交直流混联电网连锁故障特征事件智能溯源及预测方法

《交直流混联电网连锁故障特征事件智能溯源及预测方法》是一篇深入研究现代电力系统中复杂故障问题的学术论文，全文共32页。该文针对交直流混联电网在运行过程中可能发生的连锁故障问题，提出了基于智能算法的故障溯源与预测方法，旨在提高电网的安全性和稳定性。

文章首先介绍了交直流混联电网的基本结构和运行特点，分析了其在实际运行中面临的挑战，特别是由于多源耦合、非线性特性以及复杂控制策略所带来的连锁故障风险。通过对大量历史数据的分析，作者总结出连锁故障发生时的主要特征事件，并探讨了这些事件之间的关联性。

随后，文章提出了一种基于人工智能技术的故障溯源方法，结合深度学习和模式识别技术，对电网中的异常行为进行实时监测与分析。该方法能够快速定位故障源头，并评估其对整个电网的影响范围，为调度人员提供决策支持。

在预测方面，文章引入了时间序列分析和机器学习模型，用于预测未来可能出现的连锁故障。通过训练模型对历史数据进行学习，系统能够在故障发生前发出预警，从而有效减少事故带来的损失。

本文的研究成果对于提升交直流混联电网的智能化管理水平具有重要意义，不仅为电力系统的安全运行提供了理论依据，也为相关领域的工程实践提供了可行的技术方案。