基于配电网自动化的网络拓扑分析

《基于配电网自动化的网络拓扑分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、浙江大学硕士学位论文基于配电网自动化的网络拓扑分析摘要配电系统是电力系统中将发、输电系统与用户连接起来的重要环节。电力的需求日益增长的同时，对供电质量也提出了更高的要求。而用户停电故障大部分就是由配电网络发生故障引起的。作为国家电网公司“十一五”规划，配电网建设是建设“坚强电网”的两个重要主题之一．配电网络结构庞大且复杂，由于在故障或负荷转移的操作中开关开合，使得网络结构经常发生变化。作为配电网络分析的基础，网络拓扑的计算需要进一步提高，因此迫切需要一个好的网络拓扑算法。本研究针对配电网自动化算法进行了分析研究，以提高配电网自动化的网络拓扑生成速度为目的，提出在空间上将网络结构

2、分层，并对每层提供不同的数据存储方式的思路，由此来节约数据的存储空间。此外把面向对象技术应用到配电网络的建模中来，对各个设备根据分层结构进行分类。同时采取将静态全局拓扑和动态局部拓扑相结合的网络生成方法，从而缩小拓扑搜索的范围，使拓扑生成速度有所提高。在此基础上，对配电网络的故障定位隔离、供电恢复和网络重构等自动化的关键技术进行探讨，并利用VisualC抖工具开发软件模块，从而实现配电网自动化目标。算例证明了算法的可行性，能实时跟踪数据，对故障判断准确，反应迅速，问题解决效果良好，完全可以达到功能的要求。关键词：配电网，网络拓扑、多层数据结构、配网自动化、网络重构，故障定位及供

3、电恢复浙江大学硕士学位论文基于配电网自动化的网络拓扑分析AbsttactDistributionnetworkisanimportantcomponentinpowersystemwhichdirectlyconnectspowersystemandtransmissionsystemtotheusers．Withthegrowingdemandneedofthepowerenergy,thepowersupplyingqualityofdistributionsystemareofmainsignificancetotheusers．Andthemostofpowercuti

4、scausedbydistributionnetworkunscheduledinterruption．StateGridCorporationofChinaproposestostrengthenthedistributionsystem，whichisoneofthetwothemesduringtheperiodof“IIthFive．YearPlan”．DistributionnetworktopologyisSOcomplicated，andthenetworkstructureflexible，becausetheswitchisonoroff80frequentl

5、y．Asthebasisofdistributionnetworkanalysis，agoodnetworktopologyalgorithmisthemostimportance．TIliSthesismakesasystematicresearchandanalysisaboutdistribufionautomationtopologyalgorithm．Inordertospeedupnetworkmodeling，overallnetworkwasdividedintofivelayerswithdifferentdatestructuresonthebasisofd

6、istributionnetworkcharacteristics，SOthatthespaceforthedatewassaved．Andtheobject-orientedtechnologywasusedinthenetworkmodeling．Bothstaticglobaltopologyanddynamiclocaltopologyareusedtoreducesearchingrangeandspeedupnetworkmodeling．Onthisbasis．faultlocation，isolationandrestorationandnetworkrestr

7、uctureareinvestigated．andVisualC-t-+isusedtodevelopthesoftwareoftopologydrawing．Distributionnetworktopologyalgorithmisprovedtobepracticable,real．time。exactandswift．Keywords：DistributionNetwork，NetworkTopology,Multi·layerDateStructure，DistributionAu