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t P t 和 ( ), ( ) l e l
t P t ，它们在P 平面上的距离就是该
映象 OMIB 系统在 l
t 时刻的不平衡功率，所有的外部扰动、内部控制和系统的时变特性都
反映在其中。
这样，从扰动初始时刻 0 t 开始，对积分轨迹逐个积分步地实施上述变换，就会形成不
同时刻的 ( ), ( ) l m l
t P t 和 ( ), ( ) l e l
t P t ，这些点就构成了P 平面上的离散型曲线，对相邻
两个映射点进行线性插值，就可以计算它们与 轴围成的动能增加或减少面积，从而最终
得到了该算例的稳定裕度。
IEEAC采用小步长积分轨迹聚合技术，完整保留了所有多机信息和受扰信息，使其具
有与数值积分相当的精确性和模型灵活性，可以有效地处理任何复杂场景和多摆稳定性问
题[22]
。但其计算量在三种算法中最大，故需要与另外两种算法进行协调工作，以更好发挥
其优点。
2.2 三种 EEAC 算法的互补和协调
在多机稳定分析中，先用经典模型下的 SEEAC 评估各算例的稳定裕度，如果其裕度
值大于算法的误差和模型可能产生的影响，那么就不必再深入研究该算例。对于不太有把
握者，可以再用较精确的 DEEAC 评估一次，仅当仍然无法确定时，才启用详细模型下的
IEEAC[1]。
EEAC算法是SEEAC、DEEAC 和IEEAC三者间的协调。用EEAC算法对某一故障集
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