含大规模风电集中接入的电网自组织临界态辨识

作者：但扬清; 刘文颖; 朱艳伟; 蔡万通; 王维洲; 梁琛

来源：电力自动化设备, 2016, 36(05): 127-133.

DOI：10.16081/j.issn.1006-6047.2016.05.022

• 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。

• 单位
  国网甘肃省电力公司电力科学研究院; 电子工程学院; 华北电力大学; 国网浙江省电力公司; 国网浙江省电力公司经济技术研究院