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卢锦玲
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- 所属机构:华北电力大学电气与电子工程学院
- 所在地区:河北省 保定市
- 研究方向:电气工程
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 在电网发生严重事故处于紧急状态时,电网自愈功能的主要任务之一是防止电压失稳。针对发生严重故障的电力系统,为维持系统的电压稳定,首先根据系统电压稳定性指标和电压幅值,将电压自愈分为恢复电压稳定和提高节点电压两阶段,然后针对每一阶段,分别根据故障前潮流和故障后潮流,基于图论法确定待切除负荷,并采用二分法逐次切除,直至系统恢复稳定且所有节点电压达到预定值。IEEE30节点系统和某地区17节点系统算例分析表明所提方法简单、有效。
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- 基于改进多目标粒子群算法的含风电场电力系统优化调度被引量:48
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- 关键词:风电优化调度遗传算子多目标粒子群
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- 通过对系统节点无功网损灵敏度指标的大小进行排序,快速准确地找出系统的薄弱节点或薄弱区域;应用连续潮流法克服系统接近稳定极限运行状态时潮流雅可比矩阵不收敛的问题,得到系统薄弱节点的PV曲线,进而获得指示各负荷节点维持电压稳定性能力强弱的两个重要参量——临界电压和极限功率。同时引入负荷裕度指标来指示系统当前运行点离电压崩溃点的距离。在薄弱节点加装静止无功补偿器SVC提高了整个系统的电压稳定水平。另外,将概率分析方法引入到电压稳定问题的研究中,以克服传统的确定性分析方法评估结果偏保守的不足。最后通过对IEEE14节点系统进行仿真计算,验证了算法和指标的准确性及有效性。
- 毛帅卢锦玲张成相
- 关键词:连续潮流法预想事故
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- 多粒度级联轻型梯度提升机(MGS-LGBM)具有超参数设置简单、模型泛化能力强、分类准确率高、训练评估快等特点。为提高电力系统暂态稳定评估的准确性和快速性,将MGS-LGBM引入电力系统暂态评估中。首先通过时域仿真提取原始数据,构造能够反映系统稳定情况的23维特征量,输入MGS-LGBM模型中,稳定结果作为输出量,利用模型中的多粒度扫描和级联结构对样本特征和结果进行高效并行训练。通过新英格兰10机39节点系统仿真验证MGS-LGBM算法,通过与其它机器学习算法比较,算法在提高暂态评估准确率的同时兼顾快速性,且在含有无关特征和训练集较少的情况下仍能保持较好的评估性能。
- 卢锦玲郭鲁豫张梦雪闻若彤张祥国
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- 关键词:配电网线损计算数据分析
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- 于磊卢锦玲朱永利
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- 应用人工智能技术可实现电力系统暂态稳定的快速评估,朴素贝叶斯分类器作为人工智能方法的一种,其训练计算复杂度是线性的,是解决分类问题最实用、有效的方法之一,但由于它是建立在属性变量相对类变量独立的假设前提下,故存在一定的误分类率。本文采用Adaptive Boost(AdaBoost)算法对朴素贝叶斯分类器进行提升,有效地降低了误分类率,并将提升型贝叶斯分类器用于电力系统暂态稳定评估。选取能迅速反映电力系统暂态过程的特征量,作为贝叶斯分类器的属性变量,将系统稳定或不稳定作为类变量,采用数值仿真算法产生大量样本,并对属性的连续数据进行离散化处理,构造了用于暂态稳定评估的提升型贝叶斯分类器。对新英格兰10机39节点系统进行仿真,结果表明:提升型贝叶斯分类器用于电力系统暂态稳定评估可有效降低机器学习的复杂度和提高暂态稳定的分类精度。
- 卢锦玲朱永利赵洪山刘艳
- 关键词:贝叶斯分类器暂态稳定评估数据离散化ADAPTIVE