电力系统最小负荷功率裕度的快速求取

从系统初始运行点出发,以雅可比矩阵最小奇异值对应的左奇异向量为初始负荷增长方向,用改进连续潮流法搜索电压崩溃点,再以该崩溃点雅可比矩阵零奇异值对应的左奇异向量作为新的负荷增长方向重新计算,直到负荷增长方向与崩溃点处崩溃点曲面的法线方向重合为止,从而得出了一种最危险的负荷增长方式和最小负荷功率裕度的快速求解方法,IEEE14节点系统实例计算验证了该方法的可行性.     

计及发电机励磁调节器静态特性的电力系统潮流计算方法

提出了在电力系统潮流计算数学模型中计及发电机励磁调节器静态特性的方法,给出了相应的节点功率误差方程,推导了雅可比矩阵中相应的元素,用FORTRAN语言编制了计及发电机励磁调节器静态特性的电力系统潮流计算程序,用4节点系统进行了对比计算.研究结果表明,该计算方法是合理的.     

多区域互联系统潮流解耦算法

针对大规模多区域互联电网潮流计算提出了一种基于对角加边结构(BBDF)矩阵的解耦算法.采用节点撕裂法进行区域分解,再利用在联络线中插入虚拟节点的办法,使整个潮流计算的修正矩阵具有对角加边特点.利用对角加边矩阵易于分解的特点,对大规模线性方程进行分解求解,个别修正量采用异步迭代,从而实现快速求取潮流解.采用IEEE118节点系统,验证了算法的可行性和有效性,表明该算法非常适合大电网潮流计算.     

基于P-Q分解的潮流计算的算法改进与应用研究

针对牛顿-拉夫逊法在潮流计算中的缺点,提出了基于P-Q分解的潮流计算的改进算法。首先介绍了基于P-Q分解的潮流计算原理,在此基础上,详细阐述了该改进算法在求取PV曲线中的应用方法。所提出的改进算法通过公式化简实现了节点有功功率与无功功率的解耦迭代,使潮流运算的速度有了明显提高。MATLAB仿真的结果表明,基于P-Q分解的潮流计算的改进算法能够正确绘制出完整的PV曲线,且运算速度与牛顿-拉夫逊法相比有明显提高。     

评价电力系统频率稳定性的直接法

根据最近一次潮流计算的雅可比矩阵,提出了频率稳定分析的直接法,该方法不需进行逐步积分,能够直接计算拙最后一次系统操作后的稳态频率,从而判断系统频率稳定性。本文在某６８节点系统上进行了大量的仿真计算,对所提出的算法的精度和计算速度进行了检验,取得了满意结果。     

风洞6_PUS并联支撑机器人的雅可比矩阵

对6_PUS并联支撑机器人几种求取运动学雅可比矩阵的方法进行了概括,分别采用矢量微分法、速度投影响法、运动旋量法、一阶影响系数法和力雅可比法推导了该机器人的运动学雅可比矩阵,并总结了几种方法的优缺点。在对动平台运用力螺旋理论分析推导之后,提出了一种较简便的求取6_PUS并联支撑机器人雅可比矩阵的新方法,运用该方法获得的雅可比矩阵,可以直观地得到6_PUS并联支撑机器人发生奇异的条件。     

含风电场并考虑风速随机性的电力系统电压控制区域划分

提出了一种含风电场并考虑风速随机性的电力系统电压控制区域划分方法．根据风速的威布尔分布,推导出风力机的平均机械功率．考虑风力发电机滑差为状态量、风力发电机平均机械功率与电磁功率平衡,建立含风电场的潮流方程．基于系统的雅可比矩阵中有功和无功对电压幅值偏导数的子矩阵之和进行电压控制区域划分．采用最小特征值的方法计算节点的参与因子,从而判断出电压容易失稳的区域．最后以新英格兰10机39节点为例进行仿真,证明了本文方法的有效性和可行性．     

基于改进连续潮流的输电断面热稳定功率极限计算

输电断面的热稳定功率极限关系到电力系统安全稳定运行,是限制电网功率传输的重要因素。为准确、快速评估电网的热稳定运行状态,提出一种改进连续潮流的输电断面热稳定传输功率极限计算方法。在考虑系统线路热稳定约束、发电机最大有功功率约束和部分支路开断后的线路功率约束下,利用线性最优化方法调整各发电机出力;在此基础上,进一步用连续潮流法得到断面热稳定功率极限。最后通过新英格兰39节点系统的不同场景,仿真验证了所提方法的正确性及有效性。     

提高大规模电力系统静态电压稳定性的无功补偿方法

基于电力系统潮流方程雅可比矩阵的特征结构分析法,提出了一种以提高系统静态电压稳定性为目标的大规模电力系统无功功率优化补偿方法．该方法研究了与系统静态电压稳定性密切相关的潮流方程雅可比矩阵的最小模特征值及与其对应的左特征向量．以最小模特征值作为系统静态电压稳定裕度指标,以最小模特征值对应的左特征向量作为节点电压对无功功率变化的灵敏度指标,给出了系统在指定工况下,全电网中最有可能发生电压不稳定或电压崩溃的节点,从而为系统无功功率补偿装置的配置提供决策依据。通过对我国某区域电力系统的计算表明,该方法简洁快速,适合求解大规模电力系统电压稳定性的无功功率补偿问题．     

基于绝对潮流的关键线路辨识方法

针对电力系统中关键线路辨识受系统的运行状态影响、很难快速准确地进行辨识的问题,结合电网实际潮流、绝对潮流、节点性质以及线路输电容量等因素,根据发电机支路功率分布因子、绝对潮流因子和线路权重因子,提出了基于加权绝对潮流因子来进行关键线路辨识。采用连续攻击后系统的切负荷量及全局效能函数对系统的脆弱性进行评估,经IEEE-39和IEEE-57节点系统算例对比了采用绝对潮流和潮流进行关键线路辨识的效果,验证了算法的有效性。结果表明,本文所提出的算法可以提高关键线路辨识的准确度和速度,对于指导电力系统规划和调度运行具有指导意义。     

改进的多阶段连续潮流算法

提出了一种多阶段连续潮流算法,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λ-V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IEEE118节点系统为测试系统,对其进行数值仿真,进一步验证所提方法的合理性和有效性。     

含静态电压稳定裕度约束的无功优化计算

提出了一种电压稳定裕度约束无功优化新方法,通过调节系统的控制变量,能真正有效地提高系统的静态电压稳定裕度,同时取得较小的网损。该方法将电压稳定裕度约束无功优化问题分解为非线性无功优化和电压稳定裕度及其对控制变量灵敏度分析两个子问题,通过两者的交替求解实现寻优。前者采用非线性原对偶内点法求解,后者则是以连续潮流计算为基础。该方法计算速度快,对多种系统具有一定的普适性。在IEEE 14、30、118节点系统的试验结果验证了它的有效性,并发现一个系统在特定的负荷增长方式下,由于无功潮流的改变其分岔类型可能会在极限诱导分岔和鞍结分岔之间转换。     

计及分布式电源的配电网潮流和断线故障分析算法

介绍了分布式电源(DG)与配电网互联的两种常用接口方式,对异步发电机和太阳能电池两种典型DG的运行方式和控制特性进行了研究.建立了各自在潮流计算中所需的数学模型,提出了计及两种DG的交直流混合迭代潮流计算方法,并在此基础上通过考虑配电网特性对灵敏度分析法进行简化,使得该方法能够快速求解断线故障模式下的系统状态,也适合于计及不同DG形式的多电源配电网系统.通过对Kumamoto 15节点配电网系统进行测试,验证了所提出的潮流计算方法以及故障算法的有效性和合理性,为进一步研究DG对电网的影响奠定了基础.     

考虑风电相关系数矩阵非正定的概率潮流计算

高比例风电并网导致电力系统的随机性因素急剧增加,概率潮流计算是电力系统运行和规划的必要工具.提出一种可灵活处理相关系数矩阵非正定的概率潮流方法.该算法通过改进近似贝叶斯计算,和结合奇异值分解的Nataf变换得到考虑相关性的状态变量样本,通过误差函数快速计算和比照统计特征值,进而将状态变量概率分布求解问题转变为一种参数反演问题.基于IEEE-30节点系统的仿真结果验证了所提方法的计算精度和时效性.     

不同负荷模型在电压稳定分析中的分岔研究

本文采用连续潮流算法得到完整的平衡解流形和P-V曲线,在此基础上找出鞍结分岔点;鉴于电力系统常用微分-代数方程表示,提出基于完整平衡解流形进行奇异诱导分岔点的计算和搜索的方法;最后对于典型企业配电网进行分析,用不同的负荷模型来模拟实际负荷情况,从而搜索出系统的不同分岔点,对于全厂供配电的安全调度运行提供了可靠的信息.     

基于潮流分布矩阵的电力系统碳排放流计算方法

电力系统是我国碳排放的主要来源。研究电力系统的碳排放理论、提高碳流分析结果的准确性,是完善碳交易市场建设、促进电力碳减排的重要前提。本文提出了一种基于潮流分布矩阵的电力系统碳排放流计算方法,旨在解决现有方法过于粗放、无法准确实现功率与碳流分摊的不足。其主要思路是结合精确潮流计算结果,采用比例分配原则,通过分析功率在网络中的流动过程,构造潮流分布矩阵,从而准确建立机组功率与节点流过功率之间的联系;然后根据发电机组类型的不同,考虑其技术水平与运行状态等因素影响,构建火电机组的精准碳排放模型。基于该模型,利用碳排放流依附于潮流的特征,将机组碳排放分摊到各节点负荷、各支路功率以及网络损耗,成功实现了电力系统碳排放流的准确追踪与溯源。采用4节点和30节点系统进行测试,测试结果验证了本文方法的正确性和有效性。     

改进拉丁超立方蒙特卡洛模拟

电动汽车、分布式电源的并网给电网带了明显的不确定性,为了使电网分析更能贴近实际电网,通过对负荷、分布式电源出力的概率密度函数模拟其出力,借鉴已有分布式电源和电动汽车概率模型,采用拉丁超立方蒙特卡洛模拟与径向基神经网络相结合的方式计算概率潮流。该方法充分考虑了电动汽车和分布式电源的随机性、间歇性和相关性,利用拉丁超立方蒙特卡洛模拟对比传统蒙特卡洛模拟方法,降低了采样规模,提高了采样覆盖率。径向基神经网络用于求解潮流计算方程,避免了传统方法中计算雅可比矩阵和偏导,大幅度减少了运算时间。通过仿真,该算法在改进的IEEE14 和IEEE118 节点系统的计算结果表明,在保证精度的同时, 极大地加快了算法运行速度,适用于大规模电力系统概率潮流的求解,在改进的IEEE118 节点系统中,运行时间比传统蒙特卡洛模拟降低99．9%。     

基于长短期记忆网络的电力系统扰动后的功率缺额预测方法

电力系统在发生发电机脱落或发电机母线断线等严重的有功不平衡扰动时,会导致频率骤降。提出一种基于长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络的电力系统扰动后的功率缺额预测方法。该方法无需获取实时的系统惯量,仅根据负荷侧的信息就能预测出扰动后系统的功率缺额,有效改善了现有的功率缺额计算方法。在IEEE-39节点系统上的仿真结果表明,本方法得到的功率缺额预测值与真实值的相对误差较小,预测时间较短。与深度神经网络（deep neural networks,DNN）和支持向量回归（support vector regression,SVR）算法的预测结果进行比较,本方法能快速、准确地预测出扰动后系统的功率缺额,对保障系统的频率稳定具有重要意义。