功能和性能满足设计需求,也验证了压缩算法的有效性。最后介绍了本项目示范工程的基本情况,并说明了该型配电网PDC在本项目中的实际应用情况。
曹孝俊[5]（2020）在《基于广域测量系统的长输电线路参数辨识及电压稳定指标研究》文中指出我国电网中基本已经全部装设了广域测量系统（WAMS）,该系统具有采集整个电网每个站点实时数据的能力,采集的数据包括幅值、相角、时标等等,广域测量数据（WAMS数据）具备时间同步性和高精准度的特点。基于广域测量系统对长输电线路进行参数辨识及电压稳定指标研究,可为长输电线路提供安全运行信息,同时对电网的安全运行和为电网的调度运行提供辅助决策具有重要意义。基于此,本文主要研究内容如下:首先,针对长输电线路的参数辨识问题进行研究。考虑长输电线路的分布参数特性,将长输电线路的总阻抗和总导纳乘以相应的修正系数得到对应的精准参数,建立长输电线路的参数辨识模型,并运用最小二乘法（Least squares）对该模型进行求解。采用某省220KV长输电线路上的WAMS实测数据进行模型、算法仿真检验,结果表明,考虑长输电线路分布参数特性的参数辨识模型更加符合长输电线路的实际情况,所提方法能够有效辨识出长输电线路参数和相应的修正系数。然后,在辨识得到长输电线路参数和相应修正系数的基础上,对长输电线路的电压稳定指标进行研究。基于电力系统传统的支路模型,考虑长输电线路的分布参数并加入相应的修正系数后,建立长输电线路的π型等值支路模型。联立所提模型中的支路电压方程和支路功率潮流方程,推导并定义了长输电线路电压稳定指标,采用某省220KV长输电线路上的WAMS实测数据以及辨识得到的长输电线路参数和相应的修正系数进行算例分析,算例分析表明文中模型、算法和定义的长输电线路电压稳定指标正确有效,所得结果可以评估长输电线路的电压稳定程度。本文针对输电线路的参数辨识和电压稳定指标问题,对需考虑分布参数特性的长输电线路进行研究,为长输电线路的安全稳定运行及分析和含长输电线路的电网安全稳定运行及分析提供理论方法参考。
邓瑜佳[6]（2019）在《交直流混联系统换相失败下的保护与故障定位方法》文中研究表明交流侧故障导致直流系统换相失败是我国交直流混联电网的典型故障,也是引发交直流混联系统连锁故障的重要原因之一。快速、可靠的实现交流侧继电保护及故障定位,对于恢复换相失败,避免潮流大范围转移,阻断连锁故障的发生,确保交直流混联系统安全稳定运行具有重要意义。换相失败发生之后,直流系统相当于短路,可等效为一个具有时频特性的谐波电流源,对交流系统注入大量谐波。从换相失败对交流系统影响的发展顺序出发,首先,谐波流经换流变压器（以下简称换流变）,若换流变压器在此期间发生区内故障,则传统差动保护闭锁,保护拒动作,存在造成换流变损坏、直流系统闭锁、系统不稳定等隐患。随着谐波的不断注入,交流线路电气量发生明显变化,一方面,需要正常运行线路交流侧保护正确不动作;另一方面,需要故障交流线路保护快速动作。由于换流站需要按实际情况在整流站和逆变站之间进行切换。因此,需要检测方案即能适用于送端检测也要适用于受端检测,进而对线路故障检测的选择性、灵敏性及可靠性提出更高要求。当连续换相失败发生时,直流系统潮流无法转移,对送端及受端线路造成功率冲击,交流系统运行环境由静态变为动态,对于故障线路而言,需要保证动态条件下故障定位（本文具体指估算故障点到测量装置之间的距离,后文中又称故障测距）的精确性,以便及时快速查找故障,恢复供电,减小损失。针对交直流混联系统换相失败下交流侧继电保护及故障定位存在的问题,研究快速可靠的保护及故障定位算法,是保障交直流混联系统安全稳定运行的重要需求。论文以换相失败发生后对交流系统影响的先后顺序为主线,从时序上架构论文逻辑框架。以提高换相失败下交流系统保护的可靠性及故障定位的精确性为最终目的,构建“保护可靠,定位精确”的混联系统保护定位体系,实现换相失败条件下系统故障的快速隔离与恢复,避免故障影响的进一步扩大,防止连锁故障的发生。具体而言,论文的主要工作有:1.换相失败发生后,换流变首先受到冲击。因此,在解决换相失败情况下换流变压器区内故障拒动的问题方面,论文提出了基于小波能量熵的换流变差动保护算法。基于故障分量网络,分析了一二次侧故障电流方向在区内外故障及换相失败等干扰情况下的变化情况,归纳区内故障特征。利用小波能量熵表征一二次侧故障电流方向变化情况,分析表明,当且仅当区内故障发生时,一二次侧故障电流小波能量熵存在明显差异。因此,利用一二次侧小波能量熵比值构建新的保护判据,区内故障时其比值为一较大值,否则其比值接近于1。结合传统差动保护方案,构建逻辑判据,以实现换流变的可靠保护。大量仿真表明,所提方案能够在区内故障时正确动作,在非区内故障情况下,能够保证保护正确闭锁不动作,且不受噪声及过渡电阻影响。2.随着换相失败影响的进一步扩大,交流线路电气量波动造成保护误动。因此,在解决交直流混联系统中交流输电线路换相失败情况下故障误检测及受端检测适应性弱等问题方面,论文提出了改进的自适应累积量故障检测算法。为保证算法在受端检测的可靠性,分析了受端检测时,电流信号特征,利用故障前后电流相量作差,将差值进行叠加放大,以提高故障条件下的灵敏性。与原有自适应累积量故障检测方法中的检测指标相配合,构建新的保护判据。针对故障工况及系统非正常运行情况,特别是换相失败这一典型工况进行仿真测试,结果表明,所提算法能够在受端检测时准确快速检测出故障,所需检测时间仅需故障后3个采样点,且对高阻故障、重负荷、频率偏移、噪声环境等情况具有良好的适应性。在系统非正常运行情况下,也能保证检测信息的准确性。3.在保护可靠动作的基础上,为解决换相失败情况下交流输电线路故障测距误差大的问题,论文提出了适用于逆变侧交流输电线路的故障测距方法。该方法基于改进的动态相量测量算法,分析了系统偏移频率及信号的时频变化对线路阻抗及导纳的影响,在此基础上,将偏移频率引入线路参数修正中,推导了新的线路等效阻抗及等效导纳,实现了对偏移频率及信号时频变化所带来的误差的补偿修正。最后,利用两端同步电流电压相量测量值,基于电报方程及修正参数,推算故障点电压;根据牛顿迭代法,构建迭代方程,并求解故障距离。仿真验证了换相失败及非换相失败情况下,算法故障测距精度。仿真表明,所提方案不受故障类型,故障距离,过渡电阻的影响,在大部分情况下,其测距精度高于传统的故障测距算法,更适用于交直流混联系统交流线路故障测距。4.在解决换相失败下交流输电线路故障测距问题的基础上,继续探讨了连续换相失败引发了系统动态运行环境对串补输电线路故障测距的影响,对此,论文提出了动态条件下串补输电线路故障测距方法。该方法进一步分析了信号动态变化对串补电容电压的影响,推导了串补电容等效阻抗,利用串补电容电压初次计算值实现了对串补电容导纳的修正补偿,在此基础上,经过一次迭代以实现串补电容电压的修正。根据修正后的串补电容电压以及对端同步电压电流相量值,求取故障点电压,构建迭代方程,求取故障距离。对动态条件下故障发生在串补电容左侧及右侧的情况进行大量的仿真验证,测试结果表明,所提算法能够提高串补输电线路在动态条件下的测距精度,且不受故障类型、过渡电阻、故障距离的影响。总体而言,论文以基于电网换相换流器的高压直流输电线路（LCC-HVDC）为研究背景,围绕直流系统换相失败这一典型故障,考虑换相失败对交流侧保护及故障定位的影响,并提出相应的改进方案,提高了原有算法的可靠性,所提保护及故障定位算法更适用于交直流混联系统。
窦开明[7]（2019）在《配电网WAMS通信规约及组网技术研究》文中研究表明随着以光伏、风电为代表的可再生能源发电技术的快速发展,大量分布式电源（Distributed Generator,DG）接入传统配电网,对配电网的安全运行和继电保护产生巨大影响,配电网的稳定监控变得尤为重要。基于全球定位时钟（global positioning system,GPS）的同步相量测量单元（Phasor Measurement Unit,PMU）能实时获取电力系统的运行状态,具备对电网进行稳定监控的能力。业界研究提出以微型多功能同步相量测量单元（μMPMU）为基础构建配电网广域测量系统（wide area measurement system,WAMS）,可实现对配电网进行实时的监测和保护。本文对配电网WAMS的数据通信规约和通信网接入方式两个问题开展了分析和研究。通过介绍国内外同步相量测量技术的发展以及其在配电网应用的现状,对IEE C37.118系列标准和IEC 60870-90-5标准为代表的国际同步相量数据传输标准和国内GB/T26865.2-2011实时动态数据传输协议对比研究的基础之上,结合配电网远动规约IEC 60870-5-101中的应用服务数据单元（Application Service Data Unit,ASDU）,给出一种融合同步相量数据和配电网“三遥”数据的配电网WMAS通信规约扩展方案,该方案有效扩展了μMPMU的遥控功能,并采用多Socket技术实现μMPMU和主站之间的可靠通信,对μMPMU在配电网中的推广具有一定实用价值。针对配电网WAMS通信业务需求特点,结合业务数据流的类型,通过业务流量计算方法,计算配电网WAMS典型的流量需求。分析相量数据传输各部分的延时组成,得到各部分的延时范围,结合配电网WAMS的不同应用,给出不同业务数据传输的时延需求。为研究配电网WAMS通信网接入技术,分析了光纤通信、电力线载波通信、无线公网、无线专网以及5G不同通信技术的特点,并进行了相关实验测试验证。结合配电网WAMS通信接入网选择要求,给出了具体配电网WAMS通信接入层组网方案,通过试点区的部署情况初步验证了方案的可行性。
李芳[8]（2018）在《广域环境下基于暂态势能的电网稳定态势研究》文中研究表明新时代背景下电网互联规模空前广大,保证电力系统安全稳定运行,尤其是维持事故后的暂态稳定具有重要意义。目前世界范围内智能电网建设进程不断加速,全面覆盖的广域测量设备和高度贯通的通信网络可在时空统一角度提供足够的精度和速度,测量全网海量的真实运行状态信息,为大电网的暂态稳定与安全态势评估带来新的解决思路。本文的研究思路围绕暂态能量展开,通过广域量测系统（Wide Area Measurement System,WAMS）获得网络的状态数据,在支路暂态势能和负荷暂态势能模型中得到二者与系统稳定性的关系,进而为实现在线安全分析、态势预测与稳定控制提供有价值的参考信息。对WAMS数据采集与传输系统进行简要介绍,便于形成宏观的数据意识。之后通过严谨的数学推导和讨论,对基于不平衡功率的暂态稳定机理进行再认识。无论是单机系统还是多机系统,暂态稳定问题的本质均是系统中能量消纳是否平衡。之后将分析视角从发电机处扩大至全网络,得到了支路暂态势能模型和负荷暂态势能模型,从全网层面挖掘了更丰富的暂态稳定特征信息。基于中国电科院电力系统仿真集成环境BPA平台和MATLAB进行大量仿真计算。一方面基于支路暂态势能模型,分别比较了不同故障延时和潮流水平下,支路暂态势能分布特性与系统稳定性的关系,结果表明总是某几条支路最先集中大部分暂态能量,形成全网络的薄弱环节,系统失稳时往往在这部分支路组成的割集上“撕裂”。基于函数极值思想构建了支路稳定测度函数,可以动态监视支路的稳定程度,并选取IVB1.2作为预判参考值,优先发现网络的脆弱支路。IEEE39节点系统算例的计算结果表明指标应用有效。考虑到维持暂态稳定往往伴随相应的紧急控制措施,从负荷暂态势能角度探索配合切机措施的切负荷策略。仿真结果表明切除暂态势能分担量较小的负荷更有利于维持系统稳定。因此提出了切负荷顺序指标ICLi,兼顾切除对象的体量和距离故障点的位置确定切除顺序。IEEE39节点系统算例验证了所提方法的实用性,为进一步实现紧急控制在线主动防御提供了可行方案。为了全面细致掌握电网安全稳定水平,进行了电网态势安全可视化的需求分析,提出搭建Web可视化态势监测平台。依靠逻辑严密的系统架构模型和强大丰富的ECharts开发工具,初步设计了集电网地理信息可视、运行工况监测、稳定数据图表呈现于一体的信息化平台。该平台大大增强了WAMS数据的可读性,成为运行监控人员实时感知全网安全稳定态势智能、高效、便捷的窗口。
张麒[9]（2018）在《基于深度学习的智能配电网故障识别与分类方法研究》文中指出准确高效地对故障信号进行识别与分类是提高配电网稳定性、完成配电网故障定位、故障测距等研究工作的重要前提。随着分布式发电（DG）、电动汽车和储能设备等分布式能源（DER）的广泛应用,传统配电网逐步朝着信息化、自动化的智能配电网方向发展。针对智能配电网中DER导致的故障信号特征较难识别和DG带来的故障信号非线性变化等问题,配电网故障识别与分类算法需要获取更为准确的故障特征并进行有效识别。深度学习是人工智能领域在数据处理技术上突破创新的新兴理论,其原理是使计算机系统从经验和数据中提高目标功能,可以更好地满足新形势下的配电网故障信号的识别与分类技术的要求。本文提出了一种基于深度学习的配电网故障识别与分类方法,并结合基于微型同步相量测量单元（μPMU）的配电网状态估计生成的测试数据集,验证了方法的准确性。主要内容如下:1)研究基于μPMU的配电状态估计算法。本文针对智能配电网故障信号不易采集以及非线性性质的负载和分布式能源带来的信号特征识别困难问题,提出了基于μPMU量测数据的状态估计数据处理方法,提高了测试数据集的准确性和可靠性。2)研究基于深度学习的故障识别与分类模型搭建方法。针对传统配电网故障识别与分类方法较难识别混合电能质量干扰信号特征的问题,提出一种基于改进型S变换特征提取和LSTM网络特征分类的深度学习方法,有效识别混合故障信号特征。3)实现智能配电网模型仿真,完成对本文方法的验证工作。在Matlab/Simulink仿真环境搭建含分布式（风力）能源的配电网模型,设置不同故障种类,产生故障电能质量干扰信号。采用μPMU测量含DER的配电网系统故障数据,以此为基础进行状态估计,生成测试数据集。搭建基于Keras/Tensorflow的深度学习框架,并设置主机图形计算单元（GPU）作为运算引擎,完成基于深度学习的故障识别与分类模型的学习过程。将上述两个部分结合进行验证,该方法能够有效地对故障信号进行识别与分类,测试精度可达到90%。
刘颂凯[10]（2016）在《基于数据与机理的电力系统安全评估研究》文中提出基于快速、准确和有效的信息采集系统的电力系统在线安全评估对于预防安全事故具有重要的意义,是电力系统发展的前沿课题之一；对于电力系统中正在快速增长的运行数据,如何对其充分地利用,快速有效地分析、加工和提炼,以发掘出有用知识并将其应用,也是电力行业所面临的关键问题之一。在上述双重背景下,本文利用海量数据中知识发现的相关理论与方法,结合电力系统安全问题的机理,分别从静态电压稳定、区间振荡稳定、故障前暂态稳定评估和故障后暂态稳定预测这四个方面研究了电力系统在线安全评估方法。主要完成了以下工作：（1）针对常规的静态电压稳定在线评估方法在实际应用中的不足,提出了一种基于隐含关系探索（Relationships Exploration, RE）的静态电压稳定评估方法。首先基于最大信息系数（Maximal Information Coefficient, MIC）和皮尔森相关系数（Pearson Correlation Coefficient, PCC）在数据库中对电力系统运行变量与静态电压稳定裕度之间的关系进行评分：然后选择出评分高的关系构建评估模型,所选关系对应的变量即为模型的输入特征；最后获得输入特征的实时数据,并利用模型对静态电压稳定裕度进行在线评估。在21节点系统和1648节点系统中测试和分析了该方法,并将其与常规方法进行了对比；分析了训练集规模、所选关系数目和类型、所选关系排名、测量误差、PV到PQ节点类型转换以及拓扑变化对该方法的影响；分析了算法数据处理速度；将该方法在实际系统中进行了应用。该方法具有较高的准确率,相对于常规方法具备如下优势：可以更好地应对同步相量测量单元（Phasor Measurement Unit, PMU）的数据丢失的情况,以及避免冗长的调试和过拟合的问题；作为一种透明工具,相对于常规黑箱工具,该方法可以更清晰地呈现系统运行变量与不稳定事件之间的关联信息；方法对输入特征的选择提供了足够的自由,能够为系统中其它指标的监测留出更多对输入特征的选择空间,将减少PMU的经济投资。同时,本文针对该方法以及常规数据挖掘工具在应对系统网络拓扑变化时出现的评估误差上升的情况,提出了建立模型数据库并实时更新模型数据库的策略,以实现无缝的在线评估。此外,评估方法对PMU的测量误差具有良好的鲁棒性,对PV到PQ节点类型转换具有良好的适应能力。（2）针对常规的区间振荡稳定在线评估方法在准确率方面的不足,以及对电力系统的运行情况变化因素的考虑不全,提出了一种基于隐含RE的电力系统区间振荡稳定置信评估综合方法。该方法首先利用MIC和PCC探索了系统运行变量与区间振荡稳定裕度之间的隐含关系；然后利用探索出的关系构建了评估模型,并在模型中制定了针对隐含RE的回归和分类置信决策规则；最后利用模型和隐含关系所对应的变量的测量值,实现了对区间振荡稳定裕度的在线置信评估。该方法在模型更新阶段考虑了系统的多种运行情况变化因素（拓扑变化、发电机／负荷功率分布的变化以及负荷峰值／谷值的变化）。在IEEE39节点系统和1648节点系统中测试和分析了该方法,并将其与常规方法进行了对比；分析了训练集规模、所选关系数目和类型以及系统运行情况变化对评估的影响；分析了算法数据处理速度。相对于常规方法,该方法具备如下优势：利用置信决策规则主动检测到了潜在的回归和分类评估误差,避免了使用这些不置信的结果,从而实现了更高的评估准确率；在在线应用的过程中,对系统运行情况的变化具有良好的鲁棒性。（3）针对常规的故障前暂态稳定在线评估方法的准确率和计算速度上的不足,以及对暂态稳定评估（Transient Stability Assessment, TSA）结果呈现不直观的问题,提出了一种基于多重极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的电力系统故障前暂态稳定的置信与可视化评估方法。该方法采用多重ELMs的回归和分类置信决策规则；利用多重ELMs的集成学习,在训练的过程中随机地选择特征、训练样本点、隐藏节点和激活函数,提高了模型的泛化能力；对可能故障地理位置的在线TSA结果进行了可视化处理。在1648节点系统中测试和分析了该方法,并将其与常规方法进行了对比；分析了算法数据处理速度；将该方法在实际系统中进行了应用。相对于常规方法,该方法具备如下优势：能在TSA中给出更高精度的分类和回归评估结果；能根据故障地理位置的多样性对TSA呈现可视化的在线监测结果,能方便系统运行人员对不同区域的暂态稳定水平进行直观地了解；具有快速训练的特点。此外,面对系统运行情况的变化,方法具有一定的适应性,若采用模型更新的方式则能具备良好的鲁棒性。（4）针对常规的故障后暂态稳定在线预测方法没有全面地考虑多种因素的概率分布的不足,提出了一种通用的概率评价方法,用于综合评价故障后暂态稳定在线预测的数据挖掘模型的准确度。该方法以数据挖掘模型为基础,考虑了故障切除时间、故障类型、故障位置、系统负荷水平和网络拓扑五个因素的概率分布,对数据挖掘模型的准确度进行综合评价。结合决策树（Decision Tree, DT）模型,在IEEE39节点系统中测试和分析了该方法。与已有研究相比,该方法优势在于：通过对影响暂态稳定的基本因素及其概率分布的综合考虑,能更加全面且客观地评价数据挖掘模型的准确度；与所用的数据挖掘模型相独立,因而具有通用性,能对不同的数据挖掘模型的准确度进行公平的比较。此外,方法应用于DT模型后,能够在考虑多种影响因素的概率分布的基础上,在极短的时间内给出具有较高准确度的预测结果。
二、同步相量技术应用于电力系统暂态稳定性控制的可行性分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、同步相量技术应用于电力系统暂态稳定性控制的可行性分析（论文提纲范文）
（1）基于大数据分析的输电线路系统故障时空预测方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 大数据分析技术在电力系统中的应用 |
| 1.2.1 故障特征挖掘 |
| 1.2.2 特征数据降维 |
| 1.2.3 数据分类及聚类 |
| 1.2.4 不良数据异常检测 |
| 1.3 基于电气特征参数方法的研究现状 |
| 1.3.1 线路故障在线检测 |
| 1.3.2 线路故障暂态预测 |
| 1.3.3 基于电气特征参数方法的适用场景 |
| 1.4 基于环境特征参数方法的研究现状 |
| 1.4.1 应用环境特征参数实现长期预测的可行性 |
| 1.4.2 同时采用电气特征参数的预测方法 |
| 1.4.3 针对单个类型故障的预测方法 |
| 1.4.4 针对多种类型故障的预测方法 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 1.5.1 本文的研究内容 |
| 1.5.2 本文的章节安排 |
| 第2章 计及罕见变量的ARMret预测模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ARMret预测模型的构建 |
| 2.2.1 输入数据的预处理 |
| 2.2.2 重要度诊断标准的改进 |
| 2.2.3 输入数据相对权重的求解 |
| 2.2.4 关联规则挖掘FP-Growth算法 |
| 2.2.5 ARMret预测模型的验证方法 |
| 2.2.6 ARMret预测模型的实施流程 |
| 2.3 算例分析 |
| 2.3.1 算例数据描述 |
| 2.3.2 故障结果测试分析 |
| 2.3.3 故障原因测试分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 优化权重计算和参数调节的DARMret预测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 DARMret预测模型的构建 |
| 3.2.1 环境风险指数的求解 |
| 3.2.2 时间风险指数的求解 |
| 3.2.3 双重风险指数的求解 |
| 3.2.4 参数自适应动态调节模型的构建 |
| 3.2.5 DARMret预测模型的验证方法 |
| 3.2.6 DARMret预测模型的实施流程 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 算例数据描述 |
| 3.3.2 不同时段故障风险评级 |
| 3.3.3 故障结果测试分析 |
| 3.3.4 故障原因测试分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑不同数据特性的集成式FDCARM预测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 FDCARM预测模型的构建 |
| 4.2.1 模糊推理系统的背景 |
| 4.2.2 输入连续特征的预处理 |
| 4.2.3 概率模糊风险的求解 |
| 4.2.4 模型的集成 |
| 4.2.5 FDCARM预测模型的验证方法 |
| 4.2.6 FDCARM预测模型的实施流程 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 算例数据描述 |
| 4.3.2 专家权重优化分析 |
| 4.3.3 故障结果测试分析 |
| 4.3.4 故障原因测试分析 |
| 4.3.5 预测模型对比和讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 预测模型现实中不确定度及故障预测不确定度影响的分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 现实应用不确定度 |
| 5.2.1 不确定度的背景 |
| 5.2.2 模型构建 |
| 5.2.3 算例分析 |
| 5.3 故障原因预测不确定度对整体预测的影响 |
| 5.3.1 模型构建 |
| 5.3.2 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表或已录用的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（2）基于MVEE和NHC的电力系统暂态稳定评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 基于模式识别的暂态稳定评估流程 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 特征构建方式研究现状 |
| 1.3.2 分类器模型研究现状 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第2章 基于MVEE理论的特征构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MVEE构建与求解 |
| 2.2.1 基于MVEE理论的轨迹信息优化处理 |
| 2.2.2 MVEE求解方法 |
| 2.3 通过MVEE构建特征集 |
| 2.3.1 特征集构建方法 |
| 2.3.2 特征集构建流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于PTSVM的暂态稳定评估方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于PTSVM的模型训练与样本评估 |
| 3.2.1 PTSVM分类原理介绍 |
| 3.2.2 PTSVM求解过程 |
| 3.2.3 PTSVM决策过程 |
| 3.3 基于MVEE与PTSVM的暂态稳定评估流程 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 IEEE-39节点系统 |
| 3.4.2 Nordic32系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于LSPTSVM的暂态稳定评估方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于LSPTSVM的模型训练与样本评估 |
| 4.2.1 PTSVM修改过程 |
| 4.2.2 LSPTSVM求解过程 |
| 4.2.3 LSPTSVM决策过程 |
| 4.3 基于MVEE与LSPTSVM的暂态稳定评估流程 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 IEEE-39节点系统 |
| 4.4.2 IEEE-145节点系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（3）基于积分不等式的多时滞电力系统稳定性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 广域测量系统 |
| 1.2.1 广域测量系统的发展 |
| 1.2.2 广域测量技术的应用 |
| 1.2.3 基于广域测量系统的典型工程应用 |
| 1.3 电力系统中的时滞环节 |
| 1.3.1 广域控制中的时滞环节 |
| 1.3.2 智能电网下的时滞环节 |
| 1.4 时滞电力系统数学模型 |
| 1.5 时滞系统稳定性研究方法 |
| 1.5.1 频域法 |
| 1.5.2 时域法 |
| 1.6 国内外研究现状 |
| 1.7 本文主要研究内容 |
| 第二章 时滞系统稳定理论与线性矩阵不等式 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 动力系统平衡点的稳定性 |
| 2.2.1 平衡点及周期点概念 |
| 2.2.2 平衡点的分类 |
| 2.2.3 平衡点的稳定域 |
| 2.3 Lyapunov稳定性理论 |
| 2.4 时滞系统稳定性概念及相关结论 |
| 2.4.1 泛函微分方程 |
| 2.4.2 稳定性概念 |
| 2.4.3 Lyapunov-Krasovskii稳定性定理 |
| 2.5 线性矩阵不等式方法 |
| 2.5.1 LMI一般表示形式 |
| 2.5.2 LMI三类标准问题 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 多时滞电力系统改进稳定判据 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 多时滞电力系统改进稳定判据推导 |
| 3.3 稳定判据推导优越性讨论 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 经典二阶时滞系统 |
| 3.4.2 单机无穷大系统 |
| 3.4.3 WSCC三机九节点系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多时滞电力系统改进鲁棒稳定判据 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 多时滞电力系统改进鲁棒稳定判据推导 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 经典二阶时滞系统 |
| 4.3.2 单机无穷大系统 |
| 4.3.3 WSCC三机九节点系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文开展的主要工作 |
| 5.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
| 基金资助声明 |
（4）配电网PDC设计与高效通信技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 广域测量系统应用于配电网的意义与挑战 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 输电网WAMS技术发展 |
| 1.2.2 WAMS技术在配电网中的发展与应用 |
| 1.2.3 WAMS高效通信技术 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 面向主动配电网的同步相量传输规约扩展方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主动配电网通信需求分析 |
| 2.2.1 主动配电网的业务流量分析 |
| 2.2.2 SCADA/EMS及其规约面临的问题 |
| 2.2.3 μMPMU的应用 |
| 2.3 规约分析 |
| 2.3.1 规约简介 |
| 2.3.2 规约比较 |
| 2.4 基于优先级的规约扩展方法 |
| 2.4.1 扩展帧类型 |
| 2.4.2 文件种类 |
| 2.4.3 数据优先级划分 |
| 2.4.4 扩展通信流程 |
| 2.4.5 数据流量计算方法 |
| 2.5 实验验证 |
| 2.5.1 μMPMU多优先级数据处理模型 |
| 2.5.2 实验结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 配电网PDC设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 DPDC的应用需求分析 |
| 3.2.1 μMPMU-DPDC组网结构 |
| 3.2.2 DPDC的应用需求 |
| 3.3 DPDC软件设计 |
| 3.3.1 DPDC软件架构 |
| 3.3.2 数据管道处理机制 |
| 3.3.3 管理管道处理机制 |
| 3.3.4 文件管道处理机制 |
| 3.4 DPDC硬件平台 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑无线通信的数据压缩算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 无线通信传输相量数据测试 |
| 4.3 压缩算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 配电网PDC测试与应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 测试环境搭建 |
| 5.3 DPDC测试 |
| 5.3.1 接入能力 |
| 5.3.2 时差容忍度 |
| 5.3.3 数据延时 |
| 5.3.4 实验室测试结果 |
| 5.4 压缩算法测试 |
| 5.5 实际工程应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（5）基于广域测量系统的长输电线路参数辨识及电压稳定指标研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 广域测量系统的应用现状 |
| 1.3 输电线路参数辨识的研究现状 |
| 1.4 电压稳定性的研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 广域测量系统及WAMS数据 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 广域测量系统 |
| 2.2.1 广域测量系统的结构 |
| 2.2.2 广域测量系统的特点 |
| 2.2.3 广域测量系统的功能 |
| 2.3 同步相量测量装置 |
| 2.3.1 同步相量测量装置的基本原理 |
| 2.3.2 同步相量测量装置的功能 |
| 2.3.3 同步相量测量装置的应用 |
| 2.4 WAMS数据采集 |
| 2.5 WAMS数据计算 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 长输电线路的参数辨识模型及方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 输电线路等效模型的分类 |
| 3.2.1 集中参数模型 |
| 3.2.2 分布参数模型 |
| 3.3 长输电线路参数辨识模型 |
| 3.3.1 长输电线路的均匀分布参数电路模型 |
| 3.3.2 长输电线路的π型等值电路模型 |
| 3.3.3 长输电线路的简化等效模型 |
| 3.4 长输电线路参数辨识方法 |
| 3.4.1 不考虑修正系数的长输电线路参数辨识方法 |
| 3.4.2 考虑修正系数的长输电线路参数辨识方法 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 长输电线路的电压稳定指标分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电压稳定性 |
| 4.2.1 电压稳定性的定义 |
| 4.2.2 电压稳定性的分类 |
| 4.2.3 电压稳定性的静态分析方法 |
| 4.3 基于广域测量系统的支路电压稳定指标 |
| 4.3.1 支路电压稳定指标L_(VSL) |
| 4.3.2 支路电压稳定指标L_V |
| 4.3.3 支路电压稳定指标L_(VPR) |
| 4.4 长输电线路电压稳定指标L_(VZB) |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 硕士期间发表的学术论文及发明专利 |
| 附录B 硕士期间参与的项目 |
（6）交直流混联系统换相失败下的保护与故障定位方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的提出及意义 |
| 1.2 交流侧继电保护及故障测距的研究现状 |
| 1.2.1 换流变压器差动保护研究现状 |
| 1.2.2 交流输电线路故障检测研究现状 |
| 1.2.3 交流输电线路故障测距研究现状 |
| 1.2.4 串补输电线路故障测距研究现状 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究对象和目标 |
| 1.3.2 研究的主要思路 |
| 1.3.3 研究的主要内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 考虑换相失败影响的换流变差动保护算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 故障特征分析 |
| 2.2.1 各工况下故障特征分析 |
| 2.2.2 故障特征小结 |
| 2.3 基于小波能量熵的换流变差动保护方案 |
| 2.3.1 小波变换 |
| 2.3.2 小波能量熵 |
| 2.3.3 基于小波能量熵的换流变差动保护新判据 |
| 2.3.4 换流变差动保护新方案 |
| 2.4 仿真分析 |
| 2.4.1 区内外故障算列分析 |
| 2.4.2 励磁涌流及换相失败的影响分析 |
| 2.4.3 CT饱和 |
| 2.4.4 励磁涌流发生于区内故障时的算例分析 |
| 2.4.5 区内故障发生于换相失败情况下的算例分析 |
| 2.4.6 故障电阻的影响分析 |
| 2.4.7 噪声的影响分析 |
| 2.4.8 算法对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 适用于混联系统交流输电线路的故障检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 自适应累积量故障检测算法 |
| 3.2.1 自适应累积量故障检测算法原理 |
| 3.2.2 自适应累积量故障检测算法的不足 |
| 3.3 改进的自适应累积量检测方案 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 仿真模型的建立 |
| 3.4.2 换相失败下算法性能分析 |
| 3.4.3 系统故障时检测算例分析 |
| 3.4.4 系统非正常运行状态下的算例分析 |
| 3.4.5 阈值讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 适用于逆变侧交流输电线路的故障测距算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基波测量误差对线路等效参数的影响分析 |
| 4.3 基于MSDEA的故障测距新算法 |
| 4.3.1 改进的动态同步相量测量算法 |
| 4.3.2 故障测距基本原理 |
| 4.3.3 线路动态参数估计 |
| 4.3.4 故障测距算法流程 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 换相失败时故障仿真验证 |
| 4.4.2 非换相失败时故障仿真验证 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 动态条件下串补输电线路故障测距算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 传统串补输电线路故障测距算法 |
| 5.3 串补电容等效导纳推导求解 |
| 5.4 动态条件下串补输电线路故障测距算法流程 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.5.1 串补电容电压修正有效性验证 |
| 5.5.2 串补电容右侧故障仿真验证 |
| 5.5.3 串补电容左侧故障仿真验证 |
| 5.6 小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
（7）配电网WAMS通信规约及组网技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 同步相量测量技术的发展与应用现状 |
| 1.3 面向配电网的同步相量测量技术 |
| 1.3.1 配电网WAMS简介 |
| 1.3.2 配电网和WAMS通信技术研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 同步相量通信规约研究 |
| 2.1 同步相量相关标准的发展 |
| 2.2 国际同步相量相关标准 |
| 2.2.1 IEEE C37.118 系列标准 |
| 2.2.2 IEC61850-90-5 标准 |
| 2.3 GB/T26865.2-2011 数据传输协议 |
| 2.3.1 数据传输方式 |
| 2.3.2 实时通信的数据传输格式 |
| 2.3.3 实时通信流程 |
| 2.4 IEC60870-5-101 规约 |
| 2.4.1 应用服务单元 |
| 2.4.2 总召唤和遥控过程 |
| 2.5 配电网WAMS通信规约扩展方案 |
| 2.5.1 扩展帧格式 |
| 2.5.2 扩展通信启动过程 |
| 2.5.3 扩展遥控过程 |
| 2.5.4 循环遥测遥信数据传输 |
| 2.6 配电网WAMS通信规约实现 |
| 2.6.1 帧的构建 |
| 2.6.2 实时通信设计 |
| 2.6.3 软件界面 |
| 2.6.4 软件测试 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 配电网WAMS通信需求分析 |
| 3.1 配电网WAMS通讯业务特点 |
| 3.1.1 从业务的类型角度分析 |
| 3.1.2 从业务数据流角度分析 |
| 3.2 配电网WAMS通信业务需求 |
| 3.2.1 不同业务流量的计算方法 |
| 3.2.2 时延需求 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 配电通信网主要接入方式 |
| 4.1 配电通信网接入网 |
| 4.2 EPON接入 |
| 4.2.1 EPON的工作原理 |
| 4.2.2 EPON的组网模式 |
| 4.3 工业以太网接入 |
| 4.3.1 工业以太网的技术特点 |
| 4.3.2 工业以太网接入模式 |
| 4.4 电力线接入 |
| 4.4.1 电力线载波通信原理 |
| 4.4.2 PLC接入技术特点 |
| 4.5 LTE230MHz接入 |
| 4.5.1 LTE230MHz的系统构成 |
| 4.5.2 LTE230MHz覆盖范围和数据传输安全 |
| 4.5.3 LTE230MHz专网测试 |
| 4.6 5G移动通信技术 |
| 4.6.1 5G应用场景及其性能指标 |
| 4.6.2 5G对配电网WAMS的价值 |
| 4.6.3 5G通信测试 |
| 4.7 配电通信网接入方式对比 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 配电网WAMS通信接入网构架 |
| 5.1 配电网WAMS通信接入网选择整体要求 |
| 5.1.1 光通信技术的原则 |
| 5.1.2 无线通信技术的原则 |
| 5.2 配电网WAMS网络总体构架设计 |
| 5.3 不同接入方式部署设计 |
| 5.3.1 EPON接入方式 |
| 5.3.2 工业以太网交换机接入方式 |
| 5.3.3 光与载波融合接入方式 |
| 5.3.4 光与无线专网融合接入方式 |
| 5.3.5 通信接入网经济性 |
| 5.4 上海临港示范区配电通信接入网方案 |
| 5.4.1 临港示范区配电网建设背景与通信网现状 |
| 5.4.2 通信组网总体架构 |
| 5.4.3 无线基站部署方案 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（8）广域环境下基于暂态势能的电网稳定态势研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题的研究现状 |
| 1.2.1 广域量测技术的发展现状 |
| 1.2.2 电力系统暂态稳定问题的研究现状 |
| 1.2.3 态势评估思想在电力系统的应用 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 广域环境下系统的暂态稳定特征信息 |
| 2.1 广域量测系统简介 |
| 2.2 基于功角信息的暂态稳定机理再认识 |
| 2.2.1 单机系统暂态稳定数学分析 |
| 2.2.2 多机系统暂态稳定等值分析 |
| 2.2.3 多机系统暂态稳定其他动态特征信息 |
| 2.3 基于支路势能的暂态稳定分析 |
| 2.3.1 简单支路的暂态势能函数 |
| 2.3.2 含损支路的暂态势能函数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于暂态势能的系统稳定态势分析 |
| 3.1 基于支路势能的网络稳定性分析 |
| 3.1.1 支路势能分布与系统稳定性的关系 |
| 3.1.2 支路稳定测度函数 |
| 3.1.3 算例分析 |
| 3.2 基于负荷势能的切负荷控制策略 |
| 3.2.1 负荷势能分布与系统稳定性的关系 |
| 3.2.2 负荷切除顺序的确定 |
| 3.2.3 算例分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 暂态稳定态势监测系统可视化初步设计 |
| 4.1 电网态势安全可视化功能分析 |
| 4.2 基于ECharts的电网Web可视化初步设计 |
| 4.2.1 可视化平台架构设计 |
| 4.2.2 监测平台可视化模块展示 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与科研情况 |
| 致谢 |
（9）基于深度学习的智能配电网故障识别与分类方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 智能配电网现状及发展趋势 |
| 1.2.2 配电网主要故障类型及采集技术现状及发展趋势 |
| 1.2.3 配电网故障识别与分类技术发展趋势 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 第2章 基于μPMU的配电网数据采集及状态估计算法研究 |
| 2.1 同步相量测量技术 |
| 2.1.1 同步相量测量原理 |
| 2.1.2 μPMU技术介绍 |
| 2.2 状态估计概述 |
| 2.2.1 状态向量估计方法概述 |
| 2.2.2 不良数据的检测与辨识方法概述 |
| 2.3 基于μPMU的配电网状态估计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于深度学习的故障识别与分类模型搭建方法研究 |
| 3.1 深度学习算法原理 |
| 3.1.1 深度前馈网络 |
| 3.1.2 反馈(循环)神经网络 |
| 3.1.3 深度学习框架 |
| 3.2 基于改进S-LSTM的故障识别与分类训练模型算法研究 |
| 3.2.1 基于改进型S变换的混合电能质量干扰信号特征提取 |
| 3.2.2 基于LSTM网络的故障识别与分类训练模型研究 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 智能配电网仿真及算法验证 |
| 4.1 智能配电网模型仿真 |
| 4.1.1 配电网仿真模型参数设置 |
| 4.1.2 基于μPMU量测数据的状态估计模块设计 |
| 4.2 基于深度学习的故障分类与识别模型模型实现 |
| 4.2.1 基于深度学习的故障特征数据集构建 |
| 4.2.2 基于深度学习的故障识别与分类训练模型平台搭建 |
| 4.3 算法验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（10）基于数据与机理的电力系统安全评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 电力系统安全分析方法的研究现状 |
| 1.2.1 静态电压稳定分析方法的研究现状 |
| 1.2.2 区间振荡稳定分析方法的研究现状 |
| 1.2.3 暂态稳定分析方法的研究现状 |
| 1.3 数据挖掘在电力系统中的应用现状 |
| 1.4 广域测量技术概述 |
| 1.4.1 同步相量测量技术简介及意义 |
| 1.4.2 广域测量系统简介及意义 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 基于数据与机理的电力系统运行状态临界特征的表征 |
| 2.1 电力系统安全问题的机理与数学描述 |
| 2.1.1 静态电压稳定 |
| 2.1.2 区间振荡稳定 |
| 2.1.3 暂态稳定 |
| 2.2 特征提取与知识发现的基础理论 |
| 2.2.1 基础信息论 |
| 2.2.2 最大信息系数 |
| 2.2.3 皮尔森相关系数 |
| 2.2.4 极限学习机 |
| 2.2.5 决策树 |
| 2.3 电力系统运行状态临界特征的表征方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于隐含关系探索的静态电压稳定在线评估研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于隐含RE的静态电压稳定评估方法 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 算法准确率及与常规方法的对比 |
| 3.3.2 影响算法准确率的因素分析 |
| 3.3.3 算法数据处理速度的分析 |
| 3.4 实际系统应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于隐含关系探索的区间振荡稳定在线评估研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于隐含RE的区间振荡稳定置信评估综合方法 |
| 4.2.1 隐含RE的置信决策规则 |
| 4.2.2 综合方法的训练和应用流程 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 算法准确率及与常规方法的对比 |
| 4.3.2 影响算法准确率的因素分析 |
| 4.3.3 算法数据处理速度的分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于多重极限学习机的故障前暂态稳定在线评估研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于多重ELMs的故障前暂态稳定的置信与可视化评估方法 |
| 5.2.1 多重ELMs的置信决策规则 |
| 5.2.2 多重ELMs的集成学习与特征选择方式 |
| 5.2.3 TSA的可视化方式 |
| 5.2.4 评估方法的训练和应用流程 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 评估方法在算例中的实现 |
| 5.3.2 算法准确率及与常规方法的对比 |
| 5.3.3 算法数据处理速度的分析 |
| 5.4 实际系统应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 故障后暂态稳定在线预测的概率评价研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 故障后暂态稳定在线预测的概率评价方法 |
| 6.2.1 用于暂态稳定在线预测的DT模型 |
| 6.2.2 DT模型预测准确度的概率评价 |
| 6.3 算例分析 |
| 6.3.1 算例的故障概率分布设置 |
| 6.3.2 算例的DT模型训练 |
| 6.3.3 测试结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研成果目录 |
| 致谢 |
四、同步相量技术应用于电力系统暂态稳定性控制的可行性分析（论文参考文献）
- [1]基于大数据分析的输电线路系统故障时空预测方法的研究[D]. 孙辰昊. 上海交通大学, 2020(01)
- [2]基于MVEE和NHC的电力系统暂态稳定评估方法研究[D]. 韩冬. 东北电力大学, 2020(01)
- [3]基于积分不等式的多时滞电力系统稳定性研究[D]. 王夏明. 广西大学, 2020
- [4]配电网PDC设计与高效通信技术研究[D]. 马梦宇. 合肥工业大学, 2020(02)
- [5]基于广域测量系统的长输电线路参数辨识及电压稳定指标研究[D]. 曹孝俊. 长沙理工大学, 2020(07)
- [6]交直流混联系统换相失败下的保护与故障定位方法[D]. 邓瑜佳. 西南交通大学, 2019(03)
- [7]配电网WAMS通信规约及组网技术研究[D]. 窦开明. 合肥工业大学, 2019(01)
- [8]广域环境下基于暂态势能的电网稳定态势研究[D]. 李芳. 华北电力大学, 2018(01)
- [9]基于深度学习的智能配电网故障识别与分类方法研究[D]. 张麒. 北京理工大学, 2018(07)
- [10]基于数据与机理的电力系统安全评估研究[D]. 刘颂凯. 武汉大学, 2016(06)