电力系统暂态功角预测：网络结构模式分析新方法

"基于网络结构模式分析的电力系统暂态功角预测" 电力系统的暂态稳定性是其运行中的关键指标之一，关系到电网的安全与可靠供电。功角，即发电机转子角度与系统同步旋转角度之间的差值，反映了发电机与电网之间的动态平衡状态。当电力系统受到扰动时，功角的变化可能导致系统失去稳定，甚至发生大停电事故。因此，准确预测电力系统在受到扰动后的暂态功角变化，对于预防和控制电网的不稳定状态至关重要。 传统的暂态功角分析方法主要依赖于节点注入模式，这种方法假设网络结构固定，通过计算各节点的功率注入来分析系统的动态响应。然而，实际电力网络结构复杂多变，不连续性和多样性使得这种分析方式存在局限性，难以适应各种网络结构变化。 针对这一问题，孙国平和于继来提出了一种基于网络结构模式分析的电力系统暂态功角预测方法。他们选取部分节点对间的π型等值电路的阻抗元素作为初始特征，这些特征能够反映网络拓扑结构的关键信息。通过特定的原则进行特征筛选和校验，构建出一个能够以实型向量形式表示的电力网络结构模式。这种结构模式可以间接地表征不同网络结构操作下的系统特性，从而增强了分析方法对网络结构变化的适应性。 多层前馈人工神经网络（Multi-layer Feedforward Artificial Neural Network, MFANN）被应用于该结构模式，用于进行电力系统暂态功角的预测。MFANN以其强大的非线性映射能力和自我学习能力，能够处理复杂的网络结构模式与功角动态之间的关系。通过实例验证，该方法的有效性得到了证明，为提高电力系统暂态稳定性评估的实用性提供了新的技术手段。 总结来说，这篇首发论文提出的网络结构模式分析方法为电力系统暂态功角预测提供了一种创新思路，它克服了传统方法对固定网络结构的依赖，增强了分析方法的通用性和准确性。这种方法不仅有助于提升电力系统的安全运行水平，也为未来智能电网中大规模、复杂网络结构的暂态稳定性研究奠定了理论基础。