广域环境下基于Q型因子学习方法的电网节点聚合规律

摘要：

大规模可再生能源的并网以及电力市场解除管制的改革,使传统集中式的节点电压在线安全分析、调度与控制方法面临困境.对此,在电网运行状况全景过程化可观测条件下,提出了渐进学习的电网节点聚合的新调控理论,通过电网“局部自治与集中调控互融”的调控方式解决电网的调控问题.提出了基于Q型因子学习的电网节点聚合规律的挖掘方法,根据传统节点电压方程及发电机、负荷的等值模型得到广域环境下节点电压向量与电势之间的解析关系,推导出连续2个量测时刻下节点电压幅值变化的影响因子,并对其进行过程化的Q型因子学习,进而得到电压幅值具有一致变化的节点聚合规律.通过对德州电网的仿真分析,验证了所提方法的准确性及有效性.

关键词：电力系统、全景过程化可观测、渐进学习、局部自治与集中调控互融、节点聚合、Q型因子、模型、广域测量、调控

所属期刊栏目：35

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51177091Project supported by the National Natural Science Foundation of China51177091

在线出版日期：2015-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：118-127