本文關(guān)鍵詞：考慮負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性評(píng)估

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【摘要】：近年來(lái),國(guó)內(nèi)外發(fā)生了許多起電壓崩潰事故,造成了社會(huì)混亂和巨大的經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí),隨著負(fù)荷需求量不斷增長(zhǎng),電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)越來(lái)越接近其穩(wěn)定極限,電壓穩(wěn)定性問(wèn)題成為學(xué)者們研究的焦點(diǎn)。本文主要考慮負(fù)荷不確定性對(duì)電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性的影響,基于不同分析方法對(duì)電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估。針對(duì)電力系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性分析方法,改進(jìn)了基于改進(jìn)二分法的電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性分析方法。將其應(yīng)用于太原220kV實(shí)際系統(tǒng)來(lái)確定系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),并將計(jì)算結(jié)果與傳統(tǒng)連續(xù)潮流法進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明,改進(jìn)二分搜索法正確可靠,且在算法收斂性方面優(yōu)于傳統(tǒng)連續(xù)潮流法。針對(duì)在不確定因素影響下的電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性分析,采用基于拉丁超立方抽樣的概率潮流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法�？紤]負(fù)荷波動(dòng)極限,給出電壓穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)。結(jié)合N-1故障分析法,用基于拉丁超立方抽樣的概率潮流模擬法評(píng)估不同負(fù)荷波動(dòng)引起的電力系統(tǒng)電壓崩潰狀態(tài)。分析崩潰時(shí)負(fù)荷及節(jié)點(diǎn)電壓的分布并繪制相應(yīng)分布曲面,考察電力系統(tǒng)電壓崩潰的可能性和嚴(yán)重性,以及負(fù)荷波動(dòng)對(duì)各節(jié)點(diǎn)電壓的影響。以IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)以及太原220kV實(shí)際電網(wǎng)為例進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,所提方法找到了系統(tǒng)崩潰時(shí)負(fù)荷、節(jié)點(diǎn)電壓、系統(tǒng)負(fù)荷總量的分布規(guī)律；所提指標(biāo)具有正確性、一致性,在實(shí)際應(yīng)用中具有可行性。針對(duì)電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性分析中的模糊不確定因素,采用基于模糊理論的電壓穩(wěn)定性分析方法。通過(guò)建立電壓的模糊數(shù)學(xué)模型,應(yīng)用基于自適應(yīng)原理的蒙特卡羅方法對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行抽樣,采用模糊熵作為系統(tǒng)電壓質(zhì)量,對(duì)系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性進(jìn)行分析。以IEEE 14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,所提方法可以確定系統(tǒng)的薄弱區(qū)域,并分析系統(tǒng)崩潰的比例、電壓均值隨負(fù)荷增量的變化趨勢(shì)。與蒙特卡羅模擬法進(jìn)行相比,證明所提方法能夠提高抽樣效率。根據(jù)所提出的電壓穩(wěn)定性評(píng)估方法,利用MATLAB軟件設(shè)計(jì)了考慮負(fù)荷不確定性的系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性評(píng)估軟件。
【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng) 電壓穩(wěn)定性 負(fù)荷波動(dòng) 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 概率潮流 拉丁超立方抽樣 模糊理論
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM712
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題提出的背景和意義11
• 1.2 電壓穩(wěn)定性定義11-12
• 1.3 電壓穩(wěn)定指標(biāo)12-15
• 1.3.1 狀態(tài)指標(biāo)12-13
• 1.3.2 裕度指標(biāo)13-15
• 1.4 電壓穩(wěn)定性分析方法15-18
• 1.4.1 靜態(tài)分析方法15
• 1.4.2 動(dòng)態(tài)分析方法15
• 1.4.3 非線性動(dòng)力學(xué)方法15-16
• 1.4.4 概率分析方法16
• 1.4.5 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法16-18
• 1.5 論文的主要工作18-19
• 第二章 基于改進(jìn)二分法的電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性分析方法19-37
• 2.1 系統(tǒng)元件模型19-21
• 2.1.1 發(fā)電機(jī)出力約束19-20
• 2.1.2 負(fù)荷模型20
• 2.1.3 線路模型20-21
• 2.2 確定性潮流模型21-25
• 2.2.1 連續(xù)潮流法21
• 2.2.2 改進(jìn)二分搜索法21-25
• 2.3 電壓穩(wěn)定性指標(biāo)25-27
• 2.4 算例分析27-35
• 2.4.1 改進(jìn)潮流計(jì)算方法28-33
• 2.4.2 系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性指標(biāo)33-35
• 2.5 本章小結(jié)35-37
• 第三章 基于拉丁超立方抽樣概率潮流的電壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法37-61
• 3.1 基于拉丁超立方抽樣概率潮流的電壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程37-38
• 3.2 選取概率潮流計(jì)算方法38-41
• 3.2.1 蒙特卡羅模擬法38
• 3.2.2 拉丁超立方抽樣38-41
• 3.3 確定各負(fù)荷節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的變化范圍41
• 3.3.1 確定負(fù)荷變化范圍的上限41
• 3.3.2 確定負(fù)荷變化范圍的下限41
• 3.4 通過(guò)概率潮流方法獲取系統(tǒng)的崩潰狀態(tài)41-43
• 3.5 建立多尺度電壓穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系43-48
• 3.5.1 電壓風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)43-45
• 3.5.2 負(fù)荷節(jié)點(diǎn)類型指標(biāo)45-46
• 3.5.3 系統(tǒng)承受負(fù)荷能力風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)46-47
• 3.5.4 系統(tǒng)負(fù)荷損失風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)47-48
• 3.6 算例分析48-58
• 3.6.1 IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)48-54
• 3.6.2 太原市220kV電網(wǎng)54-58
• 3.7 本章小結(jié)58-61
• 第四章 基于模糊理論的電壓穩(wěn)定性評(píng)估方法61-75
• 4.1 基于模糊理論的電壓穩(wěn)定性評(píng)估流程61-62
• 4.2 對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行分級(jí)62-63
• 4.3 建立電壓的模糊數(shù)學(xué)模型63-67
• 4.3.1 模糊理論簡(jiǎn)介63-64
• 4.3.2 模糊集合隸屬函數(shù)64-65
• 4.3.3 電壓的模糊數(shù)學(xué)模型65-67
• 4.4 建立模糊電壓指標(biāo)67-69
• 4.4.1 模糊熵的定義67
• 4.4.2 常見的模糊熵公式67-68
• 4.4.3 模糊電壓指標(biāo)68-69
• 4.5 通過(guò)自適應(yīng)蒙特卡羅模擬法分析各系統(tǒng)狀態(tài)等級(jí)的電壓質(zhì)量69-70
• 4.5.1 自適應(yīng)抽樣原理69-70
• 4.5.2 基于自適應(yīng)蒙特卡羅模擬法計(jì)算流程70
• 4.6 算例分析70-73
• 4.7 本章小結(jié)73-75
• 第五章 電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性分析軟件設(shè)計(jì)75-89
• 5.1 軟件開發(fā)環(huán)境概述75
• 5.2 軟件功能介紹75-76
• 5.3 軟件界面介紹76-88
• 5.3.1 獲取系統(tǒng)參數(shù)模塊78-79
• 5.3.2 基于改進(jìn)二分法的電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性評(píng)估模塊79-81
• 5.3.3 基于拉丁超立方抽樣概率潮流的電壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊81-86
• 5.3.4 基于模糊理論的電壓穩(wěn)定性評(píng)估模塊86-88
• 5.4 本章小結(jié)88-89
• 第六章 總結(jié)與展望89-93
• 6.1 主要研究成果與結(jié)論89-91
• 6.2 有待進(jìn)一步開展的工作91-93
• 參考文獻(xiàn)93-99
• 致謝99-101
• 攻讀學(xué)位期間取得的成果101

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