电力系统故障恢复过程中的过电压控制

针对由空载和轻载线路恢复所引起的过电压问题,文中提出了基于灵敏度分析的确定最有效控制变量及其调节量的方法,引入了有效因子的概念,既考虑了控制变量的电压灵敏度,又综合考虑了设备本身和运行条件的约束及当前状态的调节裕度,确保控制过程中不会产生新的电压越限,通过由该方法确定的有效控制变量对过电压进行了校正,从而使所需的操作数目最少.对IEEE10机39节点测试系统的计算结果表明了该方法的有效性.     

电力系统恢复过程中过电压校正控制序列的模糊多属性决策方法

针对电力系统故障恢复初期出现的持续工频过电压问题,文章采用模糊多属性决策的方法,以控制变量关于电压越限节点的电压控制灵敏度,控制变量调节裕度大小及反应控制变量性质的优先级相对大小的模糊加权组合为模糊效用函数,用模糊集排序方法对模糊效用函数进行比较,得到控制变量的最佳排序。利用这种方法可以有效地减少对恢复过程中的过电压进行校正时的校正控制次数。     

电力系统恢复过程中过电压校正控制序列的模糊多属性决策方法

针对电力系统故障恢复初期出现的持续工频过电压问题,文章采用模糊多属性决策的方法,以控制变量关于电压越限节点的电压控制灵敏度,控制变量调节裕度大小及反应控制变量性质的优先级相对大小的模糊加权组合为模糊效用函数,用模糊集排序方法对模糊效用函数进行比较,得到控制变量的最佳排序.利用这种方法可以有效地减少对恢复过程中的过电压进行校正时的校正控制次数.     

电力系统实时安全约束调度的混合算法 

提出了一种实时安全约束调度的混合算法,该算法结合了基于灵敏度的反向等量配对法和非线性原-对偶内点算法的优点,并进一步与自动发电控制(AGC)相结合,构成闭环控制系统,实现稳定断面越限的校正控制。当发现稳定断面越限时,由安全约束调度提供校正控制策略,并在AGC控制下执行,以自动完成解除越限的调整。在江苏省调能量管理系统(EMS)的实际工程应用表明,该方法可以满足实时安全约束调度的要求,有效地将稳定断面有功功率控制在允许范围内, 保证电力系统的安全、稳定运行。     

EMS中安全约束调度在辽宁电网中的应用研究

简要介绍了基于CC－2000平台的EMS中安全约束调度软件的基本构成与主要特点,结合电网实际,利用安全约束调度软件研究电网运行的相关问题,以主干网有功、变电所母线电压、事故后线路有功越限等给出了有效的不同校正策略,对防止和快速消除电网运行中的电气量过载和保证电网安全经济运行具有重要的指导意义。     

励磁系统中高压侧电压控制的优化

建立了以系统有功网损为最小的目标函数、电网潮流方程为约束条件、发电机升压变压器电抗为控制变量的高压侧电压控制模型。采用路径跟踪内点法进行优化,在此基础上对IEEE-30节点系统不同的运行状态进行计算。结果表明,高压侧电压控制（HSVC）优化方法可以有效地降低系统网损。     

考虑电压稳定约束的无功优化新模型

为了提高电力系统的安全水平,有必要在无功优化中考虑静态电压稳定约束.现有模型以发电机组恒定不变的无功上下限值来确定电压稳定极限,由此可能导致无功的优化运行不满足实际发电机组的运行极限约束.建立了一种含静态电压稳定约束的无功优化新模型.其中,目标函数为正常状态的有功网损最小,约束方程包括正常状态和临界状态的潮流及其他安全约束和电压稳定裕度约束.由于采用一组基于发电机运行极限图的分段函数来准确反映发电机组的无功限制,从而克服了现有模型可能违反发电机组运行极限约束的问题.采用预测-校正原对偶内点法来求解无功优化新模型,通过IEEE30节点系统的仿真计算,验证了本文所建模型的可行性.     

电力系统静态安全分析中的校正控制算法

系统运行过程中,以消除运行约束越限为目标的校正控制策略可能导致系统的静态电压稳定裕度不满足要求。提出一种直接消除系统运行约束越限,间接提高静态电压稳定裕度的校正控制算法。该方法首先消除系统运行约束越限现象,然后通过潮流方程的切向量识别系统的薄弱节点,并利用电压幅值优化来间接地提高系统的静态电压稳定裕度。IEEE24节点和我国西北682节点系统的仿真算例表明,方法简单有效,计算速度快。     

基于专家知识的电压无功控制

电网经济运行的前提必须是保证系统安全运行，在保证电压合格的情况下再考虑降低网损才有实际意义。文中采用基于广站控制体的专家知识就地控制电压。在本地调整手段用尽后．母线电压仍然越限时，自动根据网络的拓扑结构进行远方调整，直到消除越限或用尽远方调整手段。线性规划法中初始可行解对于无功优化的成败至关重要，因而提出应用基于厂站控制体的专家知识来进行电压校正控制．进而获取线性规划问题的初始可行解；另外．本算法只选择系统监视的母线电压作为状态变量，大大降低了方程的维数．提高了计算速度．本算法运用于某实际系统的无功优化控制，获得了较满意的效果。     

用AGC实现稳定断面越限的预防和校正控制

提出将自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)与安全约束调度结合在一起,构成闭环控制系统,实现稳定断面越限的预防和校正控制.当稳定断面重载时,根据该断面有功功率相对于机组有功出力的灵敏度系数对机组出力的调节方向加以限制,防止由于AGC的正常调节导致重载程度的进一步加剧(简称预防控制);当稳定断面越限时,由安全约束调度提供校正控制策略,并在AGC控制下执行,自动完成解除越限的调节(简称校正控制).在江苏省调EMS中的实际工程应用表明,该方法可以有效地将稳定断面有功功率控制在允许范围内,保证电力系统的安全稳定运行.     

基于高斯混合模型及近似线性规划的风电系统校正控制方法

提出一种基于高斯混合模型及近似线性规划的风电系统校正控制方法。考虑到风电及负荷功率预测误差的非高斯特性及相关性,建立了描述风电及负荷功率联合概率分布的高斯混合模型。考虑切负荷、发电机功率调整以及统一潮流控制器等控制措施,以控制代价最小为目标函数,构建了计及电压、频率及线路潮流等静态安全约束的风电系统校正控制优化问题的数学模型。为求解含不确定变量的非线性优化问题,依据高斯混合模型的性质,在稳态运行点的邻域内将非线性约束近似转化为线性约束,用线性规划方法求解,并不断迭代直至收敛。最后,将该方法应用于修改后的IEEE 10机39节点算例系统验证其有效性,与场景法的对比结果表明该方法求解效率较高,且具有较好的经济性。     

考虑电压约束裕度的无功优化及其内点解法

常规无功优化算法的目标函数一般为满足电压限制下的有功损耗最小,这将使优化后个别母线的电压非常接近其合格范围的上限,使电压合格率下降,成为系统安全运行的隐患。根据实际运行中对这一安全裕度的方法仍存在一些问题。根据实际运行中对这一安全裕度的模糊要求,该文提出了在常规算法中引入模糊约束以解决这一问题。采用原-对偶内点算法详细地推导了带有模糊安全约束裕度的逐次二次规划数学模型。算例的结果表明：带有模糊约束的逐次二次规划内点法可以实现在满足电压安全约束下的网损最小,其网损的损失很小,而优化后的电压合格裕度却有较大的增加。     

基于风险控制的PSCOPF改进模型及交替迭代算法

计算效率低和计算结果过于保守是困扰传统预防性安全约束最优潮流(PSCOPF)应用的2个关键难题。针对这些问题,提出一种新的具有可控风险度的改进模型及交替迭代算法。根据电力系统实际运行控制存在偏差的特点,在发电机有功和无功源电压等变量的基础上引入偏差量;以偏差量的平方和最小作为综合风险指标,构造电压互补约束,将原始大规模PSCOPF问题分解为故障数较少的PSCOPF和约束潮流2个子问题。子问题之间采用交替迭代的方式计算,获得不可控故障集和可控故障集,进而得到整个问题的解。IEEE 118、300节点标准系统和某703节点、241个预想故障实际系统的测试结果表明,所提模型及算法在不降低系统安全性的前提下具有良好的经济性和较高的计算效率;与传统模型的集中式计算方法相比,其占用内存可减少80%,串行和并行加速效果分别在5倍和10倍以上。     

三相接地系统短路故障限流器及其控制策略

介绍一种适用于高压电网的三相接地系统桥式固态短路故障限流器的拓扑结构，分析了在各种可能的短路故障情况下限流电路的工作机理，给出了针对各种短路情况的控制策略，并用电力电子专用仿真软件PSIM对其进行仿真验证。理论分析和仿真结果证明，该限流器具有对电力系统的正常运行无明显影响，在短路故障发生时无延时自动插入限流电抗器，断开故障电流时不会引起附加振荡和过电压，控制方法灵活，可实现无电流冲击的软自动重合闸等显著优点。     

一种基于连续线性规划技术的在线静态安全校正算法

提出了一种电力系统在线静态安全校正算法.该算法基于连续线性规划技术,将安全校正问题分解为非线性潮流和线性控制灵敏度计算子问题以及基于灵敏度的线性规划控制子问题.在线性规划控制子问题中采用了扩大参与约束集策略、主导约束预测策略、筛选参与控制集策略和限制部分控制的有效可控区间策略等来提高在线计算的效率.对3个大型实际系统进行的数值分析表明文中所提算法是十分有效的.     

一种安全稳定紧急调控在线预决策方法

特高压交直流系统安全稳定特性复杂,在严重多重故障下可能存在较大事故风险,需要采取预防措施进行控制。对于实时性要求不太高（分钟级）的安全稳定问题,及时有效的故障后紧急调控可以避免预防控制防御代价过大的问题。为了弥补目前调度运行人员采用的离线调度预案和校正控制实时决策计算的不足,提出了一种安全稳定紧急调控在线预决策方法。采用预想故障时域仿真的中长期变步长计算方法,通过各母线频率电压波动判断准稳态运行状态并形成运行方式,通过求解安全稳定约束优化函数获得预决策策略,实际故障发生后通过故障形态和安全稳定问题匹配预决策策略进行紧急调控,某实际电网的算例验证了该方法的有效性。     

基于约束型深度强化学习的主动配电网 电压控制策略

随着分布式电源与随机性负荷的大量接入,配电网的电压波动问题变得愈发严重。主动配电网能通过各种电压无功控制器平抑电压波动,但通常需要求解一个复杂的混合整数二阶锥规划问题,难以做到实时控制。文中利用深度强化学习建立了一个主动配电网实时电压控制模型,能快速得到满足潮流约束的控制策略。采集节点有功、节点无功、设备档位、时间步作为环境状态变量;以和网损及设备操作相关的费用作为回报函数来协调三个控制设备;通过基于长短时记忆网络的约束型强化学习来求解,从而建立主动配电网实时电压控制模型。基于4节点测试系统和IEEE-33节点测试系统进行了仿真,仿真结果表明,所提的深度强化学习方法能确保潮流约束,电压控制模型能实时控制电压无功控制器,以保证配电网的电压质量。     

A solution to security constrained non-convex economic dispatch problem by modified subgradient algorithm based on feasible values

A security constrained power dispatch problem with non-convex total cost rate function for a lossy electric power system is formulated. Then, an iterative solution method proposed by us and based on modified subgradient algorithm operating on feasible values (F-MSG) is used to solve it.Since all equality and inequality constraints in our nonlinear optimization model are functions of bus voltage magnitudes and phase angles, off-nominal tap settings and susceptance values of svar systems, they are taken as independent variables. Load flow equations are added to the model as equality constraints. The unit generation constraints, transmission line capacity constraints, bus voltage magnitude constraints, off-nominal tap setting constraints and svar system susceptance value constraints are added into the optimization problem as inequality constraints. Since F-MSG algorithm requires that all inequality constraints should be expressed in equality constraint form, all inequality constraints are converted into equality constraints by the method, which does not add any extra independent variable into the model and reducing the solution time because of it, before application of it to the optimization model.The proposed technique is tested on IEEE 30-bus and IEEE 57 bus test systems. The minimum total cost rates and the solution times obtained from F-MSG algorithm and from the other techniques are compared, and the outperformance of the F-MSG algorithm with respect to the other methods in each test system is demonstrated.     

Evolutionary programming based security constrained optimal power flow

This paper presents an algorithm for solving security constrained optimal power flow problem through the application of evolutionary programming (EP). The controllable system quantities in the base-case state are optimised to minimize some defined objective function subject to the base-case operating constraints as well as the contingency-case security constraints. An IEEE 30-bus system is taken for investigation. The security constrained optimal power flow results obtained using EP are compared with those obtained using conventional security constrained optimal power flow. The investigations reveal that the proposed algorithm is relatively simple, reliable and efficient and suitable for on-line applications.