大电网可靠性评估的外网概率等值和分区协调求解模型研究

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1、大电网可靠性评估的外网概率等值和分区协调求解模型研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名：卢治燃指导教师：赵渊教授专业：电气工程学科门类：工学重庆大学电气工程学院二O一五年五月ResearchonprobabilityequivalentandnetworkpartitioncoordinationmodelforpowersystemreliabilityevaluationAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentofthe

2、RequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByLuZhiranSupervisedbyProfZhaoYuanSpecialty:ElectricEngineeringSchoolofElectricalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay,2015重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要电力系统可靠性评估一直是电力行业的研究热点之一。地区电网之间逐渐互联，引起网络规模日益庞大化，既增加了电力系统供电

3、可靠性和经济性，也给可靠性评估带来难度。随着节点数目不断增加，大电力系统（又称大电网）可靠性评估涉及的元件数目和网络状态急剧增加，评估时间随之增长，给相关科研和运行规划带来极大不便。因此，大电力系统可靠性评估的计算耗时问题亟待解决。本文旨在提高大电网可靠性评估计算效率，通过将电网划分为多个子区域，基于非参数核密度估计技术和最大负载能力概念，对大电网可靠性评估的概率Ward等值模型和分区协调求解模型进行深入研究。论文涵盖的主要内容如下：①基于常规Ward等值技术，将大电网可靠性评估的网络规模进行缩减，并将

4、外网等值参数看成依赖于外部区域网络拓扑和设备偶发故障的连续型随机变量，提出采用非参数核密度估计构建外网等值参数的联合概率密度分布函数，给出了外网概率Ward等值模型的计算方法。算例对两区域RBTS系统、RTS79和RTS96系统进行了仿真，验证了概率等值模型能有效改善等值网络的准确性，提高大电网可靠性评估的计算效率。②提出了电网可靠性评估的新的分区协调求解思想。该思想考虑子区域间的功率支援和子区域动态等值过程，通过将子区域间的联络线视为区域边界节点的等效负载，基于最大负载能力概念，逐次求解子区域彼此间的

5、功率支援能力，并实现各子区域的最优负荷削减。通过子区域最优负荷削减的逐次协调计算，实现全网有功校正和负荷削减优化。采用Matlab编制分区协调求解模型可靠性评估计算程序，通过IEEE-RTS96测试系统48节点和73节点网络验证了模型的快速性和有效性，并探讨了不同子区域划分方式对分区协调求解模型计算效率的影响。③基于灵敏度分析的思想，对分区协调求解模型及分解协调评估算法进一步进行改进，以提高分区协调求解模型可靠性评估的计算精度。利用最优潮流计算中拉格朗日乘子的物理含义，分析含等效电源子区域的负荷削减量与

6、等效电源之间的灵敏度关系，根据最优潮流计算中子区域等效电源出力是否达到上限的情况采取迭代修正措施，提高分区协调求解模型的精度。算例利用改进后的RTS96网络验证了所提方法的有效性，基于灵敏度分析的迭代修正计算只用增加少量的时间，便可进一步提高分区协调求解模型的计算精度。关键词：大电网可靠性Ward等值区域划分协调分解评估I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTReliabilityevaluationofpowersystemhasbeenoneoftheresearchhotspotsinele

7、ctricpowerindustry.Theincreasementofthenetworksizewhichisraisedbytheinterconnectionbetweenpowergrids,increasesthereliabilityandeconomicalefficiencyofpowersupply,butalsotobringthedifficultyofreliabilityassessment.Becausethatthenumberofcomponentsandthenetw

8、orkstateswhichareconsideredinlargepowersystemreliabilityevaluationincreaserapidly,theassessmenttimeincreasesalso,whichbringsgreatinconveniencetorelevantscientificresearchandoperationplanning.Howtocalculatequicklyinreliabil