基于蒙特卡罗模拟的概率小扰动稳定分析

摘要

电力系统小扰动(功角)稳定性表征系统在遭受小扰动后维持同步运行的能力，是电力系统规划、设计、运行与控制中的一个重要问题。研究小扰动稳定性可以突出系统结构、参数和运行工况等因素对系统稳定性的影响。随着电力工业的发展和区域电网的互联，系统规模不断扩大，结构日益复杂，电力系统的小扰动稳定问题更加突出。
　　 常规小扰动稳定分析以系统在某一确定运行点处的线性化模型和特征分析方法为基础，属于确定性稳定分析范畴。然而，系统的网架结构、负荷水平、发电方式以及元件参数等因素，由于不可预测性或预测本身的随机性以及测量计算中的误差，在本质上均具有不确定性。确定性稳定分析的主要问题就在于不能客观反映电力系统固有的不确定性本质，难以全面、准确、科学地对系统小扰动稳定性的整体水平进行综合分析和评价。随着电力市场的进一步形成以及风电等强随机性能源比例的进一步提高，系统运行行为的不确定性将更加显著，不确定性因素对系统动态特性的影响将进一步强化和深化。因此迫切需要研究和发展计及各种不确定性因素及其影响的概率思路与方法来发展、改进、补充和完善现有的确定性稳定分析和评价工具。
　　 论文基于蒙特卡罗概率模拟思想和特征分析方法研究电力系统小扰动稳定性的概率分析与评价问题，主要工作有：
　　 ①针对现有相关研究大多仅考虑节点注入功率不确定性的不足，提出一种计及发电机运行状态、负荷水平不确定性及网络拓扑随机变化的小扰动概率稳定的蒙特卡罗仿真方法。该方法用两(多)状态离散随机变量描述发输电元件的随机状态，用正态分布随机变量描述负荷预测的不确定性。基于蒙特卡罗状态抽样思想和线性化系统的特征分析方法，以系统特征值、阻尼比及参与因子等特征参数的样本均值、方差以及系统小扰动失稳概率为指标，研究系统小扰动概率稳定问题。
　　 ②系统讨论发电机模型、励磁系统模型和参数及电力系统稳定器配置对系统小扰动概率稳定性的影响。
　　 ③基于正态分布相关抽样和模糊c均值聚类技术深入分析和研究负荷模型、负荷曲线及节点负荷相关性对系统小扰动概率稳定性的影响。
　　 ④编制基于MATLAB的电力系统小扰动概率稳定分析程序，用两区域4机13节点系统和新英格兰10机39节点系统验证所提方法的有效性。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 绪论

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.2.1小扰动稳定分析方法

1.2.2概率小扰动稳定分析方法

1.3论文的主要工作

2 电力系统概率小扰动稳定分析基础

2.1概述

2.2特征分析法

2.2.1小扰动稳定分析基础

2.2.2状态矩阵的特征行为

2.2.3电力系统低频振荡分析

2.3随机因素的概率模型

2.3.1发电机概率模型

2.3.2负荷概率模型

2.3.3输电元件概率模型

2.3.4其它系统参数模型

2.4蒙特卡罗模拟基础

2.4.1蒙特卡罗方法的一般概念

2.4.2任意分布随机数的产生

2.4.3状态抽样法原理

2.5本章小结

3 基于蒙特卡罗模拟的小扰动概率稳定分析

3.1系统状态的蒙特卡罗模拟

3.2小扰动稳定概率指标

3.3小扰动概率稳定分析步骤

3.4算例分析

3.4.1系统特征值的概率分布

3.4.2线路停运对小扰动稳定概率的影响

3.4.3参数对系统失稳概率的影响

3.5本章小结

4 发电机及励磁系统模型对小扰动概率稳定的影响

4.1引言

4.2发电机及励磁系统模型

4.2.1发电机模型

4.2.2励磁系统的数学模型

4.3算例分析

4.3.1发电机模型的影响

4.3.2励磁控制系统的影响

4.3.3参数对小扰动概率稳定的影响

4.4本章小结

5 负荷不确定性对小扰动概率稳定的影响

5.1引言

5.2负荷组成的不确定性

5.2.1静态负荷模型

5.2.2负荷组成不确定性抽样

5.3负荷水平的不确定性和相关性

5.3.1模糊聚类分析

5.3.2模糊c均值聚类负荷模型

5.3.3负荷相关性和不确定性的模拟

5.4算例分析

5.4.1负荷组成不确定性的影响

5.4.2负荷水平不确定性和相关性的影响

5.5本章小结

6 总结和展望

致 谢

参考文献

附 录