v-SVR预测电力系统扰动后最低频率：方法与应用

"基于v-SVR的电力系统扰动后最低频率预测" 本文介绍了一种针对电力系统扰动后最低频率预测的新方法，该方法利用v-支持向量回归（v-SVR）技术。v-SVR是一种机器学习算法，特别适用于处理非线性问题和具有高精度的预测任务。在电力系统领域，它被用来快速预测系统受到扰动后的频率动态，特别是最低频率，以确保系统的安全稳定运行。 电力系统频率是衡量电能质量和系统稳定性的关键指标。当系统有功功率供需失衡时，频率会受到影响，过大或过小的频率波动可能导致系统崩溃。大规模可再生能源如风能的接入增加了系统的复杂性，加剧了频率稳定性的挑战。低频减载措施虽常见，但在极端情况下可能无法及时响应，因此预测最低频率并采取紧急控制措施至关重要。 传统的频率预测方法，如SFR和ASF模型，简化了系统模型以减少计算复杂性，但牺牲了准确性，特别是对于网络效应和复杂负荷的考虑。而直流潮流法虽然提高了计算速度，却忽略了负荷的影响。近年来，利用广域测量系统（WAMS）的数据进行频率预测的研究取得了一些进展，但对动态频率预测尤其是最低值的预测研究相对较少。 v-SVR方法在处理这类问题时显示出优越性，它考虑了发电机的最大出力限制、旋转备用、原动机-调速器系统以及负荷等因素对频率动态的影响。通过与PSS/E（电力系统稳定器/仿真器）的仿真结果对比，v-SVR模型在预测精度和泛化能力上表现出色，适合用于在线安全稳定评估，并据此制定紧急控制策略，防止系统频率崩溃。 未来的研究可能会进一步优化v-SVR模型，结合实际的广域测量数据，提高预测的实时性和精确性，以适应更加复杂多变的电力系统环境。此外，结合其他先进的数据分析技术，如深度学习和强化学习，可能会开发出更高效、更精确的预测工具，以应对电力系统频率管理面临的日益严峻的挑战。