信息融合技术构建下的电力系统暂态稳定评估思路探索

冯帅

摘 要：在电力系统的运行发展过程中，其暂态稳定评估，发挥着十分重要的作用，但是伴随着社会经济的快速发展，电力市场竞争力的提高，诸多可再生清洁能源，进入到市场中，使得这一评估系统面临着诸多的控制问题，基于此，本文依托信息融合技术，对电力系统暂态稳定评估思路，进行了探究分析。

关键词：信息融合技术；构建；电力系统；暂态稳定评估；思路

中图分类号：TM712 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）16-0156-01

在电网系统的线路运行过程中，使用暂态稳定评估，可以有效的对电网运行中出现的风险问題、安全隐患问题，进行有效的评估分析，进而促进其故障问题的尽快解决，保证电网运行的安全性与可靠性。 在电力系统的运行中，基于信息融合技术，以及D-S证据理论、人工神经网络，进行暂态稳定评估的研究，可以有效的促进该系统的正常运行。其具体的研究内容如下所示：

1 基于信息融合技术的模型分析

信息融合技术的模型，其包括三个等级的内容：首先是像素级，之后是特征级，最后是决策级。电力系统的在遭受到不稳定因素的干扰之后，其稳定性会出现变化，因此其暂态具体可以分为三个阶段：故障前阶段、故障中阶段、故障后阶段。其各个阶段中，系统会出现不同的变化，其暂态稳定的状态，只会出现在故障发生之后的一段时间内。当运行中的发电机出现故障问题之后，其暂态稳定性功能也会发生变化。此时能够反映其暂态状态的特征向量较多，因此在仿真实验结果分析中，可知，需要在这一阶段，对其出现的特征向量，进行有效的分析处理，避免导致下一级别出现计算速度下降、稳定分析判断失误的问题[1]。

2 特征级融合分析

该阶段的融合，需要在局部决策完成之后，对其底层存在的大量信息，应用BP神经网络，进行有效的分类处理、识别处理，即特征级融合处理。具体而言，就是在该网络的指导下，将上一级别提取出的特征量，进行输入，之后该网络将会对这些特征量，进行有效的识别，以此来得出基本的结果。之后电力系统，可以根据该项结果，到决策级中，进行全局决策的处理[2]。

3 决策级融合分析

从BP神经网络中，输出的结果，其都可以对应系统的一种稳定的情况，但是其在进行特征级融合处理的过程中，其输入的特征向量，来源较为广泛，且基于系统自身误差，以及准确度不够的问题，会导致其输出的结果不甚准确，并不能有效的体现电力系统暂态稳定评估的结果。该网络输出的结果，其属于有理数，介于0和1之间。如果输出的数值处于0.4～0.6时，无法对其稳定性，做出准确的判断。此时就需要使用D-S证据理论法，对其网络输出的结果，进行综合分析，有效的保障其结果的稳定性，从而得出正确的结论。本文的研究中，选取了系统发生故障那一刻、故障解除那一刻的时间段，进行了采样，同时其稳定性评估的兆域，则为特征向量。所有可以使用公式：其中M1、M2属于框架u上面2个独立的概率赋值，其焦元表示为：A1、B1......等。冲突因子为K1。

对其神经网络的输出结果，进行决策级的融合，有效的促进其系统稳定评估的准确性和精准性，以此来便于把握系统的稳定区域、失稳区域，以及模糊区域。

4 模型的仿真分析

该系统在运行的过程中，使用了节点系统，进行了测试，共有4个。其发电机的模型，使用的是经典模型，其系统出现的故障为三相线路的故障问题，经过0.2秒之后，其故障解除。在测试的过程中，其设置的负荷值，需要处于基准负荷范围内的70%左右，之后进行发电，并根据其故障问题，将其故障元件，进行随机处理。使用暂态稳定仿真软件，对其进行仿真分析，其中样本为200个，其中100个，进行测试，另外100个作为BP神经网络的输入处理，之后建立人工神经网络。再使用基于信息融合技术基本模型建立的电力系统模型，对选取的样本数据，进行详细的计算处理。之后，将其计算出的结果，与BP神经网络的输出结果，进行对比分析，其结果可知：使用BP神经网络输出的结果，其稳定性结果不甚准确，且会出现系统的运行故障问题，从而极大的影响了系统计算的速度问题。而基于信息融合技术的模型，进行的信息处理计算，其结果的准确性显著的提高，且计算速度较快。此外，在计算中，使用了D-S证据理论，其在该计算中出现问题时，可以有效的避免其计算结果对于测试结果的干预，因此其有较强的纠错能力，且加速了计算的过程，因此基于信息融合计算的模型，具有较好的作用，值得在电力系统暂态稳定评估中，不断的加以应用。

5 结语

通过信息融合技术，对电力系统暂态稳定评估的思路进行研究，其具体的思路流程为：在传感器的作用下，对其原始信号，进行了采集与处理，并从中提炼出能够有效的反映暂态稳定表现的一些特征，之后在神经网络中，将这些特征进行输入处理，再使用D-s证据理论，将处理后的结果，进行时空间的信息融合处理，之后便可以得到有效的结果。

参考文献

[1]李杨.基于广域动态信息的电力系统暂态稳定评估研究[D].华北电力大学，2014.

[2]宋墩文.基于多源信息融合的电网暂态稳定风险评估[D].中国农业大学，2016.endprint