基于EEAC的考虑暂态安全稳定约束的最优潮流计算
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考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究一、绪论随着电力系统规模的不断扩大和负荷的不断增加,电力系统的稳定性问题日益突出。
在电力系统的建设和运行过程中,稳态和暂态稳定是保障系统安全稳定运行的重要问题。
研究暂态稳定约束的最优潮流算法对于提高电力系统的稳定性和可靠性具有重要意义。
本文旨在对考虑暂态稳定约束的最优潮流算法进行研究,探讨该算法在电力系统中的应用和发展前景。
首先介绍了暂态稳定的定义和影响因素,其次分析了最优潮流算法在电力系统中的作用和意义,最后探讨了暂态稳定约束下的最优潮流算法的研究现状和存在的问题,并提出了未来的研究方向和发展趋势。
二、暂态稳定的定义和影响因素暂态稳定是指电力系统在遭受外部扰动或系统内部故障后,从暂态过渡到新的稳态运行状态的能力。
暂态稳定是保障电力系统在故障和扰动下的稳定运行的重要指标,也是电力系统可靠性的重要保障。
暂态稳定受到多种因素的影响,包括系统的惯性、阻尼、负荷特性、发电机参数等。
研究暂态稳定的影响因素对于提高电力系统的稳定性具有重要意义。
三、最优潮流算法在电力系统中的作用和意义最优潮流算法是指在给定了负荷、发电机出力、并网点电压等参数的条件下,使得系统经济性指标最优的潮流分布。
最优潮流算法在电力系统中有着重要的作用和意义,可以有效地提高电力系统的经济性和可靠性,降低系统的运行成本,优化电力系统的运行状态。
在考虑暂态稳定约束的最优潮流算法中,除了考虑系统的电压、无功和有功功率平衡等基本约束条件外,还要考虑系统的暂态稳定约束条件。
因为在实际的电力系统运行中,暂态稳定是保障系统稳定运行的重要指标,必须要在最优潮流算法中考虑暂态稳定的约束条件。
四、暂态稳定约束下的最优潮流算法的研究现状和存在的问题当前,国内外学者对暂态稳定约束下的最优潮流算法进行了大量的研究工作,取得了一定的研究成果。
传统的最优潮流算法通常是基于牛顿-拉夫逊法、次梯度法和逐步规划法等数学方法进行求解,但是这些算法在考虑暂态稳定约束时存在着收敛速度慢、计算量大、稳定性差等问题。
考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究1. 引言1.1 研究背景暂态稳定约束的最优潮流算法是电力系统运行中一个重要的问题,随着电力系统的规模不断扩大和负荷的增加,系统的稳定性成为了一个日益突出的问题。
传统的最优潮流算法往往忽略了系统的暂态稳定性约束,使得系统在扰动或故障情况下容易发生不稳定甚至崩溃的情况。
考虑暂态稳定约束的最优潮流算法成为了当前电力系统研究的热点之一。
近年来,随着电力系统的智能化和信息化程度的提升,计算机科学、数学和电力系统领域的交叉应用日益增多,为暂态稳定约束的最优潮流算法研究提供了新的思路和方法。
通过引入复杂的数学模型和优化算法,可以有效地考虑系统的暂态稳定性约束,提高系统的稳定性和可靠性。
本文旨在对暂态稳定约束的最优潮流算法进行深入研究,探索算法的原理和设计,并对算法的数学模型和收敛性进行分析,以期为电力系统的稳定运行提供新的解决方案和思路。
1.2 研究目的研究目的即为本篇文章的核心。
在考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究中,我们的目的是通过对暂态稳定约束问题进行深入分析,探讨和设计一种能够有效考虑暂态稳定性要求的最优潮流算法。
随着电力系统规模和复杂程度的不断增加,传统的潮流计算方法已经无法满足对系统暂态稳定性的要求。
我们需要开发新的算法来解决这一问题,以确保电力系统在各种异常情况下依然能够保持稳定运行。
通过本研究,我们希望能够为电力系统的运行和规划提供更加可靠和高效的解决方案,进一步提高系统的安全性和稳定性。
通过深入研究最优潮流算法的数学模型和收敛性分析,我们也希望能够为未来电力系统优化的发展提供基础和借鉴。
本研究的目的在于探索暂态稳定约束下的最优潮流算法,为电力系统领域的研究和实践提供有益的参考和支持。
1.3 研究意义暂态稳定约束的最优潮流算法是电力系统调度和运行中的重要问题,其研究意义主要体现在以下几个方面:暂态稳定约束是电力系统稳定性问题中的一个关键点。
在电力系统中,暂态稳定性是指系统在受到外部扰动后,是否能够在一定时间内维持稳定运行状态的能力。
考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究
暂态稳定约束是指考虑电力系统运行过程中的暂态稳定问题,将暂态稳定约束纳入最
优潮流算法中进行研究。
最优潮流算法是电力系统运行和规划中的一种重要工具,通过寻
找电力系统最优状态,可以提高系统的经济性和可靠性。
暂态稳定约束是指在电力系统中,由于突发负荷扰动、线路故障等原因引起的电力系
统暂态稳定问题。
暂态稳定问题是指系统在发生扰动后,是否能够恢复到稳定运行状态的
问题。
为了保证电力系统的可靠性和安全性,需要考虑暂态稳定约束。
传统的最优潮流算法主要是在考虑稳态条件下进行计算,不考虑暂态稳定问题。
而考
虑暂态稳定约束的最优潮流算法可以在保证系统稳态的前提下,进一步考虑暂态稳定问题,提高电力系统的稳定性。
该算法的研究可以分为以下几个方面:
需要建立电力系统的数学模型。
电力系统可以表示为一组非线性方程组,包括功率-
电压方程、功率平衡方程等。
在建立数学模型时,需要考虑暂态稳定约束,将暂态稳定约
束纳入到方程组中。
需要确定最优潮流算法的目标函数。
目标函数一般包括电力系统的经济性和可靠性指标,如发电成本、线路损耗、电压稳定等。
然后,需要设计算法求解最优潮流问题。
可以采用传统的梯度法、牛顿法等数值优化
方法,也可以采用进化算法、模拟退火算法等启发式算法。
在求解过程中,需要考虑暂态
稳定约束条件,并使用相应的约束处理方法。
需要进行算法的验证和评估。
可以使用实际电力系统数据进行算法验证,通过与传统
最优潮流算法进行比较,评估考虑暂态稳定约束的最优潮流算法的优劣和适用性。
考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究随着电力系统的发展和规模的不断扩大,保证电力系统的安全稳定运行成为了新的挑战。
电力系统的最优潮流算法是电力系统运行中的重要环节,它对于电力系统的经济性和可靠性起着至关重要的作用。
然而传统的最优潮流算法往往忽略了暂态稳定约束条件,导致在系统受到外部扰动时无法保证系统的稳定运行。
考虑暂态稳定约束的最优潮流算法成为了当前电力系统研究的一个热点问题。
一、暂态稳定约束的重要性目前,关于考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究已经取得了一定的进展。
一方面,研究者们通过考虑暂态稳定约束条件,将最优潮流算法与暂态稳定性分析相结合,提出了一系列的新算法。
这些算法在考虑了暂态稳定约束条件的基础上,充分考虑了系统的暂态稳定性,可以更好地保证系统在受到外部扰动时的稳定运行。
研究者们也通过模型建立和算法求解等方面的创新,提出了一些新的方法和思路,为解决考虑暂态稳定约束的最优潮流算法提供了新的途径。
三、挑战与机遇考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究仍然面临许多挑战。
一方面,暂态稳定性是电力系统运行中的一个相对复杂的问题,如何准确地考虑暂态稳定约束条件,并将其融入到最优潮流算法中是一个亟待解决的问题。
由于电力系统的复杂性和多变性,考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究需要进一步深入挖掘系统中的相关约束条件,并提出更加有效的算法和方法。
尽管面临诸多挑战,但考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究也带来了许多机遇。
一方面,随着电力系统的不断发展和变化,新的技术和方法的不断涌现为解决该问题提供了新的途径和可能性。
随着电力系统的规模不断扩大和发展,考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究也将成为电力系统研究的一个热点问题,吸引更多的研究者投入其中。
四、展望与建议在考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究中,我们认为有以下几点展望和建议:加强理论研究和模型建立。
在考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究中,我们需要加强对暂态稳定性的深入理解,建立更加准确的模型和算法。
考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究随着电力系统的不断发展和扩大,对于电力系统的安全稳定性和经济性提出了更高的要求。
潮流计算作为电力系统分析的核心内容之一,其结果直接影响着电力系统的运行效果和稳定性。
在传统的潮流计算算法中,通常只考虑了静态稳定约束条件,而暂态稳定约束条件往往被忽视,而在电网故障等异常情况下,暂态稳定性的约束条件也是十分重要的。
在当前的电力系统中,考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究具有重要的意义。
一、暂态稳定性的定义及重要性暂态稳定性是指电力系统在遭受大幅度扰动后,恢复到新的稳态工作点的能力。
暂态稳定性通常与发电机的动态响应和电力系统的阻尼特性有关。
当电力系统遭受外部扰动时,系统中的发电机会出现频率和振幅的变化,如果这种变化难以恢复到新的稳态工作点,系统就会失去暂态稳定性,进而导致电力系统的崩溃。
在电力系统的分析和计算中,考虑暂态稳定性是非常重要的,尤其是在电网异常情况下,如故障发生时。
二、传统的最优潮流算法在传统的最优潮流算法中,通常只考虑了静态稳定性的约束条件,例如功率平衡、电压限制、输电线路容量等。
这些约束条件只是在潮流计算的基础上进行考虑,而忽视了暂态稳定性的约束条件。
这样的算法虽然能够得到满足发电成本最小的运行方式,但却无法充分考虑电力系统在异常情况下的暂态稳定性能。
三、考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究为了解决传统的最优潮流算法忽视暂态稳定性的问题,需要在算法中引入暂态稳定性的约束条件。
研究人员通常会将暂态稳定性的约束条件作为新的优化目标或者约束条件来考虑,以此来实现在最优潮流计算中兼顾电力系统的经济性和暂态稳定性。
在这个过程中,需要考虑的问题有以下几个方面:1. 稳定性指标的选取考虑暂态稳定性时,需要选取合适的稳定性指标来衡量系统的暂态稳定性。
通常用于评估暂态稳定性的指标有主模态分析、阻尼比、转矩角等。
在最优潮流算法中,选取合适的稳定性指标是十分重要的,这将直接影响到最终的优化结果和系统的稳定性。
基于EEAC理论的多机电力系统暂态稳定控制策略研究基于EEAC理论的多机电力系统暂态稳定控制策略研究摘要:随着电力系统的规模不断扩大和负荷的增加,暂态稳定控制问题变得越来越关键。
而基于EEAC(Equal-Area Criterion)理论的控制策略,作为一种有效的手段,能够提高电力系统的暂态稳定性,减少系统运行过程中的不稳定现象。
本文针对多机电力系统进行了暂态稳定控制策略的研究,重点探讨了基于EEAC理论的控制方法。
1. 引言电力系统暂态稳定性是指系统在遭受外部干扰(如短路故障等)后,恢复到新的稳定工作状态的能力。
暂态稳定控制策略是为了保证系统能够在短时间内恢复到稳定状态而进行的控制方法研究。
EEAC理论是一种基于能量平衡的判断方法,它通过比较故障前后系统潮流曲线的面积差异来评估系统的稳定性。
2. EEAC理论的基本原理EEAC理论认为,系统的暂态稳定性可以通过比较故障前后系统能量的变化来评估。
在电力系统暂态过程中,系统的能量主要包括机械能和电磁能。
根据能量守恒原理,系统的暂态稳定条件是故障前后的机电能量变化相等,即EEAC闭合。
3. 基于EEAC理论的控制策略基于EEAC理论的控制策略的核心思想是通过控制系统的发电机转速和功率输出来调整系统的电磁能量,使得EEAC闭合。
具体而言,可以实现以下两种策略:3.1 发电机励磁调节策略通过调整发电机励磁来控制系统的电磁能量。
当系统发生故障时,根据EEAC理论的要求,可以通过增大或减小励磁电压来调整系统的输出功率。
此策略需要根据故障类型和位置进行灵活调整,以保证EEAC闭合。
3.2 发电机内部控制策略发电机内部控制策略主要是通过调整发电机的转速来控制系统的机械能量。
当系统发生故障时,可以通过调整发电机转速来恢复系统的机械能量,以保持EEAC闭合。
4. 仿真实验和结果分析本研究对多机电力系统进行了基于EEAC理论的暂态稳定控制策略的仿真实验。
通过改变发电机励磁和转速的控制参数,观察系统在不同故障情况下的暂态稳定性变化。
浅析EEAC法在电网安全稳定控制分析中的应用芦 飞(南京南瑞继保工程技术有限公司)摘 要:扩展等面积准则(ExtendedEqualAreaCriterion,EEAC)在传统的多机系统模式下,利用补充的群模式聚集技术,将多机系统聚集到一个单机无穷大(OneMachineInfiniteBus,OMIB)系统中,从而获得了一个OMIB系统的分析动态方程,并可以利用等面积规则对其进行判断。
此外,从EEAC中还可得到用分析式表示的稳定余量和在每一种故障状态下系统的临界切除时间(CriticalClearingTime,CCT),它们都是对一个系统的稳定性进行量化描述,这样,EEAC不仅能对暂态稳定性进行定性研究,还可以对其进行定量研究。
采用EEAC法进行CCT的计算,其速度比采用瞬时能量函数方法更快。
将得到的CCT值与利用时间域模拟器多次试验得到的CCT值进行对比,两者均取得了很好的结果。
关键词:随机微分方程;暂态稳定性;改进EEAC;临界切除时间0 引言提高电网的稳定性可以通过加强网络结构的方式来实现,但是在某些情形下,这样增加巨额的投入并不切合实际;还有一个非常有用且投入不大的方法,是通过安全稳定控制措施来改善系统的稳定性,通过对几种不同类型的稳定性控制方法进行研究,得出了一些有益的结论[1 2]。
1 安全稳定控制系统的决策方式在地区电力系统安全稳定的应急管理中,所有应急管理工作均需依据决策表进行。
如果在当前的决策表格中,假定X代表该制度如何运作,Y代表事件集合,Z代表事件的控制措施,则按照决策表的不同情况,可以将决策划分为以下三类。
1 1 离线决策该方法在国际和国内上都有普遍的应用。
X、Y是无法确定的,为了建立一个判断表格,必须对操作模式及发生的情况进行预测。
该方法离线计算量大,自适应差,而且需要较高的专业技术和操作经验,存在不匹配或控制精度低等情况[3]。
1 2 在线预决策若按照目前的运作模式,即当X确定,只能预见某些事件,迅速作出决定。
考虑调整变化量和变步长的暂态稳定约束最优潮流模型夏小琴;徐伟【摘要】为了满足电网事故后运行方式的快速调整需求,本文提出了一种新的暂态稳定约束最优潮流(TSCOPF)模型,以系统调整变化量最小为目标,并采用了区分故障中和故障切除后两阶段的积分步长微调策略.该模型的系统调整变化量与系统失稳程度密切相关,解决了传统TSCOPF调整量过大的问题.两阶段积分步长微调策略使得刚好整数步时到达故障切除时刻和仿真结束时刻,实现了关键时间节点的准确仿真.采用了原始-对偶内点法求解该模型.IEEE-9、NE-39及IEEE-118 3个测试系统的计算结果表明,所提方法利于调度员快速处理事故,提高了TSCOPF的实用化水平.【期刊名称】《江苏电机工程》【年(卷),期】2018(037)006【总页数】5页(P115-119)【关键词】最优潮流;暂态稳定;调整变化量;变步长【作者】夏小琴;徐伟【作者单位】国电南瑞科技股份有限公司,江苏南京211106;国电南瑞科技股份有限公司,江苏南京211106【正文语种】中文【中图分类】TM710 引言随着特高压交直流互联、新能源接入及电力市场的发展,电力系统的运行方式越来越接近稳定极限,安全稳定问题日益突出。
常规的最优潮流(optimal power flow,OPF)难以保证电网运行的动态安全性[1]。
为了解决这一问题,暂态稳定约束最优潮流(transient stability constrained optimal power flow,TSCOPF)应运而生,受到了研究者们的广泛关注[2-16]。
与常规OPF相比,TSCOPF 的难点在于对微分转子运动方程的处理。
目前主要有时域仿真法[2-8]、约束转换法[9-10]、轨迹灵敏度法[11-12]、能量函数法[13]等。
时域仿真法将微分方程差分化为一系列的代数方程,其优点是原理清晰,可采用任意复杂的模型,但会导致计算规模庞大的问题。
考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究随着电力系统规模的不断扩大和电力市场化的进一步推进,电力系统的安全稳定性越来越受到关注。
暂态稳定约束是电力系统中最为重要的稳定性问题之一。
在电力系统发生故障时,暂态稳定约束可以保证系统快速恢复到稳定状态,避免因系统失稳而导致的严重后果。
因此,开发高效的最优潮流算法,加强电力系统暂态稳定约束,对确保电力系统的安全稳定性具有重要的意义。
最优潮流问题是电力系统运行中的基本问题之一,其目标是寻找使得电力系统运行最优的电力分配方案。
最优潮流问题的解决需要考虑众多的电力系统因素,如电力负荷、发电机输出、输电网络参数等,同时也需要考虑各种约束条件,如安全约束、经济约束、环境约束等。
因此,最优潮流问题往往具有复杂的数学模型和计算方法,而研究最优潮流算法的核心在于提高求解效率,降低计算成本。
暂态稳定约束是最优潮流问题的一项重要约束条件。
电力系统在发生故障时,会产生暂态振荡和不稳定现象。
暂态稳定约束的目的是避免系统因暂态振荡而导致的失稳,保证系统在故障后能够快速恢复到稳定状态。
根据电力系统的发展和变化,暂态稳定约束可以分为直接暂态稳定约束和间接暂态稳定约束两类。
直接暂态稳定约束指限制暂态过程中各设备的各种暂态参数,如机组转子角度、转子转速、励磁电压等,以保持系统稳定;间接暂态稳定约束则是通过限制电力系统在故障前与故障后两种状态之间的变化范围,来避免暂态失稳。
在最优潮流算法中加入暂态稳定约束是解决电力系统暂态稳定问题的有效途径。
具体而言,最优潮流算法可以通过优化方法,使得电力系统达到在满足暂态稳定约束的前提下,经济、安全地运行。
当前,最优潮流算法主要包括传统最优潮流算法、基于仿射不等式约束的最优潮流算法和基于内点法的最优潮流算法等。
其中,基于仿射不等式约束的最优潮流算法和基于内点法的最优潮流算法相对传统最优潮流算法有更高的求解效率和更好的鲁棒性。
近年来,随着电力系统不断发展和电力市场化的推进,最优潮流算法也不断得到改进和优化。
三种含暂态稳定约束最优潮流的计算方法
蒋健
【期刊名称】《大众科技》
【年(卷),期】2009(0)2
【摘要】介绍了三种含暂态稳定约束最优潮流计算方法:基于稳定域边界的主导不稳定平衡点(BCU)法、故障模式(MOD)法和轨迹灵敏度法.基于BCU法和MOD法是通过将能量裕度的暂态稳定约束表达式加入到最优潮流的不等式约束中,对系统进行优化计算;轨迹灵敏度法是通过计算轨迹灵敏度将含暂态稳定约束最优潮流转化为最优潮流和暂态稳定两个子问题,进而采用交替计算的方法求取系统最优运行点.在NE10机39节点系统的计算结果表明,这三种方法能有效地解决系统运行的经济性和安全性的结合问题.
【总页数】3页(P114-116)
【作者】蒋健
【作者单位】广州供电局变电一部,广东,广州,510235
【正文语种】中文
【中图分类】TM744
【相关文献】
1.基于最优潮流法含暂态稳定约束的最大传输容量计算 [J], 罗明亮;黄宇保;王建全
2.含暂态能量裕度约束最优潮流问题的线性规划解法 [J], 付钢;刘明波
3.考虑调整变化量和变步长的暂态稳定约束最优潮流模型 [J], 夏小琴;徐伟;
4.考虑暂态稳定约束的最优潮流算法研究 [J], 胡刚; 刘艳; 高雪; 谷哲飞
5.含暂态能量裕度约束多故障最优潮流计算 [J], 刘明波;阳曾
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基于EEAC 的考虑暂态安全稳定约束的最优潮流计算兰 强1,方勇杰1,鲍颜红1,2,李 威1,徐泰山1,薛禹胜1(1.国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司,江苏省南京市210003;2.华北电力大学电气与电子工程学院,北京市102206)摘要:基于扩展等面积准则(EEA C)这一稳定性量化分析理论和算法,提出了求解含暂态安全稳定约束的最优潮流(OT S)计算方法。
该方法将OT S 分解为最优潮流(OPF)和暂态安全稳定预防控制2个子问题。
基于安全稳定模式的预防控制在OPF 运行点上求取满足暂态安全稳定约束的优化经济调整方案,据此将暂态安全稳定约束转化成相应控制变量的不等式约束,并以此作为OPF 计算的附加约束条件,通过OPF 和预防控制2个子问题的 相互解耦,交互迭代 得到OT S 的解。
以广东电网为仿真算例验证了算法的有效性。
关键词:暂态功角稳定;暂态电压安全;最优潮流;安全稳定模式;预防控制收稿日期:2009 11 11;修回日期:2010 03 02。
国家发改委 南瑞集团公司技术中心创新能力建设 资助项目;国家电网公司 电力系统安全稳定分析与控制 重点实验室完善建设资助项目;已申请国家发明专利(申请号:200910233725.4)。
0 引言研究与实现统筹大电网安全及经济运行的智能调度决策支持技术,是坚强智能电网建设的重要内容。
作为解决电网安全约束下经济运行问题的强大工具,最优潮流(optim al pow er flow ,OPF)得到了广泛的研究和应用[1]。
考虑暂态安全稳定约束条件的最优潮流[2](OPF w ith tr ansient stability constraints,OTS)能将系统的运行经济性以及动态安全性纳入统一框架中分析,克服了传统最优潮流不能考虑暂态安全稳定性约束的缺陷,成为支撑大规模电力系统安全经济运行的核心技术,受到人们的广泛关注。
OT S 实际上是一种包含微分代数方程的函数空间的非线性优化问题,其求解难点在于如何处理暂态稳定约束[2]。
文献[3 5]将常微分方程差分转化为一系列代数方程再求解,使得OT S 可以用常规的优化方法求解。
微分方程差分法必然导致约束规模的维数灾问题,难以具有实际工程应用价值。
文献[6]将微分方程约束等值成相应的状态变量的初值约束,即通过Euclidean 空间变换,转化成与一般OPF 相同规模的优化问题,极大地减少了计算量。
但是这种方法需要求解大量动态灵敏度方程,也存在计算负担过重的问题。
文献[7 9]将OT S 问题分解成OPF 和暂态稳定2个子问题,并进行交替计算,较好地解决了计算量过重的问题。
由于缺乏严格的稳定性量化分析工具,上述方法在处理暂态稳定约束时常简单表述为相对功角摇摆约束的形式[2 5],或者取自能量函数[6,10 11],稳定准则不可靠,不具有对实际系统的普遍适应性;由于这些算法引入了光滑性假设,无法适应极不光滑的逻辑!差分!微分!代数方程型暂态稳定仿真模型[12]。
电力系统暂态安全稳定性包括暂态功角稳定性和暂态电压安全性。
而目前OT S 研究主要考虑暂态功角稳定约束而忽略了暂态电压安全约束。
只有当功角和电压都暂态稳定,才能认为系统是暂态稳定的,为此亟须提出新的考虑暂态安全稳定约束的OPF 实现方法。
如何将严格、可靠、实用的暂态稳定量化评估方法和安全稳定控制措施搜索算法与传统OPF 算法融为一体,成为求解大电网OT S 问题的关键。
扩展等面积准则(EEAC)[13]建立在时域仿真法的基础上,基于仿真轨迹获得安全稳定裕度、安全稳定模式、控制措施灵敏度等信息,已形成了一整套应用于实际电力系统安全稳定量化评估和优化决策的方法[14]。
本文基于EEAC 和现代内点算法,将OT S 问题分解成OPF 和预防控制2个子问题,基于发电机出力调整的预防控制在OPF 运行点上求取满足暂态安全稳定约束的优化经济调整方案,据此将非线性的暂态安全稳定约束转化成相应控制变量的线性约束,以此作为附加约束条件引入OPF 计算模型中进一步求解OPF,如此通过OPF 和预防控制2个子问题的 相互解耦,交互迭代 求出OTS 问题的解。
!34!第34卷 第8期2010年4月25日Vo l.34 N o.8A pr.25,20101 OTS数学模型1.1 目标函数本文OT S算法采用系统发电燃料总费用最小为目标函数,即min F=∀i#SGf i(Pg i)(1)式中:f i(P g i)=a i+b i P g i+c i P2g i,为机组燃料特性采用二次函数表示的发电费用;a i,b i,c i为第i台发电机的费用系数;S G为考虑的可调发电机的集合。
1.2 等式约束系统的潮流方程是优化问题的等式约束,其表达式为:P g-P L-P(V, )=0Q g-Q L-Q(V, )=0(2)式中:P g和Q g分别为母线有功和无功注入功率向量;P L和Q L分别为母线有功和无功负荷向量。
1.3 不等式约束1.3.1 静态安全不等式约束静态不等式约束的表达式为:P min g i<P g i<P max g i i#S GQ min g i<Q g i<Q max g i i#S RV min i<V i<V max i i#S NS min ij<S ij<S max ij(i,j)#S CL(3)式中:S G,S R,S N,S CL分别为可调有功发电机集合、可调无功发电机集合、节点集合、线路集合。
以上不等式约束分别为可调发电机有功出力的上下限约束、可调发电机无功出力的上下限约束、节点电压幅值的上下限约束、线路热稳定约束。
1.3.2 暂态安全稳定约束EEAC和暂态电压安全量化算法定义了系统在各故障场景下的暂态功角稳定裕度和暂态电压安全裕度,详细的公式推导和描述见文献[13]。
因此,可将暂态安全稳定约束表述为如下不等式约束:a.i(u,x)∃>0v.i(u,x)∃>0(4)式中:i#S f,S f为预想事故集;u和x分别为系统控制变量和系统状态变量; a.i和 v.i分别为预想事故集下第i个故障的暂态功角稳定裕度和暂态电压安全裕度,它们是关于系统控制变量和状态变量的复杂非线性函数;为暂态功角稳定裕度和暂态电压安全裕度最小值,其大于0可保证系统留有一定的稳定裕度。
2 暂态安全稳定约束实用化暂态安全稳定约束(式(4))的引入导致了OTS 数学模型的复杂化,使OT S的求解成为一种包含微分代数方程的函数空间的非线性优化问题,直接求解较难。
然而,只满足式(4)的电力系统运行问题就是安全稳定的预防控制问题,即如何通过改变系统运行工作点,确保系统在预想故障集扰动下的安全稳定性问题。
预防控制是面向电网注入空间安全稳定域的运行方式再调度,其计算结果在注入量空间中定义了一个由发电机极限功率表示的暂态稳定域,该稳定域内的运行点满足式(4),据此可将暂态安全稳定约束实用化。
2.1 暂态功角稳定约束转化在研究多机系统的轨迹稳定性时,EEAC理论将系统机群全集划分为一对互补群{临界群S,余下群A},它们描述了系统的功角稳定模式,即在该大扰动下系统倾向于以S机群领先于A机群的失稳模式失稳。
在临界群S和余下群A之间进行有功调度,减少临界群S机组出力并在余下群A机组中补偿,则有利于系统稳定性。
根据上述EEAC所揭示的暂态稳定控制机理,在静态OPF运行点进行暂态功角稳定预防控制,求取满足所有模式故障的临界群功率调整量。
预防控制结果在注入量空间中定义了一个由临界群发电极限功率表示的暂态稳定域,据此可将非线性的暂态功角稳定约束转化成线性的临界群机组出力约束。
2.2 暂态电压安全约束转化在功角稳定的前提下,通过基于暂态电压安全模式的暂态电压安全预防控制解决系统暂态电压安全问题。
暂态电压预防控制区分为基于有功调整的控制与无功调整的控制。
基于无功调整的暂态电压预防控制将与无功分布密切相关的暂态电压安全约束转化成相关机组的无功出力约束;基于有功调整的暂态电压预防控制针对由功角摇摆引起的暂态电压不安全问题,将暂态电压安全约束转化成临界群机组出力约束。
2.3 转化后的OTS数学模型转化后的OT S数学模型为:m in F=∀i#SGf i(Pg i)s.t.H(u,x)=0G(u,x)%0P m%P m.OPF-!P m m#N a.cQ n∃Q n.OPF+!Q n n#N v.c(5)式中:H(u,x)和G(u,x)分别表示式(2)、式(3)中的等式约束和不等式约束;P m为失稳模式m下临界群机组有功出力;P m.OPF为临界群机组在OPF运行点的值;!P m为预防控制计算出的为稳定失稳模式!35!&学术研究& 兰 强,等 基于EEA C的考虑暂态安全稳定约束的最优潮流计算m的临界群机组有功出力调整量;Q n为电压薄弱模式n下无功控制变量值;Q n.OPF为无功控制变量在OPF运行点的值;!Q n为预防控制计算出的无功调整量;N a.c为功角失稳模式总数;N v.c为电压薄弱模式总数。
转化后OT S模型可以采用各种成熟的非线性规划方法求解,计算复杂度与常规OPF相同。
3 OTS算法通过暂态安全稳定约束的转化,预防控制和OPF有了共同的优化变量,通过上述2个子问题交替迭代计算求解OT S。
该算法步骤如下:步骤1:常规OPF问题的求解。
采用内点法求解含静态安全约束的OPF,将计算结果作为求解OT S问题的初值,同时计算出可控机组出力调整的费用灵敏度。
步骤2:预想事故集下的暂态安全稳定评估。
根据仿真结果,求取系统在各故障场景下暂态安全稳定的模式和安全裕度(包括暂态功角、暂态电压稳定裕度)。
如果所有预想故障下系统都是暂态安全的,则OPF的解在暂态安全稳定域内,不需要进行预防控制,OPF的解就是OT S的解,计算结束;如果存在预想故障场景使得系统暂态不安全,则继续步骤3进行预防控制。
步骤3:限制性故障筛选。
将暂态不安全故障进行模式分类,对属于同一模式的故障归为同一类,选取其中裕度最低者作为该类故障的代表性故障,不同模式的代表性故障就构成限制性故障集。
步骤4:增减出力机组序列形成。
利用EEAC 分群算法剔除对不同的失稳模式或不同的不安全模式的控制效果互斥的机组,形成有效控制机组集。
为了计及控制措施的安全性和经济性,对每一可控措施计算如下的安全经济指标:P I k=S ki E ki(6)式中:S ki为模式i下可控机组k的参与因子,它反映了某一失稳模式下不同机组对稳定性的影响程度;E ki为可控机组k的调整费用灵敏度,是OPF目标函数关于控制变量的一阶灵敏度,它反映了机组出力调整对OPF目标函数的影响程度。