摘要：电力系统频率态势在线预测有助于快速准确地制定扰动后的控制措施,降低事故影响。单一依靠物理或数据模型的频率态势在线预测方法在实际应用中存在计算速度与精度之间的矛盾。采用基于物理—数据融合建模思路,提出一种频率态势在线预测方法：将暂态频率影响因素划分为关键因素和非关键因素,对关键因素采用系统频率响应模型以保留电气信息间因果联系,对非关键因素采用基于极限学习机的误差校正模型以表征关联关系。该方法具有样本依赖性小、通信容错率高、计算效率受系统规模影响小的特点。通过标准测试系统仿真验证,表明所述方法能够快速、准确地预测系统受扰后的频率态势特征。

关键词：融合建模 频率态势预测 系统频率响应 极限学习机 

单位：东南大学电气工程学院; 江苏省南京市210096; 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司; 江苏省南京市211106; 智能电网保护和运行控制国家重点实验室; 江苏省南京市211106