导读:本文包含了同调机组论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力系统,动态等值,同调机组,双轴模型
同调机组论文文献综述
梁欣瑜[1]（2018）在《一种改进的双模式同调机组判别法》一文中研究指出由于有功功率与电压的弱耦合,多数的同调机组判别法并不考虑电压变化对发电机同调性的影响。实际上,发电机的同调性会受到与电压相关因素的影响,如励磁控制器的速度、发电机出线电压与负荷节点电压的变化等。如果所用模型忽略了原始系统的电压特性,那么等值系统的精确性就会下降。在传统时域仿真判别法的基础上,该文提出了一种改进的双模式同调机组判别法,这种方法采用发电机双轴模型,考虑了转子和电压动态的影响,结合利用模式分析法和K平均聚类法进行机组分群。并以177机779节点系统为案例,与其它同类方法的计算结果进行量化比较,论证了新方法的优越性。(本文来源于《电子质量》期刊2018年11期）
田素娟,杨越[2]（2018）在《考虑同调机组的电力系统主动解列断面搜索方法》一文中研究指出将电力系统解列断面搜索问题转化为单目标多约束优化问题,提出了一种考虑同调机组的解列断面搜索新方法。节点间电抗值的大小反映了其电气连接强弱程度。首先以节点间线路电抗值为线路权值,利用Dijkstra算法计算同调机群中发电机之间最小电抗连接线路,得到同调机组连通图,之后用prim算法得到同调机组连通图的最小生成树,并将其等值为一个节点,从而保证电力孤岛内机组连通性。最后利用Dinic算法求得非同调机群间最小潮流割集,得到最优解列断面。对经典IEEE-39节点系统进行算例仿真,验证了文中所提出方法能够快速准确定位解列断面。(本文来源于《电测与仪表》期刊2018年15期）
倪艳荣,徐珂,王卫东[3]（2018）在《利用S变换局部奇异值的同调机组识别方法》一文中研究指出文中提出一种利用S变换局部奇异值的同调机组识别方法。将广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)采集到的系统发电机功角信息进行S变换,得到每台发电机的时频信息模值矩阵,将矩阵分割成块,计算各个子块的最大奇异值,利用时频信息模值矩阵中各个子块最大奇异值构造机组特征矩阵,采用分布聚类法对特征矩阵进行聚类分群。IEEE-39节点系统算例表明,该方法能够有效提取功角信息特征,具有很强的抗噪性,能够在不同故障类型下准确识别同调机组。(本文来源于《电测与仪表》期刊2018年11期）
王涛,杨越,仲悟之,顾雪平,胡潇予[4]（2018）在《利用快速S变换及2DPCA的同调机组识别》一文中研究指出提出一种基于快速S变换及二维主成分分析法(2DPCA)的机组同调识别方法。根据相量测量装置测得的电气运行变量计算得到机组实时功角信息,采用快速S变换将每台发电机的功角信号转换为时频特征模值矩阵,用2DPCA提取矩阵特征指标,并利用自组织神经网络实现机组同调分群。IEEE-39节点系统和加纳实际电网系统算例表明,该方法能够很好消除噪声影响,充分提取功角信息时频域特征,准确识别系统机组同调性。(本文来源于《电网技术》期刊2018年10期）
杨越[5]（2018）在《用于解列控制决策的机组同调分群与振荡中心定位方法研究》一文中研究指出电力系统正朝着区域互联、全国联网方向发展,其动态安全稳定问题日益突出,偶然因素相互作用,可能引发连锁故障,导致大面积停电。第叁道防线中的解列控制是保证系统安全稳定运行的最后一环,在解列断面处将故障系统切割为若干孤岛有利于防止事故进一步扩大。同调机组分群与振荡中心位置的识别是解列位置确定的关键技术,对制定有效的主动解列控制策略具有重要意义。首先,针对同调机群识别面临的特征提取完备性与计算过程复杂性之间相互制约问题,提出一种基于快速S变换及二维主成分分析法(2DPCA)的机组同调识别方法。根据相量测量装置测得的电气运行变量计算得到机组实时功角信息,采用快速S变换将每台发电机的功角信号转换为时频特征模值矩阵,用2DPCA提取矩阵特征指标,并利用自组织神经网络实现机组同调分群。IEEE-39节点系统和加纳实际电网系统算例表明,该方法能够很好消除噪声影响,充分提取功角信息时频域特征,准确识别系统机组同调性。然后,针对系统两侧电势幅值不等、系统阻抗不均匀情况下的振荡中心定位问题,提出一种基于测量阻抗运动轨迹的振荡中心定位新方法。搭建了系统测量阻抗模型,求取测量阻抗运动轨迹。以测量阻抗运动轨迹为基础,提出了新的失步振荡识别方法。利用向量积构建振荡中心位置判别式,给出振荡中心位置判别方法。通过比较测量阻抗轨迹圆半径与圆心到特殊点距离之间大小关系,确定失步中心位置,仿真分析结果证明了该方法的有效性。最后,综合考虑同调机组分群、振荡中心位置及孤岛功率不平衡度,给出大区域互联电网解列方案。对于区域间互联电网解列方面,监测区域间联络线上振荡中心位置,在振荡中心所在联络线组成的切割面处解列一般能够迅速平息振荡。对于区域内电网解列方面,以节点间线路电抗值为线路权值,利用Dijkstra算法计算同调机群中发电机之间最小电抗连接线路,得到同调机组连通图,采用prim算法得到同调机组连通图的最小生成树,从而保证电力孤岛内机组连通性。通过将同调机组连通图的最小生成树等值为一个节点,运用Dinic算法求得非同调机群间最小潮流割集,得到最优解列断面。对IEEE-39节点系统进行算例仿真,验证了本文方法能够快速准确地确定解列断面。(本文来源于《华北电力大学》期刊2018-03-01）
胡世骏,罗萍萍,林济铿[6]（2018）在《计及断线的机组同调辨识方法》一文中研究指出针对重负荷且因断线导致网络结构发生变化时,基于慢同调理论的机组同调辨识方法因雅可比矩阵条件数大导致的收敛困难的缺点,提出了计及断线的同调机组辨识新方法。该方法的基本过程如下:首先,把线路π型等值模型表示成带参数模型,从而通过参数的变化表示支路的开断;然后,采用基于预测—校正的延拓算法计算线路开断之后新网络的状态矩阵特征值及特征向量;最后,计算出同调系数,得到新的网络结构下的同调机群。通过新英格兰10机39节点系统验证了该方法在系统负载大时,具有更好的收敛性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2018年02期）
杨越,王涛,顾雪平,岳贤龙,徐振华[7]（2017）在《利用小波能量特征的增长型自组织神经网络同调机组分群方法》一文中研究指出提出了一种利用小波变换多尺度空间能量分布特征的自组织神经网络同调机组分群方法。首先改进了同调机群识别判据,然后利用小波变换的多尺度空间能量分布特征提取方法,对机组功角摇摆曲线提取特征,将时域特征、频域特征及小波能量特征构成的综合向量,作为增长型自组织神经网络的输入,通过调节阈值λ,得出不同精度的分群结果。最后在IEEE-39节点系统上对只考虑时频域特征和同时考虑小波能量特征、时频域特征的同调机组识别结果进行了对比分析,最终表明同时考虑小波能量特征、时频域特征的分群结果具有更高准确性。(本文来源于《电测与仪表》期刊2017年14期）
李东,任大江,董晓晶,周宗川,赵亮[8]（2016）在《基于机组受扰轨迹同调分群的实际电网解列配置》一文中研究指出针对大型电网中区域性电网失稳的失步振荡问题,以华北2020年规划电网和东北电网2013年500 k V线路相间短路故障为研究对象,根据同调分群解列原理,提出了基于机组受扰轨迹同调分群的解列配置流程。结果表明:基于机组受扰轨迹同调分群的解列配置方法与常规解列配置方法相比,解列断面的设置思路更加清晰,并且,可以有效地解决多群振荡问题。(本文来源于《宁夏电力》期刊2016年03期）
李东[9]（2016）在《大电网中基于机组受扰仿真轨迹同调分群的失步解列配置方法研究》一文中研究指出随着我国经济的快速发展,未来电力需求将不断增长,而随着化石能源枯竭和气候变暖等环境问题的恶化,电源结构也将不断调整,化石能源发电的比例将有所减少,非化石能源发电的比例将趋于增加,未来风电、太阳能、生物质能等可再生能源的比例及核电的比例将有较大的提高,西南水电、西北及北部煤电基地和风电基地、东部核电及分布式新能源发电需要加快开发。上述我国能源和负荷分布不均衡特点决定了在未来较长的发展时期内,我国电网仍将以大规模电源接入电网、通过超高压长距离交直流大规模电力输送为主要特点。电网大规模互联有利于资源的分配和系统稳定性的提高,但也给系统的安全稳定运行带来了挑战。本文总结了国内外失步解列和同调机群识别的研究现状,基于慢同调理论剖析了机群发生失步振荡的机理。从机组同调定义出发,研究了同调分群的仿真变量选择问题,并基于PSD-BPA软件平台研究了仿真窗口选择问题。基于上述仿真变量和仿真窗口,对受扰机组进行了同调分群,并将振荡中心解列方案解列机群结果与基于机组受扰轨迹同调分群结果进行了一致性对比分析。最后基于同调分群对解列断面和解列时序进行了改进,并基于东北2013年电网,研究了传统失步解列装置之间的配合问题和基于同调分群对解列措施的改进和配合问题,提出了基于机组受扰仿真轨迹同调分群的失步解列配合方法流程。论文主要贡献有如下四方面：1)大电网中,异步机群之间发生失步振荡是电力系统多时间尺度特性的体现。系统遭受大扰动时,同调机群内部的快动态迅速衰减,容易保持稳定；而异步机群之间的慢动态则被激发,从而造成异步机群之间发生失步振荡。2)通过对发电机同调定义的分析,提出了选择频率偏差(与发电机速度偏差等价)为观测量,选择仿真窗口为[0,3]s和1Hz。3)依据上述观测量和仿真窗口,对受扰机组进行同调分群,并对基于机组受扰仿真轨迹同调分群结果与振荡中心解列方案中解列机群结果进行了一致性对比分析,得到以下结论：机组受扰仿真轨迹同调分群理论只有在失步发电机数量较大时才可用于指导电网解列。4)基于同调分群的研究,提出了在异步机群之间设置解列断面的改进措施和多群振荡中需遵循先解主振荡断面再解次振荡断面的解列时序原则。最后结合东北2013年电网,针对基于常规解列方案的解列配合中出现的低压解列装置易误动的问题,基于同调分群对常规解列措施进行了改进,并分析了改进后的解列措施的配合情况,主要得到以下结论：基于同调分群判据的解列措施配置可有效避免电网中布置多套解列装置后,各装置间可能存在的误动和拒动情况。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2016-03-01）
张宏艳[10]（2015）在《考虑机组同调性的风电场无功协调控制及并网特性研究》一文中研究指出风能作为一种清洁无污染且可再生的新能源,在国内外得到了迅速发展。大规模风电并网也给电网的安全稳定运行带来了新的挑战,其中风电场的无功电压控制是其中亟待解决的重要问题之一。为分析风电场的无功功率与电力系统电压之间的关系,在完善的风电机组模型以及相关数据的基础上,应充分考虑风电机组的运行特性的差异性与相似性。本文从风电场角度出发,从运行特性以及Crowbar保护动作两个方面考虑风电机组之间的同调性,探究了基于同调分群的无功协调控制策略的有效性。本文首先简单介绍了双馈感应发电机的数学模型,在此基础上建立了基于定子磁链定向的转子侧变流器控制策略、基于电网电压定向的网侧变流器控制策略以及相关的保护系统,并依据并网导则对双馈感应发电机低电压穿越的要求,建立了其低电压穿越控制策略,仿真验证了以上控制策略的有效性。其次,在考虑风电场内风电机组运行特性的相似性与差异性的基础上,通过同调分群将风电机组划分为同调机群,根据不同机群的运行特性分别采用了恒电压控制和恒功率因数控制策略,并提出了一种综合考虑风电场电压稳定和无功裕度的风电场稳定系数指标来评价风电场无功控制策略的优劣,仿真验证了该基于风电机组运行特性划分同调机群的无功协调控制策略能在有效支持电网电压的同时,还有相对较高的无功裕度来满足电网的进一步无功需求。最后,本文又对采用Crowbar保护的双馈风电场的低电压穿越特性进行分析,在Crowbar保护电路动作期间,改进了一种网侧变流器控制,能充分发挥网侧变流器的控制。在考虑Crowbar保护动作对双馈风电场影响的基础上,提出了一种基于Crowbar保护动作分群的风电场无功控制策略,并根据不同的机群采用不同的无功控制策略,仿真验证了该控制策略有效提高了风电场的低电压穿越能力。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2015-04-01）
同调机组论文开题报告
（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：
将电力系统解列断面搜索问题转化为单目标多约束优化问题,提出了一种考虑同调机组的解列断面搜索新方法。节点间电抗值的大小反映了其电气连接强弱程度。首先以节点间线路电抗值为线路权值,利用Dijkstra算法计算同调机群中发电机之间最小电抗连接线路,得到同调机组连通图,之后用prim算法得到同调机组连通图的最小生成树,并将其等值为一个节点,从而保证电力孤岛内机组连通性。最后利用Dinic算法求得非同调机群间最小潮流割集,得到最优解列断面。对经典IEEE-39节点系统进行算例仿真,验证了文中所提出方法能够快速准确定位解列断面。
（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。
同调机组论文参考文献
[1].梁欣瑜.一种改进的双模式同调机组判别法[J].电子质量.2018
[2].田素娟,杨越.考虑同调机组的电力系统主动解列断面搜索方法[J].电测与仪表.2018
[3].倪艳荣,徐珂,王卫东.利用S变换局部奇异值的同调机组识别方法[J].电测与仪表.2018
[4].王涛,杨越,仲悟之,顾雪平,胡潇予.利用快速S变换及2DPCA的同调机组识别[J].电网技术.2018
[5].杨越.用于解列控制决策的机组同调分群与振荡中心定位方法研究[D].华北电力大学.2018
[6].胡世骏,罗萍萍,林济铿.计及断线的机组同调辨识方法[J].电力系统自动化.2018
[7].杨越,王涛,顾雪平,岳贤龙,徐振华.利用小波能量特征的增长型自组织神经网络同调机组分群方法[J].电测与仪表.2017
[8].李东,任大江,董晓晶,周宗川,赵亮.基于机组受扰轨迹同调分群的实际电网解列配置[J].宁夏电力.2016
[9].李东.大电网中基于机组受扰仿真轨迹同调分群的失步解列配置方法研究[D].华北电力大学(北京).2016
[10].张宏艳.考虑机组同调性的风电场无功协调控制及并网特性研究[D].合肥工业大学.2015