本文關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)連鎖故障早期預(yù)警模型研究

  更多相關(guān)文章： 連鎖故障 臨界狀態(tài) 預(yù)警模型 分裂技術(shù) 并行仿真

【摘要】：近年來世界各國多次發(fā)生的大規(guī)模停電事故給社會經(jīng)濟和人民生活造成了巨大的損失,而大規(guī)模停電事故一般都由連鎖故障造成,因此深入研究電網(wǎng)連鎖故障機理和臨界態(tài)特征,對可能發(fā)生大故障前的系統(tǒng)進行有效預(yù)警和預(yù)防,對提高電網(wǎng)可靠性,避免故障發(fā)生具有重要意義。然而在線連鎖故障預(yù)警分析,從計算能力和計算精度方面均遇到難以解決的困難。因此本文在對目前電力系統(tǒng)連鎖故障和可靠性評估的研究現(xiàn)狀進行總結(jié)的基礎(chǔ)上,對連鎖故障早期預(yù)警模型進行了研究,同時從小概率事件的仿真和并行仿真兩個方面對加快模型運行速度進行了研究。論文首先基于復(fù)雜系統(tǒng)的臨界特性,搭建了包含內(nèi)外兩層循環(huán)的電力系統(tǒng)連鎖故障早期預(yù)警模型,使用最優(yōu)交流潮流計算系統(tǒng)的可靠性指標,通過逐漸增加負荷水平,仿真系統(tǒng)運行壓力的演化,直至系統(tǒng)到達臨界狀態(tài),并研究了線路傳輸裕度對電網(wǎng)臨界度的影響。其次,采用分裂技術(shù),以提高對小概率大規(guī)模連鎖故障的仿真效率。分裂技術(shù)是一種減小方差的技術(shù),通過把大規(guī)模故障分割成一些更容易捕捉到的小的事件分別仿真,最后得到的大故障概率即為這些小事件的條件概率。與傳統(tǒng)蒙特卡洛仿真相比,分裂技術(shù)能在更少的仿真中捕捉到更多的故障鏈,同時可以將結(jié)果作為預(yù)測大規(guī)模故障鏈的依據(jù)。最后,采用并行技術(shù),將仿真任務(wù)分配給不同的子處理器同時運行,在保持精度的基礎(chǔ)上進一步縮短了仿真時間。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM711

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本文編號：1145074