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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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