matlab在电力系统优化计算中的应用

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1、MATLAB在电力系统优化计算中的应用作者:高新强,韦化,陈吉,安英会,GAOXin-qiang,WEIHua,CHENJi,AnYing-hui作者单位:高新强,韦化,陈吉,GAOXin-qiang,WEIHua,CHENJi(广西大学,电气工程学院,广西,南宁,530004),安英会,AnYing-hui(湖南凌津滩水电厂,湖南,常德,415723)刊名:长沙电力学院学报(自然科学版)英文刊名:JOURNALOFCHANGSHAUNIVERSITYOFELECTRICPOWER(NATURALSCIENCE)年,卷(期):2005,20(4)被引用次数:

2、0次参考文献(4条)1.王锡凡.方万良.杜正春现代电力系统分析20032.吴天明.谢小竹.彭彬MATLAB电力系统设计与分析20043.张葛祥.李娜MATLAB仿真技术与应用20034.WeiH.SasakiH.KubokawaJAnInteriorPointNonlinearProgrammingforOptimalPowerFlowProblemswithaNovelDataStructure1998(03)相似文献(8条)1.期刊论文李尹.韦化基于Matlab符号计算工具箱的内点法最优潮流研究-电力自动化设备2003,23(7)为提高最优潮流算法的通用

3、性,利用Matlab符号计算工具箱完成了一种基于扰动KKT条件的内点算法最优潮流的符号计算.可以获得系统状态变量的显式符号结果,该方法使得复杂的最优潮流修正方程的形成与求解过程简化为在每次迭代中进行一次简单的代数替换.通过对4个不同的目标建模仿真,结果表明,该方法可极大地简化最优潮流计算程序的复杂程度,提高代码的通用性和易维护性.2.学位论文梅德冬电容式电压互感器暂态过程对保护影响及算法研究2003目前电容式电压互感器越来越多地应用于电力系统中.精确的研究电容式电压互感器的暂态过程,分析它对继电保护的影响,提出相应的解决方法,具有非常重要的意义.该文运用Ma

4、tlab的符号计算,分析了CVT参数的灵敏度,其暂态噪声的特点及对保护的影响,推导了CVT二次侧电压及傅氏变换后的形式,在此基础上提出了针对CVT的最小二乘算法以及基于傅氏算法的补偿算法.3.学位论文王绍部基于广域测量系统的电力系统动态稳定分析及控制2008随着大区电网的互联和现代电力电子设备的介入,电网的规模日益扩大,电网结构日趋复杂,电力系统的动态行为也越来越复杂。离线的仿真分析和实际的电网监测结果均表明,互联后的大系统产生了严重的动态稳定问题。互联电网整体动态稳定性能的恶化使得局部扰动极易引发全网安全稳定事故,从而限制了区间和区内主要断面的送电能力。广

5、域测量系统的出现为广域电力系统的稳定分析和控制提供了新的契机。广域测量系统可以在同一时间参考坐标下捕捉到大规模互联电力系统各地点的实时动态信息,为整个电力系统的优化控制以及紧急控制提供数据平台。本文首先介绍了广域测量系统的概念,并从开环和闭环两个方面阐述了基于WAMS的电力系统动态稳定分析及控制的研究现状。然后从开环和闭环两个方面展开本文的研究工作。在基于WAMS的闭环电力系统动态稳定分析及控制方面,本文主要做了如下工作:在第二章,本文推导出了一种新的线性多时滞系统稳定判据。该判据采用辐角原理来判定线性多时滞系统的特征方程在复平面的右半平面是否有根。该判据不

6、涉及任何符号计算,对系统阶次和时滞空间的维数不敏感,因此可以判定高阶多时滞系统的稳定性。同时,该判据是线性多时滞系统稳定的充分必要条件,可以无保守地判定高阶多时滞线性系统的稳定性。仿真结果表明,该判据可以方便简洁地判定线性多时滞系统的稳定性。第三章讨论了线性多时滞系统的稳定时滞域的拓扑和具有随机时滞的线性多时滞系统稳定分析的关系。为了分析具有随机时滞的线性多时滞系统的稳定性,本章构建了一个函数,该函数的全局最小值为零,且与稳定时滞域边界上的点对应。该函数在定义域内连续可微,因此可以通过极小化该函数的值来确定稳定时滞域的边界。然后基于上述的拓扑分析,应用遗传算

7、法,LM算法及填充函数法确定合适的反馈增益矩阵,使得控制器对反馈信号中随机变化的时滞不敏感。基于稳定时滞域拓扑分析的控制器设计方法克服了以往方法对系统阶次的敏感性。第四章分析了闭环时滞电力系统受扰失稳的动态过程和基于线性化模型的控制器的鲁棒性,分析结果表明:反馈信号中的时滞使得控制器的鲁棒性变差,失稳的形式表现为电力系统的电压失稳;闭环时滞电力系统受扰后能否保持稳定取决于受扰后的初始状态是否具有ω极限集。然后在上述分析的基础上,提出了一种控制策略。该策略的本质为非线性系统的切换镇定。仿真结果表明:该控制策略可以有效解决闭环时滞电力系统中控制器的鲁棒性不足问题

8、,且简单可靠,容易在电力系统中实现。在第五章,基于前

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