隨著我國電力體制改革和能源轉(zhuǎn)型升級(jí),風(fēng)電等可再生能源和電動(dòng)汽車等新型負(fù)荷大量接入電網(wǎng),外部環(huán)境對(duì)電網(wǎng)的影響增大,現(xiàn)代電力系統(tǒng)具有強(qiáng)不確定性以及復(fù)雜性。綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)、領(lǐng)域知識(shí)和人工智能技術(shù),研發(fā)面向電力工業(yè)的人工智能系統(tǒng),對(duì)維持電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定運(yùn)行具有重大意義。然而,考慮設(shè)備安全性、供電可靠性和現(xiàn)有的技術(shù)條件下,直接在實(shí)際電力系統(tǒng)環(huán)境對(duì)人工智能系統(tǒng)進(jìn)行測試是不現(xiàn)實(shí)的。合理思路是在仿真系統(tǒng)上完成人工智能系統(tǒng)初步開發(fā)和試驗(yàn)工作。因此,研究實(shí)現(xiàn)強(qiáng)不確定性復(fù)雜電力系統(tǒng)的仿真設(shè)計(jì),完成面向電力工業(yè)人工智能的數(shù)字孿生系統(tǒng)的搭建,為人工智能研究提供系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)和數(shù)據(jù),具有重要的意義。本文在現(xiàn)有電力系統(tǒng)仿真模型、仿真技術(shù)、仿真算法的基礎(chǔ)上,提出一種軟件集成思路及框架結(jié)構(gòu),通過開發(fā)新的模型,整合已有成果,實(shí)現(xiàn)面向電力工業(yè)AI研發(fā)的電力數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建,并在此基礎(chǔ)上,展望這一技術(shù)未來的發(fā)展方向。主要研究內(nèi)容包括:(1)利用多Agent技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)的各種異構(gòu)模型的集成,建立了一個(gè)靈活、易于擴(kuò)展的仿真平臺(tái),可以綜合考慮電力系統(tǒng)各種因素對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的影響,用于模擬電力系統(tǒng)在不確定性因素、廣域控制、繼電保護(hù)等共同作用下的動(dòng)態(tài)特性。(2)對(duì)電力系統(tǒng)的不確定性模型進(jìn)行研究,利用隨機(jī)過程、隨機(jī)微分代數(shù)方程和概率函數(shù)建立負(fù)荷、風(fēng)電出力、輸電線路概率故障、通信時(shí)延等不確定性模型。此外,為了考慮電力系統(tǒng)繼電保護(hù)以及控制對(duì)電力系統(tǒng)暫態(tài)及中長期動(dòng)態(tài)的影響,建立了廣域PSS控制、AGC控制、基于邏輯推理的繼電保護(hù)模型。相關(guān)模型的有效性在小案例中得到分析驗(yàn)證。(3)在IEEE 14節(jié)點(diǎn)測試系統(tǒng)上驗(yàn)證了本文所搭建的多Agent仿真平臺(tái)Agent通信交互的正確性。通過和Monte Carlo法對(duì)比,驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的強(qiáng)不確定性仿真系統(tǒng)相對(duì)Monte Carlo法更能考慮不確定因素的隨機(jī)波動(dòng)本質(zhì),仿真結(jié)果相對(duì)只考慮初始狀態(tài)不確定性的Monte Carlo法更全面。在36節(jié)點(diǎn)測試系統(tǒng)的初步實(shí)證研究表明,本文設(shè)計(jì)的強(qiáng)不確定性仿真系統(tǒng)可以綜合反映各Agent對(duì)電力系統(tǒng)的影響作用,可以實(shí)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)源采集,支撐“大數(shù)據(jù)”“態(tài)勢感知”等場景的模擬,為研究新的智能調(diào)度決策輔助系統(tǒng)提供全面的模擬數(shù)據(jù)。
【學(xué)位單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM73;TP391.9
【部分圖文】：

圖 3-1 雙饋風(fēng)力感應(yīng)發(fā)電機(jī)[49] 3-1 是雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)的模型圖[50]。帶漿距角控制的風(fēng)機(jī)模型適用于有速發(fā)電機(jī)。在該模型中，渦輪葉片在超同步條件下可以旋轉(zhuǎn)以降低轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速p 稱為漿距角。表 3-1 是該風(fēng)機(jī)模型的參數(shù)。

( ) = ( ( ) ) （ 為 ( )的均值， 為初始化的風(fēng)速，同時(shí)也是風(fēng)速均值。圖為風(fēng)速額定值為 15m/s, = ě， = ě， = ， = 時(shí)威布爾真結(jié)果。

荷無功功率波動(dòng)軌跡。由圖 3-4 可以看出，采用 OU 過程模擬的負(fù)荷功率波動(dòng)仿真軌跡變化相對(duì)采用高斯白噪聲模擬的負(fù)荷功率波動(dòng)仿真軌跡更慢，而且其會(huì)趨向于預(yù)設(shè)的均值，可以用來模擬負(fù)荷功率逐漸趨于某一定值，并在附近波動(dòng)的場景，更適用于模擬負(fù)荷在一定時(shí)間內(nèi)的不確定性波動(dòng)情況。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2840142