戴维南等值参数时域仿真跟踪算法分析与改进

从物理意义和数学假设两方面对现有的2种基于时域仿真的戴维南等值参数跟踪算法进行了详细的分析，揭示了两者共同的本质和算法实现上的差异。针对系统中所有负荷节点的处理方式，对现有2种算法进行了修正，使两者在物理本质、数学前提和计算结果三方面实现了统一。在统一现有算法的基础上，为了尽量减小“两状态法”可能带来的误差，以原算法的前提假设为出发点，对不同类型的发电机节点和负荷节点分别按照不同的方式进行处理，提出了改进的戴维南等值参数时域仿真跟踪算法。以等阻抗模判据为依据，通过稳态和暂态实例验证了改进算法能够更加准确地判断电力系统的电压稳定性。  

采用隐式Cholesky分解的大规模病态潮流计算

Levenberg-Marquardt(LM)方法是一种求解非线性方程组最小二乘解的数值方法,可以提高电力系统潮流计算的收敛性。为了提升LM方法求解病态潮流的计算效率,从注入元和计算时间2个角度比较分析2种不同的LM方法迭代步稀疏求解方案。在此基础上,采用隐式Cholesky分解算法求解LM迭代步,减少冗余计算量,进一步提高LM方法迭代步计算效率,算例通过对大规模电力系统潮流的仿真分析,验证了该方法的正确性和高效性。  

基于改进信赖域算法的孤岛交直流混合微电网潮流计算

交直流混合微电网兼备交流微电网和直流微电网的优点，是未来具有发展前景的一种微电网形式。针对对等控制策略下的孤岛交直流混合微电网，考虑分布式电源和分布式储能装置不同的控制方式，基于交直流互联变流器标幺化方法的自治运行控制策略，兼顾交流子系统和直流子系统之间的双向功率交换，建立了对等控制策略下的孤岛交直流混合微电网潮流计算模型。为了提高现有潮流计算方法的收敛性，提出了信赖域半径收敛至0的改进信赖域算法求解上述模型。通过对12节点的孤岛交直流混合微电网的潮流计算，与BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)信赖域算法及牛顿—拉夫逊法进行了对比，验证了所提算法的有效性和鲁棒性。  

考虑风电不确定性及柔性负荷的安全约束机组组合问题研究

针对风电出力的不确定性,采用基于拟蒙特卡洛(quasi-Monte Carlo,QMC)模拟的场景分析法生成风电出力初始场景,选取考虑风电预测误差较大的极限场景实现场景缩减.在不同的风电出力场景下,兼顾发电侧与需求侧柔性负荷的双侧协调配合,提出了计及柔性负荷的安全约束机组组合模型,实现了可削减负荷、可平移负荷以及可转移负荷3类柔性负荷的分类调度.通过对不同场景下10机系统的仿真计算,对比分析了需求侧柔性负荷调度对系统的经济成本、负荷峰谷差以及弃风量的影响.在考虑风电不确定性时,需求侧柔性负荷调度对提高系统经济性、缓解负荷高峰期用电压力具有重要作用,并且有利于增加风电的消纳,降低弃风电量.  

交直流微电网三阶段分布式状态估计方法

基于三阶段状态估计理论,建立了交直流微电网三阶段状态估计模型.采用拉格朗日松弛法对第一线性阶段的等式约束进行松弛,实现了交直流微电网状态估计的解耦,最终提出了一种三阶段分布式状态估计方法.相比较于集中式状态估计,分布式状态估计的状态变量维度降低,具有更高的计算效率,通信压力有所减小,另外,由于交直流微电网在分布式机制下相对独立,可以保护各自的信息隐私.通过仿真结果验证了模型和方法的有效性.  

基于输入变量秩相关系数的概率潮流计算方法

随着大量新能源接入,电力系统运行必须考虑其随机性带来的影响。概率潮流是有效工具之一。针对考虑输入变量相关性的概率潮流计算,文中采用Spearman秩相关系数表示输入随机变量间的相关性,分析了拉丁超立方抽样方法与秩相关系数的内在关联,提出结合遗传算法的改进拉丁超立方抽样方法进行概率潮流计算。算例结果表明,所提出的方法能较好地刻画风速间的相关性,不受输入随机变量边缘分布的影响,并且能处理秩相关系数矩阵正定和非正定的情况。