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。
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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
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