[发明专利]基于电气距离的电气坐标系构建方法、介质及设备

说明书

本发明提供了一种基于电气距离的电气坐标系构建方法、介质及设备，根据节点导纳矩阵，计算电气距离矩阵；选择参考节点，以节点距离各个参考节点的电气距离为坐标，构建电气距离坐标系；计算电气坐标系的评价指标，如果所述评价指标满足要求，则确定当前电气坐标系为最佳电气坐标系，否则，则更换参考节点，或改变参考节点的数目和组合，对当前的电气坐标系进行优化，直到优化后的电气坐标系满足所述评价指标要求，进一步完善故障位置特征体系，提升电力系统安全风险防控智能化水平。

技术领域

本发明涉及一种基于电气距离的电气坐标系构建方法、介质及设备。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

电力系统是现代社会的基础设施，维持电力系统的安全稳定运行是电力系统调度控制的基本任务。电力系统大量设备处于复杂的外部自然环境中，存在各种故障风险，影响系统的安全稳定运行。随着我国大规模、远距离跨区电力传输格局的形成以及新能源的大规模接入，电力系统网络结构和运行方式日趋复杂。为保证电力系统的安全稳定运行，需要快速、准确地评估电力系统在各类预想故障下的暂态稳定安全性，及时发现系统安全薄弱环节，并针对性地制定安全稳定控制策略和预防控制措施。

现有的暂态稳定分析方法主要分为三类，分别为时域仿真法、能量函数法和人工智能方法。时域仿真法和能量函数法难以满足大电网在线暂态稳定评估同时对速度性和准确性的要求。而人工智能方法由于不需要建立复杂的数学模型，而是直接从样本中寻求输入与输出间的映射关系，兼具计算速度快和准确率高的优点，因此在暂态稳定评估领域得到广泛应用。

应用人工智能方法进行电力系统暂态稳定评估，最重要的工作是选择一组合适的输入特征。输入特征按照时间顺序可分为故障前的稳态特征量、故障起始时刻特征量和故障切除时的暂态特征量。据发明人了解，目前基于人工智能方法的电力系统暂态稳定评估研究，没有直接描述故障位置信息的特征，大多选择故障后的暂态信息作为输入特征。有文献提出一种基于神经网络多级分类的大电力系统快速暂态稳定评估方法，使用故障后的一些通用抽象特征作为输入，并分成不同的特征子集。有文献提出一种基于模糊聚类的径向基神经网络的暂态稳定评估方法，并以故障后短时间内各发电机的功角作为模型输入特征。有的文献利用测量的电压轨迹幅值、发电机功角和转速轨迹作为支持向量机的输入进行暂态稳定评估。虽然故障后的暂态特征量包含着故障位置信息，能够有效地反应系统在一段时间以后的稳定情况，但故障后的暂态信息只有在故障发生后才能测量得到，其时效性难以满足在线评估要求。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种基于电气距离的电气坐标系构建方法、介质及设备，本发明提出一种电气坐标系，属于故障前的稳态信息，从电气坐标系中提取的稳态特征量能够准确地描述故障位置，不需要采集故障后信息，因此兼具时效性和准确性，能够满足电力系统暂态在线稳定评估的要求。

根据一些实施例，本发明采用如下技术方案：

一种基于电气距离的电气坐标系构建方法，包括以下步骤：

根据节点导纳矩阵，计算电气距离矩阵；

选择参考节点，以节点距离各个参考节点的电气距离为坐标，构建电气距离坐标系；

计算电气坐标系的评价指标，如果所述评价指标满足要求，则确定当前电气坐标系为最佳电气坐标系，否则，则更换参考节点，或改变参考节点的数目和组合，对当前的电气坐标系进行优化，直到优化后的电气坐标系满足所述评价指标要求。

作为一种可选择的实施方案，所述电气距离为阻抗电气距离，通过对节点导纳矩阵求逆得到系统阻抗矩阵，进而得到电气距离矩阵。

作为一种可选择的实施方案，所述参考节点为系统中的关键节点；

或，所述参考节点为分布在系统边缘的节点。