基于电力系统稳定性与潮流计算相关技术分析论文_朱志鹏

基于电力系统稳定性与潮流计算相关技术分析论文_朱志鹏

国网青海省电力公司经济技术研究院 青海西宁 810000

摘要:随着我国经济的快速发展,国家对电力的需求也在不断增长。为了配置区域电力供应,国家互联将成为电力工业发展的主要趋势。然而,互联后的系统稳定性问题日益突出。潮流分布和潮流计算是研究电力运行和电力系统方案的重要技术手段,是电力系统分析中最基本的数学计算。随着电力系统规模的逐步扩大,潮流计算的复杂性和顺序也越来越高。因此,电力系统科技人员必须不断加强研究工作,寻找一种更可靠、更实用的潮流计算新方法。

关键词:电力系统稳定,潮流分布,潮流计算

一、前言

电力是我国重要的能源产业。电力发展离不开科学的规划设计和系统设计。有效功率计算是保证电力开发设计质量的基础。目前,电力系统稳定性研究已成为一个研究内容变化迅速、研究方法多样、应用领域广泛的综合性研究领域。因此,在加快电力工业发展的大潮中,要做好相关的电力计算工作。在电网规划阶段,通过潮流计算,合理规划电力容量和接入点,合理规划网络结构,选择无功补偿方案,以满足大、小电网潮流交换控制、调峰、调相和调压的要求。在编制年度运行模式时,在预测负荷增长和新设备投入运行的基础上,选择典型的潮流计算方法,找出电网中的薄弱环节,为调度员日常调度控制提供参考。为规划和基础设施部门改善电网结构,加快基础设施建设进程提出建议。

二、电力系统稳定性的概念和重要性

在电力系统稳定运行状态下,发电量是一个固定值,同时每个节点上的各种参数都是固定值。相反,如果产生的功率和每个节点上的电压或频率波动和偏离,那么电力系统就不能在稳定状态下运行。电力系统的稳定性主要包括以下几个方面:(1)电力系统的静态稳定性:在给电力系统增加或减少单个电动机功率和增加或减少负荷时,电力系统会受到一些小的干扰。当小扰动消失后,系统不会发生自发性振荡或异步,并自动恢复到初始运行状态,即电力系统的静态稳定。(2)电力系统暂态稳定:与静态稳定相反,在电力系统受到短路、断线等干扰后,可以暂时稳定一种新的状态,我们称之为暂态稳定。(3)电力系统的动态稳定性:电力系统的动态稳定性是指电力系统不受振幅增大和失步振荡的干扰。中国的经济发展越来越快,对电力的需求也越来越大。电力系统是由发电、供电和用电设备组成的一个整体。每台设备的互联和一台设备运行的变化(如参数变化、事故等)都会影响其他设备,有时甚至影响整个电力系统。因此,当电力系统的生产秩序受到干扰时,系统应能自动、快速地消除干扰,并能继续正常工作,这是电力系统稳定运行的能力。这种能力取决于许多因素,如系统结构、设备性能和运行参数。如果超过稳定运行能力的限制,电力系统将失去稳定,发电机将不能正常发电,用户将不能正常用电,系统的运行参数将发生剧烈变化,经常造成大规模停电,导致生产中断,居民生活混乱,甚至危及人身、设备安全,给国民经济造成巨大损失。可以看出,电力系统的稳定运行是关系到安全生产的重大问题。电力建设是各行各业发展的基础,是国民经济增长的基础,是中国现代化的生命线。近年来,中国的用电量越来越高。除了我国电力系统规模庞大、系统结构复杂外,电力系统的不确定性也增加了电力事故的发生概率,给人民生活、工业生产和国家安全带来巨大损失。因此,为了保持我国经济的高速发展,必须建立现代电力系统,首要问题是保证电力系统的稳定安全运行。

三、电力系统中潮流计算的方法

电力系统中潮流计算的方法有两种,分别是传统方法和新型方法。传统方法主要是非线性规划法、线性规划法、及二次规划法。新型方法是基于线性规划、非线性规划以及解耦原则的解算方法,是研究最多的最优潮流算法,这类算法的特点是以目标函数的一阶或二阶梯度作为寻找最优解的主要信息。

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(一)传统的潮流计算方法

简化梯度法、牛顿法是两种常用的传统潮流计算方法。梯度法分为两个步骤。第一步是在没有任何约束的情况下优化梯度。第二步是修改结果,并在目标函数中添加可能的电压惩罚函数。该方法能处理较大的网络规模,但计算结果与工程实际不符。在梯度法的基础上,采用共轭梯度法对原始搜索方向进行改进,使其收敛效果优于传统的简化梯度法。简化梯度法的主要缺点是收敛性差,特别是在接近最优点时。此外,每次校正控制变量时都要重新计算潮流,这会导致大量的计算。控制变量修正步长的选取也是简化梯度法的难点之一,这将直接影响算法的收敛性。总之,简化梯度法是数学中固有的一种方法,不适合于大规模电力系统的应用。预测一组不等式约束是牛顿法实现的关键。利用特殊的线性规划技术处理不等式约束,使牛顿法的最优潮流经过几次迭代后收敛。针对电网运行中电压不均衡的制约因素,采用考虑电网拓扑结构的启发式预测策略。分析了迭代次数的有效性,提出了一种有限终止方案。上述措施提高了牛顿法的数值稳定性、收敛性和计算能力速度。牛顿法的缺点是很难确定约束集。目前,实验迭代法被广泛应用于约束集的确定,编程难度大,控制变量对应的黑森矩阵对角元素容易出现小值或零值,导致矩阵奇异性,引入的拉格朗日乘子的初值影响很大。迭代计算的稳定性。

(二)新型的潮流计算方法

遗传算法的机理来源于自然界生物进化的选择和遗传。许多领域的研究实践表明,遗传算法在求解多变量、多约束、非线性和间断问题方面具有独特的优势,非常适合求解离散变量的优化问题。基于遗传算法的最优潮流的优点是:算法的基本思想简单,操作方式和实现步骤规范,易于使用;直接处理的对象是决策变量的编码集,而不是决策变量本身的实际值;搜索过程既不受优化函数连续性的约束,也不受优化函数导数的要求;遗传算法采用多点搜索。cable具有很高的隐式并行性;遗传算法是一种自适应搜索技术,其选择、交叉、变异等操作都是以概率的方式进行的,从而提高了搜索过程的灵活性,具有良好的全局优化能力。其主要缺点是容易陷入局部最优,即种群中的所有个体都陷入同一极值并停止进化,或接近最优解的个体总是被剔除,从而导致进化过程不收敛。人工免疫算法是一种模拟生物免疫系统识别病原体多样性能力的多峰搜索算法。2000年,de Castro等人巴西坎皮纳斯大学基于人B细胞克隆选择原理,提出了一种克隆算法,模拟B细胞高突变克隆,完成全局最优搜索,适用于求解TSP问题和复杂函数优化问题。该算法结构新颖,能保持种群的多样性,收敛速度快。人工免疫算法(AIA)具有良好的优化性能,但由于起步较晚,其应用研究的深度和广度有待进一步加强。

四、结束语

综上所述,电力发展离不开科学的规划和系统设计。在新的时代,在电力工业加速发展的大潮中,要做好电力计算的相关工作。潮流计算是研究电力运行和电力系统方案的重要技术手段。随着电力系统规模的逐步增大,潮流计算的复杂性和顺序也越来越高。因此,在理解和掌握上述潮流计算的基础上,电力科学技术人员应寻找切实可行的计算方法,更好地完成潮流计算工作,进而提高潮流计算的推广应用。

参考文献:

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论文作者:朱志鹏

论文发表刊物:《基层建设》2019年第6期

论文发表时间:2019/4/29

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