电力系统暂态稳定评估结果的可视化研究

论文摘要

可视化技术在电力系统中主要用于运行状态显示。电力系统暂态稳定评估中的可视化研究甚少。对电力系统暂态稳定评估结果实施降维可视化,可以为系统提供实时安全运行状态显示,有助于控制中心调度员更好地进行系统调度。自组织映射SOM（Self-Organizing Map）具有拓扑关系保持的优良性能,可应用于降维可视化。本文研究了目前主流的降维可视化算法,针对电力系统暂态稳定数据的特点,提出以位置可调自组织映射DPSOM（Distance-Preserving Self-Organizing Map）算法和特征选取为基础的电力系统暂态稳定评估结果可视化方法,并采用IEEE16机和50机仿真测试系统数据对其进行验证,得到了满意的可视化结果。论文阐述了电力系统暂态稳定性的概念、电力系统暂态稳定评估的主要方法以及可视化技术在电力系统中的应用现状。分析了目前主流降维可视化算法的特点,介绍了IEEE16机和50机仿真测试系统以及各自样本数据的组织过程。采用SOM算法对IEEE16机系统暂态稳定数据进行可视化,利用MATLAB的神经网络工具箱构建SOM网络,分别以初始特征数据和特征选取后的数据进行试验,通过比较证明特征选取对于可视化有重要意义。然后对基于SOM的可视化结果进行分析,发现SOM算法中的缺陷对结果产生了不良影响,针对存在的问题,采用改进的算法——DPSOM算法对特征提取后的数据进行试验。编写JAVA程序实现DPSOM算法,并对特征提取后的数据进行可视化,得到了满意的结果。用测试样本数据对上述结果进行测试,可视化效果良好,也验证了分类的正确性。在此基础上,论文还对IEEE50机系统数据进行了可视化。本文提出基于DPSOM和特征提取的电力系统暂态稳定评估可视化方法,可将暂态稳定评估分类数据可视化为图形结果,为实时暂态稳定评估提供支持。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 电力系统暂态稳定评估及方法
• 1.1.1 电力系统暂态稳定性
• 1.1.2 电力系统暂态稳定评估方法
• 1.2 可视化技术及其在电力系统中的应用现状
• 1.2.1 可视化技术
• 1.2.2 可视化技术在电力系统中的应用现状
• 1.2.3 基于神经网络的电力系统暂态稳定评估可视化研究现状
• 1.3 本文主要工作
• 第2章 降维可视化算法
• 2.1 PCA主成分分析法
• 2.2 MDS多维标度法
• 2.3 SOM自组织映射
• 2.3.1 神经网络简介
• 2.3.2 SOM算法
• 2.3.3 SOM改进算法
• 2.4 其他算法
• 第3章 暂态稳定评估样本数据组织
• 3.1 IEEE仿真测试系统
• 3.2 暂态稳定评估样本数据组织
• 3.2.1 初始特征介绍
• 3.2.2 样本数据组织
• 第4章 IEEE16机系统暂态稳定评估可视化研究
• 4.1 基于SOM的电力系统暂态稳定评估可视化
• 4.1.1 SOM算法流程
• 4.1.2 初始特征集数据的可视化试验
• 4.1.3 特征选取后数据的可视化试验
• 4.2 基于DPSOM算法的电力系统暂态稳定评估可视化
• 4.2.1 DPSOM算法流程
• 4.2.2 特征选取后数据的可视化试验
• 4.3 可视化性能测试与分析
• 4.4 小结
• 第5章 基于DPSOM的IEEE50机系统暂态稳定评估可视化
• 5.1 特征选取后数据的可视化试验
• 5.2 可视化性能测试与分析
• 5.3 小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目