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小干扰稳定性分析中一种关键特征值计算的稀疏实现 总被引:11,自引:4,他引:11
该文提出了一种大规模电力系统小干扰稳定性分析中基于稀疏技术的关键特征值求解方法。该方法借助于Cayley变换,将关键特征值计算变为主特征值的计算,导出了基于稀疏增广状态矩阵的幂法迭代公式,并利用稀疏2×2分块矩阵及稀疏三角分解技术实现了该方法。2个示例系统的计算结果验证了算法的正确性和有效性。该方法不但可用于低频振荡抑制中控制器参数的协调优化,而且其中使用的多种基本技术也可以推广到基于子空间法求取部分关键特征值的各种迭代计算中。 相似文献
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稀疏矩阵及稀疏线性方程组求解已成为大规模电网状态估计计算效率的瓶颈,阐释了基于BTF和Gilbert-Peierls算法的稀疏矩阵直接求解器KLU(Clark Kent LU),并将其嵌入到智能调度技术支持系统中生产运行的状态估计程序功能。首先在计算得到雅可比矩阵的基础上基于OpenMP并行化技术快速求解信息矩阵;然后使用KLU求解器进行信息矩阵的因子表符号分析和数值分解;最后在状态估计计算过程中使用KLU求解器求解线性方程组,从而提高大规模电网状态估计的计算效率。通过省中心、分中心、模型数据中心D5000的状态估计实际应用,证明了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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基于二维链表的稀疏矩阵在潮流计算中的应用 总被引:5,自引:5,他引:0
介绍了一种基于二维链表的稀疏矩阵存储方法,并将该方法应用到潮流计算中.通过改进二维链表的存储结构、用LU扩展的方法计算LU分解过程中的注入元位置、在稀疏矩阵中预先增加冗余元素存储注入元、针对LU分解的特点优化潮流方程的结构等技术,实现了对稀疏矩阵技术和潮流方程的优化,从而进一步提高了潮流计算的效率.对大系统的潮流计算证明,与传统的潮流算法相比,采用改进二维稀疏矩阵技术的潮流算法的计算速度显著提高,特别适合大规模电力系统的潮流计算. 相似文献
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随着互联电网规模不断扩大,电力网络分析计算对计算速度的要求日益提高。高级矢量扩展指令集(advanced vector extensions,AVX)是应对大规模浮点运算所提出的基于SIMD的快速并行计算解决方案,最高可以将浮点运算能力提升16倍。以电力系统三相潮流计算为研究对象,采用快速YBUS潮流算法计算。对迭代方程组求解过程进行改造,将8×8的矩阵与8×1的向量作为运算单元,利用AVX指令集实现运算单元的基本计算与求逆的矢量化算法,完成了基于运算单元的方程因子表分块求解算法;将三相潮流方程节点导纳矩阵的三相模型部分对应的6×6矩阵和6×1向量扩展到8×8矩阵和8×1向量构成的运算单元中,其他部分则有序填充至运算单元中。采用半动态节点优化编号,建立了以运算单元为单位的分块稀疏系数矩阵,基于运算单元运算符的矢量化重载实现了三相潮流方程并行求解。使用IEEE标准三相算例进行测试,结果表明,三相潮流矢量化并行算法与原有算法结果一致,在时间性能上具有高效性。 相似文献
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矩阵法是网络拓扑的基本方法,此方法易于编程,但速度很慢。通过分析可知邻接矩阵自乘的矩阵法进行矩阵乘法运算时,两个相乘矩阵中邻接矩阵是稀疏矩阵且保持不变,对其可以应用稀疏矩阵技术,为此提出了基于稀疏矩阵技术的矩阵法。该方法采用多种手段提高计算速度,首先,采用稀疏矩阵技术极大地提高了计算速度;其次,每计算出一个连通矩阵元素后马上更新当前连通矩阵,可以大大提高计算速度;第三,利用连通矩阵的对称性,只需计算一半的矩阵元素;最后,采用节点优化编号技术,进一步提高了网络拓扑分析的速度。对一个实际大型电网进行了拓扑分析,计算结果验证了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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本文开发了一种基于人工神经元网络和快速付里叶变换技术进行预想事故快速选的方法。利用快速解耦潮流计算的迭代一次法分别构造了反映预想事故严重程度的有功性能指标PIp和无功性能指标PIv,同是还构造了一个多层感知型神经元网络并用BP算法加以训练。 相似文献
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Optimum under-frequency load shedding during contingency situations is one of the most important issues in power system security analysis; if carried out online fast enough, it will prevent the system from going to a complete blackout. This article presents a new fast load-shedding method in which the amounts of active and reactive power to be shed are optimized with a dynamic priority list by using a hybrid culture–particle swarm optimization–co-evolutionary algorithm and artificial neural network method. The proposed method uses a five-step load-shedding scenario and is able to determine the necessary active and reactive load-shedding amounts in all steps simultaneously on a real-time basis. An artificial neural network database is established by using offline N – K (K = 1, 2, and 3) contingency analysis of the IEEE 118-bus test system. The Levenberg–Marquardt back-propagation training algorithm is used for the artificial neural network, and the training process is optimized by using a genetic algorithm. The artificial neural network database is updated based on new contingency events that occur in the system. The simulation results show that the proposed algorithm will give optimal load shedding for different N – K contingency scenarios in comparison with other available under-frequency load-shedding methods. 相似文献
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以连续潮流技术为基础,提出了考虑鞍点分叉造成的静态电压稳定性约束下的电力系统输电能力的快速分析与计算。考虑到输电线路和发电机故障对系统静态电压稳定性的影响,以电压稳定性指标进行预想事故选择,并用连续潮流法计算得到N-1安全约束下的系统输电能力。经过IEEE 9节点和30节点算例的分析,表明此方法是简洁,快速和可靠的。 相似文献
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综合能源系统实现了电、热、天然气等多种能源系统的耦合互联,相比于单一能源系统,其故障状态数目大幅增加,如何快速准确地从系统海量的故障状态中筛选出最严重的故障,从而提高风险评估效率,成为综合能源系统风险评估中的关键难题。针对这一问题,基于遗传算法提出了一种综合能源系统故障智能筛选和排序方法。首先,计及多种能源网络的约束条件,建立了综合能源系统故障期望损失双层优化模型,同时刻画了故障发生概率和故障损失对系统的影响。进而,基于遗传算法提出了故障期望损失双层模型的求解方法,并对传统遗传算法进行改进,使得方法能够同时筛选出期望损失最严重的多个故障状态。最后以修改的IEEE 33节点电力系统、巴厘岛供热系统和比利时天然气系统组成的综合能源系统为例,仿真结果表明所提方法的故障筛选效率明显优于常规枚举法和蒙特卡洛方法,证明了所提方法的有效性。 相似文献
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提出了一种“N-1”预想事故下满足静态电压稳定约束的快速可用输电能力(ATC)算法.算法在连续潮流法的基础上,以系统基态“N-1”事故下的运行点和应用灵敏度方法获取的预测点为拟合点,并引入曲线拟合技术来寻找“N-1”预想事故下的近似的“鼻点”,从而确定系统的可用输电能力.以IEEE 30节点测试系统为算例,验证了所提方... 相似文献
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电力系统在线动态安全评价的一种快速数值积分方法 总被引:7,自引:3,他引:7
本文提出了一种基于特殊二阶微分方程数值积分的预估──校正法,并利用稀疏向量法和补偿法进行电力系统动态安全评价的快速方法。计算量分析表明,对每一预想事故进行暂态稳定分析所需的积分运算时间不超过一次PQ解耦潮流计算中迭代时间的两倍.63机和45机系统的计算结果表明,所提方法准确、可靠,对每一预想事故进行暂态稳定分析的平均时间少于一次PQ解耦潮流计算,具备在线实现动态安全评价的能力. 相似文献
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线路开断引起电力系统分裂后的潮流计算 总被引:1,自引:0,他引:1
在静态安全分析中,因线路开断引起系统分裂后,常规解算方法是对各孤立系统(“岛”)重新形成相应的网络矩阵和因子表,并在此基础上计算AC潮流,对于互联系统来说,这种传统处理方法会耗用大量机时。本充分利用现已成熟的稀疏技术来对各“岛”进行潮流计算,本算法不但在精度上与常规算法完全一致,而且机时节约显,从而有利于在线应用。 相似文献
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在现代电力市场环境,可利用传输能力(ATC)需要尽快提供给使用方。而在计算中要考虑的所有N-1故障因素导致了ATC计算任务非常繁重。基于此,提出了一种应用故障过滤与排序技术的ATC快速计算方法。首先,采用迭代线性潮流法(ILPF)对电网的N-1故障进行排序以筛选出热稳定极限和电压幅值约束条件下最严重的故障情况;然后,应用原始-对偶内点法对最严重故障情况进行ATC的计算,解决了ATC计算的耗时问题。算法的有效性通过IEEE30母线系统的仿真得到了验证。 相似文献
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随着电网规模的不断扩大,对整个大电网进行统一的电压调控变得越发困难。提出一种基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区方法。首先建立电耦合强度矩阵反映系统节点间的电气耦合关系的强弱。然后采用深度学习中的稀疏自编码器,通过训练实现对输入的高维矩阵进行特征提取和降维。最后基于改进的K-means聚类算法用以对降维后的特征序列进行聚类分析,通过检验电气模块度值来确定最终的分区。以电气模块度、无功储备校验两个评价指标对电网分区质量进行评估。对IEEE39节点和IEEE118节点系统进行仿真分析,验证了所提方法在保证连通性以及充足的无功储备的的基础上,具有较高的电气模块度。 相似文献