14、多领域的建模与分析:电力系统小信号稳定性及社交网络用户行为聚类

多领域的建模与分析:电力系统小信号稳定性及社交网络用户行为聚类

1. 电力系统小信号稳定性分析
1.1 小信号稳定性概述

小信号稳定性(SSS/SOS/SDS)指的是电力系统在日常运行配置变化导致的小状态振荡情况下,维持同步性的能力。这些日常变化包括母线功率输入/输出量的小变化、输电线路/变压器元件的操作开合以及自动重合闸等。与伴随短路故障的大干扰不同,小干扰通常无短路故障。但电力系统配置的变化,如发电机或变电站停电并伴随部分负荷切除,可能引发强迫振荡,使小干扰转变为大干扰,小信号稳定性问题可能演变为暂态稳定性问题。

现有解决小信号稳定性问题的方法主要基于第一和第二Lyapunov方法。电力系统的暂态状态由一组随时间变化的状态变量向量的微分方程模拟,对其进行一阶线性化可得:
(\sum_{i,j = 1}^{m} (a_{ij} \frac{d^2 \Delta x_j}{dt^2} + b_{ij} \frac{d \Delta x_j}{dt} + c_{ij} \Delta x_j) = \Delta f_i(t))

使用Laplace变换求解该组微分方程,特征方程呈高阶多项式形式。一般来说,状态变量向量(\Delta x_j(t))可以表示为特征方程(p_k)的实根和复共轭根以及实系数(C_{kj})的形式:
(\Delta x_j(t) = \sum_{k = 1}^{n} C_{kj} \cdot e^{p_k t})

使用Lyapunov定理分析小信号稳定性的方法分为两组:
- 第一组方法期望求解与上述方程相关的特征方程以找到其根,根据实根和复共轭特征根的符号和值应用Lyapunov定理来确认

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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