精化Arnoldi方法在小干扰稳定分析关键特征值计算中的应用

摘要

小干扰稳定是指在初始运行条件下,电力系统受到小干扰后,不发生自发振荡和非周期失步,自动恢复到初始运行状态的能力.在现代电力系统中,小干扰稳定主要关注的是由于阻尼不足而引起的振荡问题.以状态空间模型为基础的特征值分析法是研究机电振荡的强有力工具.QR算法曾是计算状态矩阵全部特征值的有效方法,但随着电力系统规模不断扩大,系统矩阵维数的不断增加,QR算法计算量急剧上升,构成了

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1电力系统稳定性定义及其分类

1.2电力系统稳定性研究的意义

1.3小干扰稳定和特征值分析法

1.4小干扰稳定特征值分析法的关键问题

1.5本文的主要内容

2小干扰稳定分析基础

2.1小干扰稳定分析的基本概念

2.2特征值分析法

2.3低频振荡

2.4 PSS原理

2.5总结

3基本Arnoldi算法

3.1引言

3.2特征值算法

3.3 Arnoldi算法

3.4 Arnoldi分解

3.5隐式重启动

3.6位移求逆变换

3.7迭代停止规则

3.8隐式重启动Arnoldi算法(IRA)

3.9总结

4精化Arnoldi算法

4.1引言

4.2精化Arnoldi算法

4.3精化向量

4.4精化位移

4.5隐式重启动精化Arnoldi算法(IRRA)

4.6算例分析

4.7总结

5结论和展望

5.1结论

5.2展望

致谢

参考文献

附录1攻读硕士学位期间发表的学术论文

附录2 PMT建模技术

附录3六阶发电机方程