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文檔簡介
1、近年來,電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、發(fā)輸電方式、控制管理手段、負(fù)荷類型等因素發(fā)展變化迅猛,保障系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定面臨更多挑戰(zhàn)?,F(xiàn)有文獻(xiàn)針對靜態(tài)電壓穩(wěn)定領(lǐng)域的研究成果主要存在以下三點不足:(1)對負(fù)荷的不確定性建模過于簡單,鮮有文獻(xiàn)同時涵蓋來自綜合負(fù)荷初荷耗量、負(fù)荷增長方向及功率因數(shù)、負(fù)荷出現(xiàn)增長節(jié)點三個階段中隨機因素的影響;(2)連續(xù)潮流方法局限于確定性研究領(lǐng)域,其采用的恒功率負(fù)荷模型過于理想,未能計及實際負(fù)荷特性及存在于負(fù)荷中隨機因素的影響;(
2、3)風(fēng)險評估指標(biāo)極少分節(jié)點、線路及系統(tǒng)三個層面構(gòu)建,多數(shù)指標(biāo)仍以機理性推導(dǎo)為基礎(chǔ),從最大傳輸容量、雅可比矩陣特征值、靈敏度等角度進(jìn)行確定性評價。
本文以建立負(fù)荷不確定性模型、改進(jìn)連續(xù)潮流算法和構(gòu)建靜態(tài)電壓穩(wěn)定風(fēng)險評估體系為基礎(chǔ),提出一種基于負(fù)荷不確定性建模的靜態(tài)電壓穩(wěn)定風(fēng)險評估方法。
負(fù)荷不確定性模型包括三部分:首先采用改進(jìn)模糊聚類方法、Cholesky分解和多維正態(tài)分布抽樣技術(shù)得到初始負(fù)荷波動模型;之后以歷史負(fù)荷數(shù)
3、據(jù)為基礎(chǔ),以相關(guān)系數(shù)和互信息量為評判體系,根據(jù)負(fù)荷曲線相似度將節(jié)點分群,得到負(fù)荷出現(xiàn)增長的節(jié)點群識別模型;最后基于蒙特卡羅方法,同時計及負(fù)荷增長方向及增長過程中功率因數(shù)的隨機變化,建立負(fù)荷隨機增長模型。本文提出的負(fù)荷不確定性模型能夠更實際地模擬電網(wǎng)負(fù)荷變化狀態(tài),且易于植入潮流算法中。
針對傳統(tǒng)連續(xù)潮流算法在模擬負(fù)荷特性和計及不確定性因素方面的不足,本文提出一種含負(fù)荷不確定性模型的蒙特卡羅-改進(jìn)連續(xù)潮流算法。該方法通過修改節(jié)點導(dǎo)
4、納矩陣、化簡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),使得連續(xù)潮流算法能夠計及綜合負(fù)荷特性的影響;利用二分搜索技術(shù)提高運算效率、克服連續(xù)法求解電壓崩潰點的早熟問題;將含綜合負(fù)荷模型的連續(xù)潮流算法與蒙特卡羅方法結(jié)合,使其能夠計及存在于負(fù)荷中的不確定性因素,該算法還可方便計及電網(wǎng)中各種元件的概率分布特性。通過算例分析及算法對比,驗證了本文所提算法的正確性及其優(yōu)異性能。
靜態(tài)電壓穩(wěn)定風(fēng)險評估體系主要包括負(fù)荷不確定性建模,潮流運算模型和風(fēng)險評估指標(biāo)三部分。首先根據(jù)歷
5、史負(fù)荷數(shù)據(jù)建立負(fù)荷不確定性模型,之后采用含負(fù)荷不確定性模型的蒙特卡羅-改進(jìn)連續(xù)潮流算法進(jìn)行潮流運算,最后計算風(fēng)險評估指標(biāo),識別高靜態(tài)穩(wěn)定運行風(fēng)險區(qū)域。風(fēng)險評估指標(biāo)包括全網(wǎng)平均載荷風(fēng)險指標(biāo)、節(jié)點低壓載荷風(fēng)險指標(biāo)、線路傳輸功率占比風(fēng)險指標(biāo)和線路傳輸極限裕度風(fēng)險指標(biāo)四類,分別描述整個系統(tǒng)、線路和節(jié)點三個層面的靜態(tài)電壓穩(wěn)定風(fēng)險。
最后以太原110kV電網(wǎng)為例,從風(fēng)險水平、薄弱區(qū)域、參數(shù)概率密度分布等角度,對系統(tǒng)分別進(jìn)行全局性和局部性風(fēng)
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