考虑新能源发电不确定性的静态电压稳定故障筛选与排序方法

为了有效地分析电力系统设备故障和新能源发电不确定性对系统静态电压稳定的影响,提出了一种考虑新能源发电不确定性的静态电压稳定故障筛选与排序方法。假设各新能源发电出力为均值,建立N-1故障场景下确定性的电压稳定临界点模型,根据所得的故障后负荷裕度筛选得到严重故障集。考虑风电和光伏发电的随机分布,建立故障场景下的电压稳定概率评估模型,采用随机响应面法求解获得故障场景的负荷裕度累积概率分布。根据负荷裕度累积概率分布,设计了2种故障后系统电压稳定性的排序指标,确定严重故障集的排序。IEEE 118节点标准系统的计算结果表明,所提故障筛选与排序方法是有效的,可以甄别和排序各故障场景下系统的概率静态电压稳定性;根据故障排序结果构建的电力系统概率电压稳定域有助于对概率稳定边界的分析和研究。     

一种三级协调的配电网预想故障筛选与排序方法

为了提高配电网预想故障集筛选和排序的快速性、准确性,文章以配电网历史故障数据和运行数据为基础,提出一种三级协调的配电网预想故障筛选与排序方法。采用层次云理论计算故障情况下电压、短路电流、有功功率、无功功率损耗和功率因数之间的权重关系,并通过预处理构建支路参数筛选指标,对预想故障集进行预筛选以缩小故障筛选范围。利用π型支路模型,提出基于同步相量测量装置(Phasor Measurement Unit, PMU)的负荷裕度筛选指标和基于PMU的电压稳定排序指标,实现对严重故障的快速筛选与排序。实例分析表明：该方法能全面、准确、高效地实现系统预想故障集筛选与排序。     

基于改进型PEM和L指标的含风电场电力系统静态电压稳定评估

快速、准确地评估系统电压稳定性对于大规模风电并网后电力系统安全运行具有重要意义。为此,提出一种基于改进型点估计法(point estimate method,PEM)和局部电压稳定指标(L指标)的含风电场电力系统静态电压稳定评估方法。首先,提出一种改进型PEM计算L指标各阶矩和半不变量,并结合Cornish-Fisher级数展开获得其概率分布,相比于传统2n+1法,在无须涉及更高阶矩等复杂计算下可提升L指标分布的拟合精度;然后,利用风险偏好型效用函数定义计算各节点电压失稳风险度,完成含风电场电力系统静态电压稳定评估,识别系统电压稳定薄弱节点;最后,基于该风险度引入风电并网电压稳定因子,并由此分析风电对系统静态电压稳定的影响。采用改进的IEEE-14和39节点系统算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于改进型PEM和L指标的含风电场电力系统静态电压稳定评估

快速、准确地评估系统电压稳定性对于大规模风电并网后电力系统安全运行具有重要意义。为此,提出一种基于改进型点估计法(point estimate method,PEM)和局部电压稳定指标(L指标)的含风电场电力系统静态电压稳定评估方法。首先,提出一种改进型PEM计算L指标各阶矩和半不变量,并结合Cornish-Fisher级数展开获得其概率分布,相比于传统2n+1法,在无须涉及更高阶矩等复杂计算下可提升L指标分布的拟合精度;然后,利用风险偏好型效用函数定义计算各节点电压失稳风险度,完成含风电场电力系统静态电压稳定评估,识别系统电压稳定薄弱节点;最后,基于该风险度引入风电并网电压稳定因子,并由此分析风电对系统静态电压稳定的影响。采用改进的IEEE-14和39节点系统算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

一种用于电力系统静态稳定性分析的故障筛选与排序方法

提出了一种用于电力系统静态稳定性分析的故障筛选和排序方法,该方法分为两个阶段:在第1阶段采用基于灵敏度的负荷裕度预估方法和通过两次潮流迭代预估系统电压降的方法从全部故障中筛选出严重故障集;在第2阶段采用改进的二次曲线预估方法对严重故障进行负荷裕度的预估和排序,同时应用故障连续潮流对失稳故障进行识别和排序.利用该方法开发的电力系统静态稳定分析与控制软件在国外某实际电力系统中的成功运行表明了该方法的有效性.     

基于电压脆弱性的支路事故排序快速算法

提出一种基于电压脆弱性的支路事故排序快速算法.用线性灵敏度法快速得到各事故后的临界电压,根据静态能量与注入功率和节点电压的关系引出静态能量裕度的定义,提出两个可用于事故筛选与排序的电压脆弱性评估指标.其中局部指标计算事故后系统稳定运行时各节点能量裕度,并取最薄弱节点的值作为系统的能量裕度;整体指标取事故后系统稳定运行的总能量得到的能量裕度.由这两个指标分别对事故进行筛选与排序,得到严重事故集.对IEEE30、IEEE57母线系统的仿真结果与采用内点法精确计算的排序结果对比验证该思路的有效性.     

基于电压脆弱性的支路事故排序快速算法

提出一种基于电压脆弱性的支路事故排序快速算法。用线性灵敏度法快速得到各事故后的临界电压,根据静态能量与注入功率和节点电压的关系引出静态能量裕度的定义,提出两个可用于事故筛选与排序的电压脆弱性评估指标。其中局部指标计算事故后系统稳定运行时各节点能量裕度,并取最薄弱节点的值作为系统的能量裕度;整体指标取事故后系统稳定运行的总能量得到的能量裕度。由这两个指标分别对事故进行筛选与排序,得到严重事故集。对IEEE30、IEEE57母线系统的仿真结果与采用内点法精确计算的排序结果对比验证该思路的有效性。     

基于灰色关联分析法的电压稳定故障筛选与排序

故障筛选与排序是电力系统电压稳定评估的重要部分。针对以往基于潮流计算筛选方法的单一性,提出了一种新的故障筛选与排序方法。首先结合感应电动机特性、负荷大小、电源支撑及输电线路情况构建一套故障筛选指标体系;其次针对单一指标反映故障严重程度的局限性,采用灰色关联分析法计算综合指标,综合多方面因素评估故障严重程度。采用存在电压稳定问题的实际电网数据对所提方法进行验证,结果表明基于灰色关联分析法的电压稳定故障筛选与排序方法是合理和有效的。     

大规模电力系统静态电压安全评估

静态电压安全评估对于保障正常输电、负荷稳定运行具有重要意义。随着全国互联电网的发展,电力系统变得规模庞大且结构复杂,针对全网故障的裕度评估工作往往十分繁重。在综合考虑效率和准确性的基础上,提出了一种静态电压安全评估方法。该方法以电压水平为约束条件,定义了电压安全裕度,利用基于二分法搜索算法的故障筛选得到严重故障集以减少计算成本,然后采用动态潮流模型和算法计算各故障限制下的有功功率裕度指标,再对其中裕度较低的故障进行更为详细的时域仿真分析验证。基于南方电网开展了计算分析,结合时域仿真结果,探讨了相关动态潮流模型的影响。结果表明,所提出方法既避免了大量仿真计算,又给出了严重故障详细信息,可有效应用于实际电网安全运行分析。     

全局输配电网电压稳定故障筛选与排序的分布式计算方法

随着传统配电网向含大量分布式电源的主动配电网转变,输电网、配电网电压稳定评估已不再适宜各自独立计算。基于输电网、配电网分属于不同控制中心调控,提出一种全局输配电网电压稳定故障筛选与排序的分布式计算方法。该方法分为两阶段：阶段1中采用输配电网主从分裂分布式潮流工具在系统要求最小负荷裕度值的工况下进行各预想故障的潮流计算,采用最优乘子法筛选出潮流不可解的严重故障;阶段2中采用基于输配电网分布式连续潮流的步长加速二次曲线拟合方法计算严重故障的负荷裕度并进行排序。由1个IEEE 118节点输电网和2个IEEE 33节点配电网组成的全局输配系统的仿真算例表明所提方法能够快速可靠地实现全局输配电网电压稳定故障筛选与排序。     

可利用传输能力的快速计算

提出了一种利用故障过滤技术的可利用传输能力快速计算方法。利用迭代线性交流潮流法对热稳定约束和电压幅值约束条件进行N-1故障过滤,利用线性灵敏度法对电压稳定约束条件进行N-1故障过滤,得到最严重故障集;利用原－对偶内点法只针对若干最严重故障计算系统可利用传输能力。该算法提高了计算效率,同时保证了计算精度。算例仿真结果验证了所提算法的准确性和快速收敛性。     

基于期望损失指标的电力系统故障筛选和排序

为了避免在故障筛选与排序中只考虑故障的严重程度,提出了一种新的故障筛选和排序的方法。它是以动态安全域的求解为基础,以故障的期望损失作为筛选和排序的指标,同时考虑故障发生时电力系统的经济性与随机性两个方面,更符合实际情况。首先,根据经验故障集,用小范围解析法计算电力系统发生故障时的动态安全域,从而求解发生故障时的改进的概率不安全指标和期望损失,根据故障在故障集中的比例筛选出期望损失比较大的故障线路,将其放入筛选集中。然后,根据误差比例控制曲线,控制计算动态安全域的精度,重新计算筛选集中电力系统发生故障时的动态安全域、期望损失和它们所占的比例,依据此比例进行排序。通过IEEE10机39节点系统算例验证了该方法能够快速、全面、准确地实现故障的筛选与排序。     

基于静态电压稳定的事故筛选和排序算法综述

由于负荷的快速增长以及市场机制下电力系统运行方式的频繁调整使得电网可能接近稳定极限运行,这使得电网的电压稳定问题变得越来越严重.如何在事故扰动情况下快速而准确地评估电网的电压稳定性具有重要的意义.阐述了事故筛选和排序的基本概念和评估的指标类型,对现有的各种事故筛选和排序方法进行了总结与述评,并指出了此领域研究存在的问题.     

一种新的故障筛选和排序的方法

为了避免在故障筛选与排序中忽略严重故障而导致大停电的发生,提出了一种比较精确的新的故障筛选和排序方法。以动态安全域的求解为基础,在故障筛选时运用解析法求动态安全域,进而求解失稳度。以故障的失稳度作为故障筛选的指标,快速选出严重的故障,形成故障筛选集。在故障排序时对于筛选集中的故障线路运用BP神经网络求解动态安全域,从而求解概率不安全指标,以故障的概率不安全指标作为故障排序的指标,得到精确的故障排序。通过IEEE10机39节点系统算例验证了该方法能够快速、全面、准确地实现故障的筛选与排序,同时通过IEEE4机11节点系统验证了BP神经网络求解动态安全域的可行性,误差为0.0608,满足要求。     

高比例新能源电力系统静态电压稳定裕度在线概率评估

新能源的随机性、波动性及弱调节特性给电力系统静态电压的安全及稳定性带来了挑战。针对此问题，提出一种考虑源荷双侧不确定性的高比例新能源电力系统静态电压稳定裕度在线概率评估方法。首先，基于新能源无功调节特性与传统机组的差异，分析了大量新能源替代传统机组对稳定裕度的影响。然后，分析了新能源出力不确定性对稳定裕度分布范围的影响，并建立源荷不确定性模型以生成典型场景。最后，为了应对新能源快速波动性给稳定裕度带来的影响，提出基于优化ELM-KDE的稳定裕度在线概率评估方法。利用优化极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测典型场景稳定裕度并通过核密度估计(kernel density estimation, KDE)准确获得其概率分布函数。构建了静态电压稳定期望裕度和静态电压稳定风险度两个指标对结果进行表征。分别在New England 39和IEEE300节点系统进行了仿真测试，并将结果与传统蒙特卡洛方法计算结果对比，验证了所提方法的有效性。