综合电力系统暂态稳定性分析

论文摘要

基于数值积分法的综合电力系统暂态稳定性分析,由于计算量大,消耗时间长,多用于离线分析。因为不要求实时性,所以数值积分法在计算精度、收敛速度和适用性上有很大改进空间。数值积分法通过求解电力系统的动态方程组分析暂态稳定性,因此需要建立电力系统的动态数学模型。本文主要建立了发电机、励磁系统、柴油机以及负荷的静态和动态模型,通过联立各模块的数学方程,得到描述系统暂态的刚性微分方程组。为了保证A稳定性,本文选择隐式梯形积分法进行暂态分析。隐式梯形积分法首先把微分方程组差分化为非线性方程组,再通过解非线性方程组得到分析结果。本文通过分析牛顿法、拟牛顿法和最速下降法三种算法在解非线性方程组上的优缺点,使用最速下降法为牛顿法提供初始值的组合算法求解差分方程组。电力系统的潮流计算为暂态分析提供稳态电压和功率。本文使用Python编程语言实现了基于快速解耦法的潮流计算。分析表明,利用Python中的列表和字典两种数据类型表示稀疏矩阵、节点和支路数据,能充分发挥稀疏技术的作用,减少计算量,提高计算速度。本文使用改进的蚁群算法对电力系统的节点编号进行了优化。蚁群算法采用分布式并行计算机制,收敛速度快,能同时找到多个最优解。在最大最小蚁群算法的基础上,通过引入“初始节点开关算子”和“淘汰蚂蚁”的策略,对蚁群算法做了进一步改进。开关算子阻止蚂蚁选择得不到最优解的初始节点,增加了得到最优解的概率;“淘汰蚂蚁”策略则阻止无法找到最优解的蚂蚁继续寻优,减少了计算量。分析表明,两者结合比改进前具有更快的收敛速度,能得到更多的最优解。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 船舶综合电力系统
• 1.2 潮流计算概述
• 1.3 船舶电力系统的暂态稳定性分析
• 1.4 课题研究的意义
• 1.5 课题的工作内容
• 第2章 综合电力系统的数学模型
• 2.1 船舶电力系统模型的特点
• 2.2 同步电机数学模型
• 2.2.1 理想电机
• 2.2.2 同步电机的实用模型
• 2.3 励磁系统的数学模型
• 2.3.1 励磁系统的分类
• 2.3.2 励磁系统模型
• 2.4 原动机与调速器模型
• 2.4.1 柴油机的模型
• 2.4.2 调速器的模型
• 2.5 负荷模型
• 2.5.1 负荷的静态模型
• 2.5.2 负荷的动态模型
• 2.6 本章小结
• 第3章 暂态稳定性分析的理论基础
• 3.1 暂态稳定性分析中的问题
• 3.2 发电机与负荷节点的处理
• 3.2.1 发电机节点的处理
• 3.2.2 负荷节点的处理
• 3.3 网络操作和故障的处理
• 3.4 暂态稳定性分析算法的选择
• 3.4.1 时域仿真法的特点
• 3.4.2 求解暂态方程组的算法
• 3.4.3 隐式梯形积分法
• 3.4.4 求解差分方程组的算法
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于快速解耦法的潮流计算
• 4.1 电力潮流计算概述
• 4.2 快速解耦算法
• 4.3 求解修正方程
• 4.3.1 迭代法与共轭梯度法
• 4.3.2 高斯消去法中的稀疏技术
• 4.4 计算导纳阵
• 4.4.1 导纳阵的计算公式
• 4.4.2 计算导纳阵的数据结构
• 4.4.3 计算导纳阵的流程
• 4.5 生成因子表
• 4.5.1 因子表的计算公式
• 4.5.2 因子表的计算流程
• 4.6 计算节点功率及功率误差
• 4.6.1 节点功率计算公式
• 4.6.2 功率误差的计算
• 4.7 修正电压
• 4.7.1 修正电压计算公式
• 4.7.2 修正电压的计算流程
• 4.8 输出结果
• 4.9 本章小结
• 第5章 综合电力系统的暂态仿真与稳定性分析
• 5.1 节点编号优化的实现
• 5.1.1 节点编号优化概述
• 5.1.2 蚁群算法
• 5.1.3 节点编号中的蚁群算法
• 5.1.4 蚁群算法的实现
• 5.1.5 蚁群算法的实验分析
• 5.2 电力系统数学模型的差分化
• 5.2.1 发电机的差分方程
• 5.2.2 励磁系统的差分方程
• 5.3 求解非线性差分方程组
• 5.3.1 算法的计算流程
• 5.3.2 算法的实现与比较
• 5.4 仿真结果与分析
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢
• 附录A 节点编号源代码
• 附录B 潮流计算源代码
• 附录C 非线性方程组算法源代码