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机构地区:[1]国电自动化研究院/南瑞集团公司,江苏省南京市210003 [2]香港城市大学
出 处:《电力系统自动化》2003年第20期6-10,共5页Automation of Electric Power Systems
基 金:国家重点基础研究专项经费资助项目(G19980 2 0 30 1);国家自然科学基金资助项目( 5 992 0 0 37);国家电力公司科技项目(SP11 2 0 0 1 0 1 0 4 0 1)~~
摘 要:基于扩展等面积准则 (EEAC)关于暂态稳定量化分析和故障失稳模式 (UM )的概念 ,针对暂态稳定混合控制 ,提出“解耦迭代 (局部优化 ) ,聚合协调 (全局优化 )”的优化策略。按UM的异同将预想事故分为不同的故障子集 ,大大减少了约束优化子问题的数量 ;充分利用预防控制和紧急控制的互补性 ,并跟踪由于控制而改变的UM ,求解各子集的稳控最优解。然后协调各个优化子问题 ,得到全约束空间中的最优解。全文分为 2篇。该文针对UM相同的故障约束 ,从算法的初值、邻域和搜索策略三要素出发 ,深入分析了该非线性混合规划的内在规律 ,构造了具有问题特色的寻优算法 ,避免了在离散的控制空间和连续的控制空间之间的迭代。对实际电网的仿真验证了算法的有效性 ,并与解决 0 1“背包”问题的多点贪婪算法进行了对照。This two-part paper develops a global optimization framework for transient stability control to coordinate preventive actions and emergency actions. Based on stability margin and unstable mode provided by EEAC, the unstable contingencies could be classified into subsets according to their unstable modes. In the first part, an algorithm is proposed for a subset of contingencies with a same unstable mode. Instead of iterations between discrete emergency actions and continuous preventive actions, the algorithm straightforwardly searches the globally optimal solution. The procedure includes assessing a set of insufficient emergency schemes identified by EEAC; calculating the related preventive actions needed for stabilizing the system; selecting the scheme with the minimum global costs among the all. Simulations on a Chinese power system highlight its excellent performance. The good results are explained by analogizing settlements for 0-1 knapsack problems using multi-points greedy algorithm.
关 键 词:预防控制 紧急控制 暂态稳定 非线性混合规划 扩展等面积准则
分 类 号:TM764[电气工程—电力系统及自动化]
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