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0.496
24
12*-13
N
0.970-0.980
***
***
0.540
25
22*-21
G
>1.0
SSS
SSS
SSS
注：*表示故障点，G表示机端，N表示网中，SSS表示高稳定，UUU表示很不稳定。
(1)序号4、5、10、11、12、21、22、25为机端故障，用PEBS方法所得结果与BPA仿真结果有很好的一致性，序号13、14为网中故障，用PEBS方法发生了冒进情况，对于运行指引来说，产生误导。
(2)序号20属于重故障性质，出口点最大角为5号机达325.44，远大于180；序号19和24出口点最大角(绝对值)分别为31.76(6号机)及73.77(4号机)，小于90，均属于轻微故障性质，不能用标准的PEBS点积判据判别。
(3)序号3、7、8及13为网中故障，经典BCU方法失效；序号7、8找到的MGP收敛到错误的UEP；序号3、13虽然找到MGP，但不处于CUEP的稳定域以内，用改进的BCU方法均能收敛到CUEP，但结果保守。
(4)序号14、24故障用标准牛顿法找不到事故后稳定平衡点，不能用BCU方法计算，需要采用时域仿真。
(5)经过PEBS/BCU方法的分类，如tc=0.1 s，则25例中有22例属于稳定情况，其中有1例(序号13)属于边缘稳定情况，仅有3例(序号14、20、24)属于不稳定或不能决定情况。由于BCU方法的偏保守性质，该3例需要用详细仿真核实。
6 结论
本文利用PEBS方法与BCU方法的改进成果及其优势互补性提出了一种PEBS/BCU综合直接法，可用于在线DSA中作为偶然事故的分类器，可显著提高稳定评定的可靠性与计算速度。工程规模的实例正在进一步的研究。
参考文献
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9 刘笙.暂态能量函数方法的新近进展.电力系统自动化，1998，22(9)
附录
m机系统数模及其能量函数
 (A4)
式中 x＝［v(θ),φ(θ)］为网络状态矢量。
式(A1)～(A3)为m机系统的矢量方程，采用COI坐标，其中式(A3)为网络方程。
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