电力系统二重故障快速筛选及控制策略研究

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随着经济不断发展,电网的互联程度必将不断增加,电网规模也将不断扩大,这在增强了供电可靠性的同时,也扩大了故障的影响范围,增加了电网安全运行的风险。近几年来,电力系统遭受不安全事故的数量越来越多,事故造成的后果日益严重,电力系统的安全运行压力不断增大。电力系统的静态安全分析作为电力系统稳定分析中最重要的分析内容之一,需要在安全状态下寻找电力系统中的薄弱环节,筛选高风险故障场景,形成预想故障集,并针对预想故障,在故障发生前制定预防控制措施,降低系统运行风险。针对故障后处在危险运行状态的电网,为防止故障进
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变压器是电力系统中贵重的枢纽设备,其故障不仅影响到供电的可靠性,而且对电力系统的运行安全构成严重威胁。因此,有效地监测变压器运行状态、诊断和预测变压器故障具有重要意义。最小二乘支持向量机LS-SVM很好地执行了统计学习理论的结构风险最小化原则,在小样本情况下具有较好的泛化能力,避免了陷入局部极小值,逐渐成为智能故障诊断与故障预测的有力工具。论文围绕最小二乘支持向量机LS-SVM在变压器故障诊断、故