本文關(guān)鍵詞：含風(fēng)電的電力系統(tǒng)等值負(fù)荷模型辨識及靜態(tài)電壓穩(wěn)定分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：除大規(guī)模集中并網(wǎng)以外,風(fēng)電還分散接入配電網(wǎng)中,使其與負(fù)荷緊密相聯(lián)。從配電網(wǎng)的高壓側(cè)來看,配網(wǎng)中的負(fù)荷已經(jīng)不是嚴(yán)格意義上的負(fù)荷,其中可能含有部分風(fēng)電成分。因此需要考慮風(fēng)電接入后對用于電力系統(tǒng)分析的負(fù)荷模型的影響。同時在風(fēng)電接入后,等效負(fù)荷特性的變化對系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定也產(chǎn)生了直接的影響。因此本文考慮到風(fēng)電接入電網(wǎng)后的等值負(fù)荷模型辨識問題,建立含風(fēng)電的等值負(fù)荷模型,并利用該負(fù)荷模型分析風(fēng)機并網(wǎng)對系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定特性的影響,為含風(fēng)電的等值負(fù)荷模型辨識與靜態(tài)電壓穩(wěn)定分析提供新方法。首先針對風(fēng)電的功率輸出隨機性的特點,本文引入風(fēng)速作為負(fù)荷模型的一個變量建立了含風(fēng)電的等值負(fù)荷模型。與傳統(tǒng)的負(fù)荷建模所用量測數(shù)據(jù)不同,風(fēng)速數(shù)據(jù)波動范圍廣且隨機性強,針對負(fù)荷量測數(shù)據(jù)這一特點,選擇使用基于密度的聚類算法對負(fù)荷建模量測數(shù)據(jù)進行處理,該聚類算法對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求較低�？紤]到含風(fēng)電等值負(fù)荷復(fù)雜的負(fù)荷特性,本文選擇使用靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷模型,并利用處理后的量測數(shù)據(jù)對模型進行辨識。通過與采樣數(shù)據(jù)對比表明該等值模型可較好地反映風(fēng)電接入后的負(fù)荷所呈現(xiàn)出的負(fù)荷特性。其次本文所建立的等值負(fù)荷模型由于計及風(fēng)電成分,故模型結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,針對模型的上述特點,本文提出了含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的連續(xù)潮流法。等值負(fù)荷模型為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型的模型結(jié)構(gòu)決定了在連續(xù)潮流計算過程中雅可比矩陣求解的困難,因此給出具體的求解過程�？紤]所建等值負(fù)荷模型含風(fēng)電成分使得無法沿用傳統(tǒng)的負(fù)荷增長模式,因此本文重新設(shè)計了負(fù)荷增長模型,并從而提出了含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的連續(xù)潮流計算方法。最后,利用提出的基于含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的連續(xù)潮流法,分析在不同的場景下,風(fēng)電接入后對于系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定特性的影響。通過對比風(fēng)電不同接入位置對系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定影響的基礎(chǔ)上,提出了基于單位容量的靜態(tài)電壓穩(wěn)定評價指標(biāo)。同時,探討了在不同的負(fù)荷增長情況下,風(fēng)電的對于系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定的影響情況,并給出其主要規(guī)律。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電 等值負(fù)荷模型 連續(xù)潮流 靜態(tài)電壓穩(wěn)定
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM614;TM712
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 課題的研究背景及意義9-11
• 1.2 課題在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 負(fù)荷建模的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 電壓穩(wěn)定的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本文的主要研究工作16-18
• 第2章 含風(fēng)電的電力系統(tǒng)靜態(tài)等值負(fù)荷模型辨識18-33
• 2.1 引言18
• 2.2 靜態(tài)等值負(fù)荷模型的結(jié)構(gòu)18-21
• 2.2.1 靜態(tài)負(fù)荷模型的分類18-19
• 2.2.2 考慮風(fēng)速的等值負(fù)荷模型19-21
• 2.3 含風(fēng)電的等值負(fù)荷量測數(shù)據(jù)處理21-27
• 2.3.1 基于量測數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的聚類算法選擇21-22
• 2.3.2 基于密度的聚類算法的數(shù)據(jù)處理22-25
• 2.3.3 聚類算法的距離定義25-26
• 2.3.4 基于DBSCAN算法的數(shù)據(jù)處理流程26-27
• 2.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含風(fēng)電等值負(fù)荷模型27-32
• 2.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型27-28
• 2.4.2 含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的參數(shù)辨識28-31
• 2.4.3 含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的檢驗31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第3章 含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的連續(xù)潮流算法33-46
• 3.1 引言33
• 3.2 連續(xù)潮流法的基本原理33-35
• 3.3 含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的連續(xù)潮流算法35-44
• 3.3.1 風(fēng)電接入后的等值負(fù)荷模型負(fù)荷增長方案設(shè)計36-39
• 3.3.2 基于含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的連續(xù)潮流雅可比矩陣求解39-41
• 3.3.3 含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的連續(xù)潮流預(yù)測校正處理41-43
• 3.3.4 含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的連續(xù)潮流計算流程圖43-44
• 3.4 算例分析44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于含風(fēng)電等值負(fù)荷模型的電網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定特性分析46-56
• 4.1 引言46
• 4.2 常規(guī)負(fù)荷特性對靜態(tài)電壓穩(wěn)定的影響46-49
• 4.3 含風(fēng)電等值負(fù)荷特性對系統(tǒng)電壓穩(wěn)定的影響49-55
• 4.3.1 風(fēng)電的不同接入位置對靜態(tài)電壓穩(wěn)定的影響49-51
• 4.3.2 不同的負(fù)荷增長方式對靜態(tài)電壓穩(wěn)定的影響51-53
• 4.3.3 風(fēng)電接入對靜態(tài)電壓穩(wěn)定的影響的因素分析53-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-57
• 參考文獻57-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文61-63
• 致謝63

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  本文關(guān)鍵詞：含風(fēng)電的電力系統(tǒng)等值負(fù)荷模型辨識及靜態(tài)電壓穩(wěn)定分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：475122