聚类算法在电网连锁过载故障关联区域划分中的应用

"一种考虑二级连锁过载的电网故障关联区域划分方法 (2012年)" 本文主要探讨了电力系统中的一种重要问题——连锁过载，并提出了一种新的故障关联区域划分方法，该方法尤其关注二级连锁过载现象。连锁过载是指在电力网络中，由于一个或多个初始故障导致的多条支路相继过载，这可能会引发大面积的电网故障，严重影响电力系统的稳定运行。 邓慧琼、王帅、孙克军和于静等人在2012年的研究中，提出了一种基于聚类算法的解决方案。他们首先利用直流潮流法(DC flow algorithm)来分析电网中初始故障支路与其他支路之间的相互影响。直流潮流法是电力系统分析中的简化模型，用于快速计算线路潮流，此处用来识别支路间的关联性。 在分析过程中，研究人员构建了一个支路间的关联作用矩阵，这个矩阵可以揭示每条支路如何影响其他支路的负荷状态。接着，他们定义了一个度量支路连锁过载严重程度的参数，这个参数有助于评估故障支路可能导致的其他支路过载情况。通过此参数，他们进一步建立了连锁过载严重度矩阵，以表示任意初始故障支路对其他支路造成的功率越限影响。 此外，他们还设计了连锁过载标识矩阵，该矩阵可以确定哪些支路可能受到初始故障的直接影响。结合以上三个矩阵，研究者利用聚类算法对故障关联区域进行划分，这种方法兼顾了支路之间的内在联系和实际运行状态，从而更准确地定位可能受影响的区域。 论文的最后部分，作者通过具体算例分析验证了所提方法的有效性和合理性。通过实际电网数据的应用，他们展示了该方法能够准确识别和划分连锁过载的关联区域，为预防和控制连锁过载故障提供了理论依据和技术支持。 这项研究为电力系统安全运行提供了一种新的分析工具，对于预防和减轻连锁过载造成的电网风险具有重要的实践意义。其提出的聚类算法为基础的故障关联区域划分方法，不仅考虑了物理连接，还考虑了实际运行条件，有助于提升电力系统的抗故障能力。