基于复杂系统理论的电网故障诊断预警及同步故障恢复方法研究

With the dimension of the structure increasing and the uncertainty of the system operating more complicated, the local fault of power grid spreads faster, which leads to the collapse of the entire power grid. To deal with this problem, recovery strategy for complex grid based on the synchronous adaptive control and the dynamic analyses of the wide-area data detection of power and electric power grid controllable node is proposed. The strategy solves a series of difficulties, such as power system dynamic fault early warning and inaccuracy. .The notable feature of this study is as follows:.1) Realize the power grid dynamic faultearly warning and fault diagnosis with the wide-area data testing technology..2) The electric power grid node modeling theory of fuzzy fractional order is raised, solving the problem of smart power network node observation and the network structure topology identification research..3) Synchronous adaptive control method of electric power grid controllable node is presented, realizing the power system recovery after an urgent power grid fault..The product of the research will realize the fault predictive and fault diagnosis of procedure object under the circumstance of complex industrial field conveniently and provide the necessary basic theory and critical technology guarantee to support the secure running of smart power grid and fault diagnosis research.

本申请课题针对我国电力网络结构规模不断扩大，系统运行不确定性日趋复杂，造成局部故障传播迅速，导致整个电力网络崩溃的重大问题，提出基于广域数据检测的复杂电力网络动态分析方法和电力网络可控节点同步自适应控制实现复杂电力网络故障恢复策略，系统地解决电网动态故障预警与诊断不准确和网络故障恢复控制方法缺乏的等一系列难点问题。本研究的显著特点是：1) 应用广域数据检测技术实现电网动态故障预估及故障诊断方法；2) 提出分数阶模糊的电力网络节点建模理论，解决智能电力网络节点观测及网络拓扑结构辨识研究的难题；3) 提出电力网络可控节点同步自适应控制方法，实现电力网络紧急故障后的电力系统恢复。研究成果将简捷地实现复杂工业现场环境下过程对象的故障预警与故障诊断，为智能电力网络安全运行与故障诊断研究提供必须的基础理论依据和关键技术保证。

本课题组所承担的“基于复杂系统理论的电网故障诊断预警及同步故障恢复方法研究”（61273029）面上基金项目按照立项计划顺利完成。从理论方面对课题进行了深层次的研究，发表论文25篇，其中SCI检索论文17篇，EI论文8篇。我们还将研究成果应用于工业实际，申请发明专利32项，其中授权20项，获得日内瓦国际发明展金奖，INPEX 2016优秀奖、特别奖等。其中在理论方面的学术成果包括：.1. 提出了区域电网动态故障预警的一系列方法。通过广域数据检测系统检测电力网络电压、频率及相角等多源数据，并从多源数据融合、数据核的功能提取、数据的聚类等角度对数据进行处理；提出了考虑区域电网的开放性和系统复杂性的区电网域数学建模方法。通过构造多层次模糊电网区域动态预警综合指标，能够全面地反映连锁故障的脆性过程及其对电网暂态稳定性的影响，从而能够快速找到系统存在的薄弱环节，并准确做出故障预警。.2. 提出了电网故障诊断的一系列方法。采用基于改进OPA模型的电网连锁故障诊断方法，运用最优潮流模型在OPA模型快动态过程中计算系统潮流分布，利用生成介数指标可以尽量减小由于切除系统负荷给电网的连通性带来的损失。与原有OPA模型相比较，本项目中的改进模型在模拟电网连锁故障和电网升级演化过程中更加有效和全面，也更加符合实际情况。.3. 进行了智能电力网络节点动态观测及网络动力学行为辨识研究。通过构建复杂动态网络节点的分数阶模型，可以近似地表达电力网络节点的动态特性，并设计基于多协同齐次矩阵多项式的离散时间T-S模糊系统观测器来解决网络节点状态不可测问题。.4. 针对故障切除后，电力网络故障恢复问题进行了基于节点控制的电力故障恢复关键技术研究。对含有不确定环节的（uncertain dynamics）分数阶系统提出了基于自适应评估设计的鲁棒神经网络控制器设计方法，通过构造新的Lyapunov函数得到了使故障电网重构误差收敛到零且具有H-infinity性能的充分条件。.在此基金资助下杨东升教授指导毕业硕士18人，指导在读博士5人。