[发明专利]一种基于线性加权法的电网多重严重故障识别方法

摘要

一种基于线性加权法的电网多重严重故障识别方法。其包括根据拓扑连接关系，建立电力系统图论模型及其对应的拉普拉斯矩阵；根据节点性质及有功功率大小，建立节点有功功率矩阵；利用线性加权法，构建多重严重故障目标函数；求解拉普拉斯矩阵的广义逆矩阵与节点有功功率矩阵的乘积；根据精确解对应的向量构建故障初筛选矩阵；计算故障初筛选矩阵中各列向量对应的故障元件数目；根据运行人员的关注程度，确定目标函数中的权重系数，筛选出使目标函数取得最小值的列向量等步骤。本发明效果：识别多重严重故障对制定有效的预防控制措施和解列控制策略具有重要指导意义。

主权项

一种基于线性加权法的电网多重严重故障识别方法，其特征在于：其包括按顺序执行的下列步骤：步骤1)根据拓扑连接关系，建立电力系统图论模型及其对应的拉普拉斯矩阵；步骤2)根据节点性质及有功功率大小，建立节点有功功率矩阵；步骤3)利用线性加权法，构建多重严重故障目标函数，即严重故障集合由少数支路组成，发生故障断开这些支路时，系统将解列为两个子系统，解列的系统内存在较大的有功不平衡量；步骤4)求解拉普拉斯矩阵的广义逆矩阵与节点有功功率矩阵的乘积，即为目标函数在实数域的精确解对应的向量；步骤5)根据精确解对应的向量构建故障初筛选矩阵；步骤6)计算故障初筛选矩阵中各列向量对应的故障元件数目，筛选出大于2的故障对应的列向量；步骤7)根据运行人员的关注程度，确定目标函数中的权重系数，筛选出使目标函数取得最小值的列向量；若不确定权重系数，采用作图法筛选出权重系数所属范围内使目标函数取得最小值的列向量，列向量对应的故障即为多重严重故障。