基于降阶模型的区域电网电压预测控制算法研究

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时间:2018-11-26

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1、华北电力大学硕士学位论文第1章绪论1.1课题背景及研究的目的和意义现代电力系统是由电能生产、变换、输送、分配和使用组成的能量变换传输系统以及信息采集、加工、传输、使用组成的信息系统构成的一个非常复杂的非线性系统[1]。目前,世界各国电力的发展进程中,广泛采用大范围区域电网互联的方法实现资源的优化配置,使电力系统可以经济、可靠、稳定地运行。但随之而来带来一系列的安全问题,一旦电力系统安全性受到破坏,将会给国家经济、人民生活带来难以估量的损失和灾难性的后果。近年来,全世界范围内电网大停电事故频发。2003年8月14日,美国东北

2、部、中西部和加拿大东部联合电网发生大停电,停电持续时间达29小时之久,损失负荷约为61800MW,约5000万人受到影响,此次事故是北美历史上最大规模的停电事故,举世震惊!离我们最近的是2008年1月至2月期间,我国南方地区出现了多次大范围低温雨雪冰冻天气,使局部区域电网的安全运行经历了严峻考验。特别是,受暴雪、冻雨天气的影响,湖南、湖北、江西、安徽等地输变电线路出现大量断线倒塔事故,造成大范围、大面积停电限电,包括重要交通枢纽及设施等的供电中断,严重影响了电网安全运行,人民的正常日常生活受到了破坏。因此,电网的安全稳定运

3、行研究已经迫在眉睫。长期以来,电网的安全稳定运行研究均重点关注系统的角度稳定性,特别是系统遭受到大扰动或故障冲击后其暂态行为。但研究过程中发现:当系统发生扰动时,系统的频率和角度有时基本维持不变或变化在允许范围内,而某些节点电压出现持续下降且不可控制的情况,我们称之为电压崩溃问题。在区域电网电压稳定研究过程中,出现电压崩溃的根本原因是:电网中某些地区存在无功功率不足的情况,容易造成局部电压迅速下降,进而导致全网电压下降,最终使全系统发生电压崩溃[2]。目前,解决电压崩溃的方法最多采用的是二级电压控制,其能从区域电网电压稳定

4、的角度出发,全局上对整个系统的无功功率进行合理的分配与协调,突破了原有的只根据本机附近信息就地进行电压控制所带来的分散性和局部性问题,可有效提高区域电网的电压稳定性。本文通过建立二级电压控制系统动态模型,结合模型预测控制和模型降阶理论知识,研究了区域电网二级电压控制,主要进行了以下研究:(1)非线性动态模型的建立;(2)区域电网模型电压预测控制数值算法的研究;1华北电力大学硕士学位论文(3)利用经验Gramian模型降阶方法,对高维电力系统非线性动态模型进行降阶,研究基于降阶模型的区域电网电压预测控制的实现;(4)结合区域

5、电网算例,对区域电网电压预测控制性能进行分析。1.1课题研究现状1.2.1模型降阶技术近些年来,在电子系统、电力系统、控制系统、机械系统等众多工程应用领域,往往均涉及大型系统计算机仿真、优化与控制。上述这些系统一般都是由微分方程来描述的,通常方程的维数较高,给仿真计算带来了很大的困难。模型降阶技术就是在这种背景下应运而生,所谓的模型降阶就是在某种情况下将一个较大系统转化为一个近似的较小系统的过程,即通过降低大系统数学模型状态变量的维数,从而实现了简化系统数学模型方法和降低系统理论分析难度的目的。对模型降阶的认识一般可以基于

6、实验模型和数值模拟这两种方式进行考虑,前者是从系统物理结构的角度出发来简化模型,但由于系统物理结构的个别性和复杂性,形成不同精度的模型,使得这种模型降阶方法可以在某些条件的前提下进行应用;后者是利用单纯的数值方法来模拟系统的各种响应以达到对系统的行为进行模拟,但这种方法容易忽略工程系统的某些特性。下面,简单介绍一下广泛应用的模型降阶技术。(1)Pade近似法在模型降阶方法出现之前,Pade近似法因具有计算简易和良好近似性的特点,是解决系统输入输出传递函数问题最主要的方法之一,但在使用该法进行降阶时,不能保证简化模型保证原系

7、统的稳定性[3]。因此,Pade近似法在低频段的拟合精度高,使用范围受到了制约和限制。为了克服上述问题,研究人员又提出了Routh近似法、Hurwitz多项式近似法、Schwarz近似法、主导极点法同Pade近似法相结合来进行降阶。(2)Routh近似法Routh近似法是一种稳定的系统降阶方法,Hutton等最初提出Routh近似法只能近似原系统的暂态响应或稳态响应,而缺点则是不能同时近似其暂态和稳态响应[4]。为此,Shamash和Hsieh等分别对Routh进行了修正,使经过修正后的数学模型既能近似系统的暂态响应又能近

8、似稳态响应,还能保证系统的稳定性。(3)正交分解模型降阶方法2华北电力大学硕士学位论文函数正交分解在逼近理论中是一个非常重要的概念,将其合理应用到大型系统中,便可衍生出多种行之有效的模型降阶方法,例如对原始系统进行拉普拉斯变换,在频域上利用正交函数来逼近系统传递函数;对向量或样本数据进行正交分解。(4)

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