【摘要】：大區(qū)域電力系統(tǒng)的互聯(lián)和系統(tǒng)控制器的多樣化、復雜化,導致系統(tǒng)動態(tài)方程數(shù)急劇增加�！叭A”電網(wǎng)中,小干擾穩(wěn)定分析的狀態(tài)矩陣的維數(shù)已達兩萬多。求解全維特征值的QR算法具有數(shù)值穩(wěn)定性強的明顯優(yōu)勢,但在用于大規(guī)模電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析時,舍入誤差的影響可能會導致求解失敗。本文分析了特定模式降階法的算法結(jié)構(gòu)和計算過程,特定模式降階法將狀態(tài)變量按照特征值靈敏度排序并降階,采用改進Raleigh商逆迭代計算機電模式的特征值。由于一個降階模型只能準確計算出一個機電模式特征值,計算效率較低。實際系統(tǒng)中,部分機電模式特性相似或相近,在誤差允許范圍內(nèi)可以共用一個降階模型。本文的主要工作有兩個:一是將機電模式分組;二是確定分組內(nèi)發(fā)電機的最優(yōu)臺數(shù)。特定模式降階法的改進。選擇發(fā)電機組對功角變量的相關(guān)因子作為依據(jù),將機電模式分組,每一組共用一個降階模型,從而大幅減少計算量。降階模型優(yōu)化分析。參照一般控制系統(tǒng)的模型降階方法,確定本文的模型降階優(yōu)化思路。通過比較模型中保留的發(fā)電機臺數(shù)不同時,特征值的計算精度,來確定在保證計算精度的前提下,模型中發(fā)電機的最優(yōu)臺數(shù)。在23機系統(tǒng)和70機系統(tǒng)中進行計算驗證。利用相關(guān)因子將機電模式分組,參照模型降階方法的思想優(yōu)化降階模型,來計算大規(guī)模電力系統(tǒng)機電模式特征值,避免了QR全維特征值法在狀態(tài)矩陣維數(shù)巨大時的求解失敗,一個降階模型可以算出多個機電模式特征值,進一步提高計算效率。
[Abstract]:The interconnection of large area power systems and the diversification and complexity of system controllers lead to a sharp increase in the number of dynamic equations of the system. In Sanhua power network, the dimension of state matrix of small disturbance stability analysis has reached more than 20,000. The QR algorithm for solving full-dimension eigenvalues has obvious advantages of strong numerical stability, but the rounding error may lead to failure in large-scale power system stability analysis. In this paper, the algorithm structure and calculation process of the special mode reduction method are analyzed. The state variables are sorted and reduced according to the sensitivity of the eigenvalue by the special pattern reduction method, and the eigenvalues of the computer electric mode are improved by the inverse iteration of the Raleigh quotient. Because a reduced order model can only accurately calculate the eigenvalue of an electromechanical mode, the computational efficiency is low. In practical systems, some electromechanical modes have similar or similar characteristics, and a reduced order model can be shared within the range of errors. There are two main works in this paper: one is to group the electromechanical mode and the other is to determine the optimal number of generators in the group. Improvement of order reduction method for specific modes. Based on the relative factors of the diagonal variables of generator sets, the electromechanical modes are grouped into groups, each group sharing a reduced order model, thus greatly reducing the amount of calculation. Optimization analysis of reduced order model. According to the model reduction method of the general control system, the optimization idea of model reduction in this paper is determined. The optimal number of generators in the model is determined by comparing the accuracy of the eigenvalues and the number of generators reserved in the model. The calculation verification is carried out in 23 computer system and 70 computer system. By grouping the electromechanical mode with correlation factors and optimizing the reduced-order model according to the idea of the model reduction method, the eigenvalue of the electromechanical mode of large-scale power system is calculated, which avoids the failure of the QR full-dimension eigenvalue method when the dimension of the state matrix is large. A reduced order model can calculate the eigenvalues of multiple electromechanical modes and further improve the computational efficiency.
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM712

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