含大规模风电集中接入的电网自组织临界态辨识

【摘要】：基于学习向量量化(LVQ)神经网络法,提出了一种含大规模风电集中接入的电网自组织临界态辨识方法。该方法以加权潮流熵、网络拓扑熵和风电波动熵等熵值物理指标为主要输入对象,以停电数据的幂律尾曲线拟合方法生成的数据作为训练样本,采用LVQ1和LVQ2算法对创建的LVQ神经网络进行训练,然后利用经过训练后的网络模型进行含大规模风电集中接入的电网自组织临界态辨识。该方法建立了物理指标与自组织临界态之间的直接联系,避免了采用传统辨识方法多次仿真和较多主观干预的问题。实例仿真结果表明,所提方法能够正确地对电网运行状态进行辨识。 【作者单位】： 国网浙江省电力公司经济技术研究院;华北电力大学电气与电子工程学院;国网浙江省电力公司宁波供电公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;
【关键词】： 集中式大规模风电 连锁故障 自组织临界态辨识 LVQ神经网络 物理指标 幂律尾曲线 风电 熵 神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51377053) 国家科技支撑计划项目(SQ2015BA0502239)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言大规模风电集中接入电网,给电网的网络结构和潮流分布均带来巨大影响。我国大规模风电集中开发模式决定了众多风电场集中接入电网的结构特点,网络中将出现一批连接度很高的节点。从网络角度而言,此类节点的丢失将使网络连通性急剧下降。对电力系统而言,更严重的是会丢失

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