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新能源的大量接入给城市电网的安全运行和重要用户可靠供电带来很大挑战,其功率的随机波动易引发电网出现连锁故障风险。提出了一种考虑新能源出力随机波动和城市电网110 kV网架T接线开关投切的连锁故障风险评估方法。该方法在连锁故障发生概率和后果严重度的计算中都计及了系统状态的概率分布特性的影响,并采用基于半不变量法的概率潮流计算反映系统状态与新能源功率二者的概率分布特性之间的关系。另外,建立包含110 kV网架T接线开关投切的最小切负荷的混合整数非线性规划模型,并以最小切负荷量来表征系统在连锁故障的严重度。此优化模型通过决策故障下的各组T接线开关的投切状态,减少连锁故障下的切负荷量,进而有效降低连锁故障的风险。同时,通过机会约束描述重要用户负荷节点电压的安全运行范围,以确保重要用户负荷不停电的概率满足给定的置信水平,从而保证重要用户的安全可靠供电。最后,通过某个实际城市片区电网算例验证了所提出的连锁故障风险评估方法的正确有效性。 相似文献
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基于相对增益矩阵和 Prony 技术的南方电网FACTS 和 HVDC 之间交互影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
高压直流输电(HVDC)及灵活交流输电(FACTS)装置因其优良特性被广泛应用于现代电网中,但是其实际应用时间较短,加之其控制器的复杂性,使得对大规模交直流混联电网中 FACTS 装置之间及 FACTS 装置与 HVDC 间的交互作用的研究不够成熟和完善.文中以定量分析南方电网中FACTS 装置之间以及 FACTS 装置与 HVDC 系统间的交互作用大小为目标,建立了含 FACTS 装置和 HVDC 系统的多机电力系统的线性化模型,并详细阐述了引入不同 FACTS装置及直流系统时,控制变量、输出变量的选择及对代数方程的处理.接着对南方电网进行等值,利用该线性化模型推导出等值系统的传递函数,利用 RGA 方法找出 FACTS 装置之间以及 FACTS 装置与 HVDC 系统间的交互作用的大小.最后通过大扰动下的 Prony 分析验证了 RGA 分析结果的正确性. 相似文献
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为解决城区供电质量和供电可靠性的问题,基于现有220 kV机组并网接入情况和网架条件,考虑新增机组容量及类型,打破电源并网传统的接入模式(电厂与电网两点一线),对周边机组并网的网架资源进行整合重组,优化系统设计使2个500 kV供电片区均分别由燃煤和燃气不同类型机组接入,可分担电厂天然气或电煤一次能源供应不足导致停机的风险。同时,电源送出线路工程充分利用现状架空线路资源,在满足城市规划的条件下减少220 kV线路走廊建设规模,最大限度发挥深入负荷中心的线路输送能力。最后,对实际算例进行联合规划优化,通过3种方案的对比,可表现出所提方法的有效性。 相似文献
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针对大电网中多站点多目标无功协调控制模型收敛难、对离散变量初值敏感和耗时长的不足,提出一种基于分区求解的混合求解方法改善求解的效率和稳定性。首先利用NSGA-II处理离散变量的优势,筛选出无功协调控制问题在目标函数空间的优秀分区,采用NBI+GAMS快速求解所有优秀分区的最优解集,并过滤得到Pareto前沿,求解过程中引入多代理并行技术增加遗传种群和加快求解速度。对南方电网西电东送通道22个500k V枢纽变电站进行无功协调控制仿真,结果表明混合求解方法能够快速有效地求解大规模电网多站点的多目标无功协调控制模型。与单独采用NSGA-II相比,混合求解算法具有更优的收敛速度和Pareto前沿分布性。 相似文献
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多站点无功补偿装置的多目标协调控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前500 kV变电站中无功补偿装置所采用的单独补偿控制方式,提出一种多目标协调控制方式来克服无功补偿装置缺乏协调且损耗较大的不足。该方法将变电站内低容/低抗装置纳入SVC的控制体系,并考虑站与站之间无功补偿装置的相互影响,以节点电压偏差和无功补偿装置总损耗最小为目标建立多目标无功协调控制模型。根据无功协调控制中变量敏感度不同、局部搜索能力不足的特点,将控制变量划分为敏感变量和非敏感变量,采用具有二级搜索的改进NSGA-II算法求取其Pareto最优解集。对南方电网中电压耦合较强的2个变电站在3种不同负荷水平下进行无功协调控制仿真,结果表明优化结果能够根据控制需要为决策者提供多种最优的协调控制策略。与常规NSGA-II算法和法线边界交叉算法的对比,表明改进NSGA-II算法得到的Pareto解集具有更优的收敛曲线及分布性。 相似文献
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针对配电网GIS系统信息质量低且挖掘应用较少的问题,提出一种面向图模联调校核的配电网数据融合算法。该算法利用改进的搜索策略进行配电网拓扑模型构建,并采用规则库完成异常数据的校核与修复。同时通过AHP算法对配变重过载的程度加以准确评估,再由灰色系统理论实现配变负荷的精准预测。仿真算例表明,所提出的配变重过载程度分析算法能够兼顾负载率、重过载次数及其持续时间的影响,进而准确评估重过载的严重程度。此外,算法还可准确预测配变负荷,且平均预测误差仅为5.2%,显著优于传统曲线拟合算法。 相似文献