大电网相关发电机群识别的灵敏度分析与实例计算

论文摘要

我国电力系统迅速向大容量、远距离、特高压方向发展,跨省电力系统之间也已经出现了互联,全国性联合电力系统的出现正在酝酿之中。但是电力系统规模的不断扩大也增加了潮流计算和暂态稳定性分析的难度,计算时间、精度、复杂度等方面都面临着严峻挑战。为此,我们采用动态等值对系统进行简化,以减小系统规模。在电力系统分析中,通常只是对系统中的某一部分感兴趣,即为研究系统;但其余部分对研究系统的影响也是必须要考虑的,称为外部系统。动态等值就是在研究系统不变的前提下,对外部系统进行简化,并保证简化后的系统对研究系统的动态影响不会发生畸变。这样的等值过程对大规模电力系统的物理仿真和实时在线安全性分析都有非常重要的意义。本文的动态等值方法主要分为两部分:ε-相关发电机群识别和网络等值化简。在ε-相关发电机群识别中,本文采用状态空间的研究方法,根据系统的可达性格纳姆矩阵,提出判断发电机相关的充分必要条件。格纳姆可由线性微分方程的稳态解近似表示,这需要求解李雅普诺夫方程,而且还涉及到Hessenberg变换以及QR分解两个关键算法。网络的等值化简包括对相关发电机母线的简化和外部系统负荷母线的等值合并。本文采用的动态等值方法具有严密的数学论证,无须进行繁琐的计算,可大大简化计算时间。当需要对多个故障同时进行分析时,这种方法的优势尤为明显。本文分别使用IEEE39母线系统和2006年的山东电网585系统作为算例,对动态等值方法进行了验证。IEEE39母线系统规模较小,通过它可以直观的看到计算过程中的一些关键结果,对本文的算法可以有更好的理解;山东电网585母线系统规模较大,等值后系统规模得到了很大的简化,通过等值前后的参数对比以及等值后系统的潮流收敛情况,可以看出动态等值算法达到了预期的效果,等值后的系统没有发生畸变,保持了原系统的真实性和完好性,具有重要的实用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 动态等值的方法
• 1.3 动态等值的计算步骤
• 1.4 本文的选题背景和意义
• 1.5 论文的主要工作
• 第2章 ε-相关发电机群的识别
• 2.1 引言
• 2.2 相关识别的数学模型
• 2.2.1 ε-相关发电机的定义
• 2.2.2 ε-相关识别的发电机模型
• 2.2.3 ε-相关识别的网络方程
• 2.2.4 ε-相关识别的扰动模拟
• 2.2.5 ε-相关识别的线性化系统模型
• 2.3 ε-相关识别的判别准则
• 2.3.1 可达性状态集合和格纳姆
• 2.3.2 ε-相关识别的充分必要条件
• 2.4 系统状态方程的求解
• 2.4.1 可达性格纳姆的求解
• 2.4.2 矩阵的Hessenberg变换
• 2.4.3 矩阵的OR分解
• 2.4.3.1 QR算法的基本原理
• 2.4.3.2 改进的QR算法
• 2.4.3.3 Hessenberg矩阵的QR算法
• 2.4.3.4 Hessenberg矩阵QR算法的说明
• 2.5 ε-相关识别的流程框图及计算过程
• 2.5.1 ε-相关识别的计算过程
• 2.5.2 ε-相关识别的流程框图
• 2.6 本章小结
• 第3章 网络的等值化简
• 3.1 引言
• 3.2 相关发电机母线的化简
• 3.2.1 等值化简的数学描述
• 3.2.1.1 网络描述
• 3.2.1.2 等值化简的描述
• 3.2.1.3 等值化简的一般步骤
• 3.2.2 等值化简的物理解释
• 3.3 外部负荷的移置
• 3.3.1 负荷移置法
• 3.4 外部负荷母线的简化
• 3.4.1 Ward等值化简
• 3.5 本章小结
• 第4章 算例及结果分析
• 4.1 IEEE39母线系统
• 4.1.1 相关识别计算
• 4.1.2 等值化简
• 4.2 山东电网585系统
• 4.2.1 相关识别计算
• 4.2.2 等值化简
• 第5章 结论与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 本文的不足及未来的发展方向
• 附录
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 学位论文评阅及答辩情况表