随着电网电压等级、系统结构及电网互联的日益复杂,电网稳定性问题日益引起管理层及专家的关注,对电网稳定评估的研究也提出了新的要求。传统的规划稳定评估属于离线分析,时间框架较长、模型较粗糙、研究内容相对固定,反映电网当前运行方式的稳定水平有很大的局限性。对电网运行状态进行实时稳定评估,有助于发现运行方式的风险,有针对性地提出改进或预防措施,对提高电网生产、运行及调度的安全性和经济性有重要意义。预想事故的筛选和排序是稳定评估最重要的研究内容,如何快速地从大量的预想事故集中筛选出对系统运行状态有威胁或会造成系统临界不稳定的事故,一直是专家和学者研究的重点。该课题基于福建省电力有限公司科研项目:“实时电网运行状态评估及调度决策系统”,主要工作是对在线稳定评估模块的预想事故管理进行了研究和方案设计:设计了预想事故的自动生成算法流程和预想事故筛选和排序算法流程; 应用数据挖掘中决策树算法对故障进行特征提取,即提取出在某个故障下对系统的稳定水平影响比较大的特征量,利用故障的特征量与历史评估数据库进行在线匹配,实现预想事故的筛选和排序; 考虑福建电网的8种不同运行方式,应用决策树算法对福建电网进行故障的特征提取,将在某个故障下的福建电网的稳定水平直接映射到几条线路的潮流变化上。提取出来的特征量不但能够为在线稳定评估预想事故筛选和排序提供依据,而且也能为调度人员缩小对某个故障的监测范围。为了保证提取出来的特征量能够真实地反映电网的实际运行情况,应用特征提取进行预想事故的筛选和排序需要考虑到电网的系统数学模型、结构变化、调度方针、系统的约束条件、机组的运行方式、负荷的实时变化等诸多因素,因此今后这项工作还需要进一步开展。