阶段连续潮流算法,旨在提高其计算速度及识别极限诱导分岔点和鞍结分岔点。
将曲线的计算过程分为三个阶段,根据各阶段连续潮流计算的不同特点,运用与之相匹配的计算方法,在保证准确性的同时提高其计算速度,并识别分岔点类型。
最后,以节点系统为测试系统,对其进行数值仿真,进步验证所提方法的合理性和有效性关键词改进连续潮流极限诱导分岔点鞍结分岔点连续潮流法是个基本的方法来跟踪平衡点的非线性系统的轨迹。
系统学习静态电压稳定和小信号稳定的关系,这构成了静态稳定中的潮流方程组的雅可比矩阵。
算法的奇异性分析合成之理论基础的关系是个延续的方法和静态功率流在电力很好地结合起来系统。
算法的改进分岔类型及鉴定在曲线可分为三个阶段,根据不同阶段的延续权力流动方程不同的特点,有图表明图图算法的三个阶段阶段工作点在曲线的上部,并远离临界点,负载轻。
阶段工作点接近临界点的和负载很重。
阶段工作点在曲线的下部,远离临界点,负载也轻。
原文出处及作者科学技术与工程王奇刘明波赵维兴在第二阶段,局部参数化的的方法是唯可行的方法来追踪连续准确。
在其他阶段,简单的算法可以用来寻找连续快。
纳入负荷和发电机到经典潮流方程的变化,潮流方程可以被改写如下其中是和的指数。
其中是的指数。
,发电机和负荷的功率提高的方向,有功,无功功率在基本操作系统宝诠释发电机,电压大小和角度在于母线,以及疲弱的节点,它的个节点是零是导纳矩阵元素的排列∈,载荷参数。
重写方程和方程,如下对于个系统有个节点,个节点和个衰弱节点,的大小为,这个系统的变量数目为,并且他们的大小比方程的更大。
所以,没有确定的解决方案,我们必须添加个参数方程∈,是步长。
方程和方程可表示为如下简化方法在第阶段和第三阶段在第阶段和第三阶段,负荷因子将选择继续作为个参数。
常规潮流法可用于计算初始工作点切线方向和未来预测点可从方程在方程中,和常规潮流雅可比矩阵方程相同,方程中的左后个方程式,消除方程中的,我们有有了这个延续参数,预测步骤可以简化为,更正步可以写成最后个方程是,从方程中消除,我们有在方程和方程,左边矩阵是与传统雅各比阵相同的,因此,传统的功率流方法可用于查找在第阶段沿曲线工作点和第三阶段。
但在第三阶段,有很多经验告诉我们,在第阶段收敛区域较小,因此较小的步长在迭代过程中需要保持估计接近曲线。
鉴定第三阶段针对不同阶段的边界定义为阶段,和是两个常数,他们会选择不同的系统不同的值。
适应步长当迭代次数相对较少,这表明该预测是恰当的,更大的步长可在下步使用。
当迭代次数较多的,较小的步长应该用在下步。
否则,步长保持不变。
,在方程,为迭代次数其典型值为其典型值是和。
处理松弛节点的极限功率作为个物理设备,其有功功率和无功功率发生器应该松弛在实际电力系统的限制内。
因此,在迭代过程中,要考虑的松弛发电机的功率限制以及其他发电机的功率限制。
当松弛的发电机无功功率达到了极限,它将不再有能力来调节电压,使端电压不能维持下去。
松弛节点将改变从到�节点�,雅可比矩阵将增加维。
在算法,当负载增长速度比正常发电机非松弛发生器,松弛的发电机不仅平衡网络的损失,而且还承担了越来越多荷载引起的增量。
为了使松弛的发电机的有功功率符合现实,当负载的增长速度比正常的发电机功率增长速度,正常的发电机功率的增长和同步增长比例由现时的稳定裕度电源分担越来越递增的负荷引起的。
松弛发电机只承担有功损耗增量其不断增长的限制值通常负荷引起的,同时,其他发电机有功功率将被选中。
当主功率超过将固定在最大值的限制。
它的功率的增加可以共享其他发电机。
相反,松弛的发电机的有功功率不会增加,所以它不需要考虑。
相应的正常发电机有功功率潮流方程可以写成如下在方程,第个方程表明选总负荷和发电机有功功率总法不匹配。
是负载数,是正常的发电机。
在和鉴定,分析表明,至少有台发电机满足方程在崩溃的边缘系统会出现,这个发电机节点是个关键发电机的节点如果所有在崩溃的边缘发电机不能满足方程,它是。
,案例研究算法在上节是由节点系统测试提出,其基本数据显示,表表�测试系统的基本数据名称节点数支路数发电机数负荷数节点系统图节点系统发电机的曲线表节点系统的识别结果节点分岔类型节点分岔类型图显示的是发电机节点和的曲线,我们可以看到存在于节点的电力系统。
当节点的发电机达到其极限无功功率是,为曲线节点。
曲线节点的也立即发生在曲线节点之后,我们能知道发生在节点和节点。
表显示交换点上的支路类型,在列表中自上而下达到最高点。
当节点发生时,它导致到电压崩溃,与方程结果相同。
结论改进后的算法提高了计算效率,并可以识别在电力系统在同时间,和。
该方案已经取得了以下两个方面很好的效果在矩阵技术和编程技能,在使用算法的基础上使以往分阶段进步的速度提高了确定个分岔类型,这使得更容易识别节点电力系统的数值结果,显示了这种方法的有效性和可行性。
















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