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计及风险评估的电力系统最优减载策略研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 暂态稳定研究现状

1.2.2 风险评估研究现状

1.2.3 减载策略研究现状

1.3 本文的主要内容

第二章 电力系统最优潮流基本原理

2.1 最优潮流基本数学模型

2.2 最优潮流求解算法

2.2.1 非线性规划法

2.2.2 线性规划法

2.2.3 人工智能算法

2.3 本章小结

第三章 计及成本的电力系统最优减载方案

3.1 计及成本的最优减载模型

3.1.1 目标函数

3.1.2 约束条件

3.2 基于内点法的最优切负荷量求解

3.2.1 原对偶内点法

3.2.2 MATLAB程序实现

3.3 算例分析

3.4 本章小结

第四章 考虑系统故障状态与风险评估的最优减载策略

4.1 系统故障状态集

4.1.1 发电机停运模型

4.1.2 风险评估方法

4.1.3 系统故障状态集的确定

4 .2 故障状态聚类

4.3 基于风险与0-1规划的优化策略

4.3.1 风险分析

4.3.2 风险成本0-1规划数学模型

4.3.3 最优减载策略

4.4 算例分析

4.4.1 聚类结果

4.4.2 OPF计算

4.4.3 计及风险指标的最优减载策略

4.5 本章小结

第五章 基于DIgSILENT的减载策略仿真分析

5.1 频率特性分析

5.1.1 电力系统静态频率特性

5.1.2 电力系统动态频率特性

5.2 电力系统频率动态分析的元件模型

5.2.1 发电机模型

5.2.2 调速器模型

5.2.3 负荷模型

5.3 DIgSILENT最优减载策略仿真分析

5.3.1 软件介绍

5.3.2 潮流计算

5.3.3 暂态仿真

5.4 仿真结果分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

附录

致谢

攻读学位期间取得的成果

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摘要

电力系统发生严重故障或损失电源产生功率缺额,将导致系统频率下降。当旋转备用不足以维持频率稳定时,往往需要通过切除一定量的负荷来弥补功率缺额,以维持系统的稳定运行,因此选择经济可靠的减载策略是很有必要的。目前实际电力系统普遍采用传统的低频减载(Under Frequency LoadShedding,UFLS)措施,但是作为校正措施UFLS通常会错过最佳切负荷时机,且切负荷量无法完全匹配实际功率缺额,难以满足现代电力系统对电能质量的要求。针对以上缺点,本文提出计及风险基于事件驱动的前馈控制最优减载策略,极大地提升了减载效果与效率。
  本文研究了最优潮流模型与其求解算法,建立了计及成本的电力系统最优减载模型,使用原对偶内点法求解,编写Matlab程序加以实现,确定任意故障下各个负荷节点的最优切负荷量。算例表明该减载模型以最小成本的负荷切除量保证了系统的稳定运行。为确定系统在任意故障情况下的最优减载策略,本文根据元件停运率模型,使用快速排序算法确定系统的预想故障状态集,并采用最优减载模型求解故障集内所有故障情况下系统各节点的最优减载量。为了简化减载装置的配置,本文提出采用聚类分析算法,对故障集按各故障功率缺额量进行聚类分析。在每一类故障状态集中,考虑切负荷成本与频率偏差风险指标,建立了0-1规划模型使切负荷量离散化,基于风险及0-1规划建立了最优减载优化模型,每类故障集确定一组最优馈线切除方案。与传统UFLS方案最终恢复效果的对比结果显示,本文所提减载策略可以提高系统运行的稳定性和经济性,减小系统运行风险。为验证本文所提方法对频率恢复动态过程的影响,本文分析了系统频率特性和系统动态元件模型,采用仿真软件DIgSILENT搭建了新英格兰39节点算例模型。通过对多种故障下传统UFLS方案和本文所提最优减载策略的频率动态过程分析以及各项指标的对比,证实本文提出的最优减载策略可以减小系统的频率波动,加快频率恢复速度。

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