發(fā)布時間：2018-08-21 09:16

【摘要】：隨著間歇性能源接入電網(wǎng),電網(wǎng)的潮流具有一定的隨機性。考慮高壓輸電網(wǎng)中直流潮流的不確定性問題,文中提出了一種帶預(yù)處理的區(qū)間Hull(P-Hull)算法來求解區(qū)間直流潮流。該方法首先通過預(yù)處理,形成主對角占優(yōu)的區(qū)間系數(shù)矩陣,然后利用區(qū)間Hull算法得到系數(shù)H-矩陣。為了提高結(jié)果的精度,分別利用向上近似和向下近似方法處理H-矩陣的比較矩陣,進(jìn)而采用迭代方法求得區(qū)間直流潮流分布的上下界。采用9節(jié)點系統(tǒng),將文中所提出的算法與蒙特卡洛算法進(jìn)行比較,揭示了誤差主要受網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不確定性的影響。此外,采用IEEE 57和IEEE 118節(jié)點系統(tǒng)分別對P-Hull算法、區(qū)間Hull算法、Krawczyk算子迭代法以及高斯消去法在精度和計算時間上進(jìn)行比較分析,可以看出P-Hull算法能夠得到最高的精度,并且其時間復(fù)雜度遠(yuǎn)小于蒙特卡洛算法。
[Abstract]:With the intermittent energy connected to the power grid, the power flow of the power grid has a certain randomness. Considering the uncertainty of DC power flow in high voltage transmission network, an interval Hull (P-Hull) algorithm with preprocessing is proposed to solve the problem. In this method, the interval coefficient matrix with dominant diagonal dominance is formed by preprocessing, and then the coefficient H-matrix is obtained by using the interval Hull algorithm. In order to improve the accuracy of the results, the upward approximation and the downward approximation are used to deal with the comparison matrix of the H-matrix, and then the upper and lower bounds of the interval DC power flow distribution are obtained by iterative method. In this paper, the proposed algorithm is compared with the Monte Carlo algorithm in a 9-bus system. It is revealed that the error is mainly affected by the uncertainty of the network parameters. In addition, the P-Hull algorithm, the interval Hull algorithm and the Gao Si elimination method are compared and analyzed by using IEEE 57 and IEEE 118-bus system, respectively. It can be seen that the P-Hull algorithm can obtain the highest precision. And its time complexity is much less than Monte Carlo algorithm.
【作者單位】： 清華大學(xué)電機工程與應(yīng)用電子技術(shù)系;電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點實驗室清華大學(xué);美國中西部電網(wǎng)獨立輸電系統(tǒng)運行公司;東南大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2013CB228203) 國家杰出青年科學(xué)基金資助項目(51025725) 國家自然科學(xué)基金資助項目(51277105)~~
【分類號】：TM711

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2195259