负荷恢复中的稳态频率计算和恢复计划制定

论文摘要

负荷的全面、快速恢复是大面积停电后系统恢复控制的最终目的。恢复负荷时,保持系统频率的稳定至关重要,因此必须兼顾负荷恢复速度与发电机机组响应之间的关系。针对负荷恢复的特点,将系统频率引入约束条件,研究了基于N-R法和PQ分解法的增广潮流算法,将它们用于系统潮流和稳态频率的计算,并对两种算法进行对比;提出基于灵敏度的负荷恢复越限处理方法,详细推导了满足负荷恢复计算要求的灵敏度公式;将频率计算方法和遗传模拟退火算法结合应用于负荷恢复计划的制定,得到系统允许条件下的最大恢复负荷量和最优开关恢复方案;通过算例对本文提出的算法进行了验证。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 黑启动问题的研究现状
• 1.2.2 负荷恢复问题的研究现状
• 1.3 本文的主要工作
• 第二章 负荷恢复模型及稳态频率计算
• 2.1 负荷恢复的数学模型
• 2.1.1 目标函数
• 2.1.2 约束条件
• 2.2 基于增广 N-R 法的稳态频率计算
• 2.2.1 常规 N-R 法简介
• 2.2.2 增广 N-R 法介绍
• 2.3 基于增广 PQ 法的稳态频率计算
• 2.3.1 增广 PQ 法介绍
• 2.3.2 增广 PQ 法稳态频率计算流程图
• 2.3.3 修正方程式的求解
• 2.4 两种增广潮流算法的验证和对比
• 2.4.1 负荷恢复初期的频率计算
• 2.4.2 负荷恢复过程中的频率计算
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于遗传模拟退火算法的负荷恢复计划制定
• 3.1 遗传算法
• 3.1.1 遗传算法概述
• 3.1.2 遗传算法的核心内容
• 3.1.3 遗传算法的流程图
• 3.2 模拟退火算法
• 3.2.1 模拟退火算法概述
• 3.2.2 模拟退火算法关键参数和主要环节的设计
• 3.2.3 模拟退火算法的流程图
• 3.3 遗传算法和模拟退火算法的结合
• 3.3.1 遗传模拟退火算法的特点
• 3.3.2 遗传模拟退火算法的流程图
• 3.3.3 遗传模拟退火算法在电力系统中的应用
• 3.4 系统恢复中潮流越限问题的处理
• 3.4.1 灵敏度法与最优潮流法的比较
• 3.4.2 负荷恢复问题的灵敏度公式推导
• 3.5 基于遗传模拟退火算法的负荷恢复问题求解
• 3.5.1 染色体种群的编码
• 3.5.2 频率约束的处理
• 3.5.3 适应值函数的具体形式
• 3.5.4 系统重构后恢复计划制定的具体步骤及流程图
• 3.6 算例分析
• 3.6.1 30 节点算例及结果分析
• 3.6.2 118 节点算例及结果分析
• 3.7 本章小结
• 第四章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况