大型电力系统小干扰稳定性分析方法研究和软件开发

大型电力系统小干扰稳定性分析方法研究和软件开发

论文题目: 大型电力系统小干扰稳定性分析方法研究和软件开发

论文类型: 硕士论文

论文专业: 电力系统及其自动化

作者: 仲悟之

导师: 汤涌,卜广全

关键词: 大型电力系统互联,小干扰稳定性分析,面向对象,元件模型,特征值,稀疏矩阵,隐式重启动算法

文献来源: 中国电力科学研究院

发表年度: 2005

论文摘要: 随着我国电力工业的飞速发展,区域电网互联成为我国电力工业快速发展的重要趋势,但是,大型电力系统中存在电气联系薄弱环节,长距离链型输电通道输送功率大,使得因阻尼不足造成的低频振荡问题在我国电力系统中变得相当突出。如何更好地研究全国联网后大型电力系统小干扰稳定性的特性,方便、可靠地对系统的稳定性进行计算分析,已日益成为电力工作者研究的一项重要任务。 本文从大型电力系统小干扰稳定性分析的实际需要出发,对小干扰稳定性的多个方面进行了系统而深入的研究,主要工作和成果如下: 1.针对大型电力系统特征值分析的难点,通过借鉴现有的算法和软件,采用了当前最新和最具效率的稀疏特征值算法之一:隐式重启动Arnoldi算法。通过应用稀疏技术使软件在系统计算规模上不再受限,并且较好地解决了漏根的问题。该方法适用于大型电力系统动态稳定仿真需要,在时域和频域的对比分析中取得了良好的效果,能够提高动态系统计算分析效率。 2.提出了面向对象的系统建模方法,将面向对象思想应用到实际的电力系统小干扰稳定性分析中。该方法以电力系统动态元件模型为基础,将其封装为独立的对象,通过不同对象组合的形式构建系统状态矩阵。该方法思路清晰,模型灵活,为系统状态矩阵的形成提供了一种方便、快捷的手段。 3.使用visual Fortran、Visual C++以及C++Builder编写了“大型电力系统小干扰稳定性分析软件”,该软件实现了与PSD—BPA程序的接口,其输入数据采用PSD—BPA潮流和稳定格式文件,输出采用文本和表格两种方式,同时提供特征值分布图和模态图。软件具有较好的操作性和实用性,可方便地用于交直流并列运行的电力系统低频振荡等小干扰稳定性分析。

论文目录:

第一章 绪论

1.1 选题的背景及意义

1.2 小干扰稳定性分析方法的现状

1.3 小干扰稳定性分析软件的现状

1.4 本文所做的主要工作

第二章 小干扰稳定性分析基础

2.1 概述

2.2 动态系统稳定性的基本概念

2.2.1 状态空间表示法

2.2.2 动态系统稳定性

2.2.3 线性化

2.3 状态矩阵的特征特性

2.3.1 特征值

2.3.2 特征向量

2.3.3 动态系统的自由运动

2.3.4 模式、模态、灵敏度、参与因子和相关比

2.4 大型电力系统小干扰稳定性问题的特性

2.4.1 小干扰动态稳定性分类

2.4.2 多机系统分析

2.5 小结

第三章 特征值分析方法研究

3.1 理论基础

3.2 全部特征值分析法

3.3 部分特征值分析法

3.3.1 降阶选择模式分析法

3.3.2 全维部分特征值分析法

3.4 小结

第四章 小干扰稳定性分析面向对象建模

4.1 概述

4.2 面向对象方法

4.3 小干扰稳定性分析中各元件的数学模型

4.3.1 同步发电机组各部分的线性化方程

4.3.2 负荷的线性化方程

4.3.3 SVC的线性化方程

4.3.4 TCSC的线性化方程

4.3.5 直流输电系统的线性化方程

4.4 全系统线性化微分方程

4.4.1 发电机组方程的矩阵描述

4.4.2 机网接口坐标变换方程

4.4.3 网络方程

4.4.4 全系统线性化微分方程

4.5 小结

第五章 隐式重启动Arnoldi算法实用化研究

5.1 概述

5.2 预处理技术

5.3 稀疏矩阵技术

5.4 基本的Arnoldi算法

5.5 隐式重启动Arnoldi算法

5.6 小结

第六章 软件设计、测试和结果分析

6.1 概述

6.2 软件设计思路

6.3 实例研究

6.3.1 IEEE9算例分析

6.3.2 2005年南方电网513功率振荡算例分析

6.3.3 2020年全国联网算例分析

6.4 小结

第七章 总结与展望

参考文献

致谢

附录

在学期间发表的学术论文和参加科研情况

发布时间: 2005-09-21

参考文献

  • [1].基于MCMC方法的大型电力系统风险评估[D]. 张瑜.华北电力大学(北京)2010
  • [2].基于气候加权小世界网络互联电网脆弱性分析[D]. 孙小韦.云南大学2016
  • [3].大型互联电力系统动态等值发电机组参数辨识[D]. 刘丽芳.武汉大学2004
  • [4].内点法在大型电力系统无功优化中的应用研究[D]. 吴为.哈尔滨工业大学2008

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