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《基于支路势能信息的电网脆弱性评估》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第32卷第10期Vol.32No.102008年5月25日May25,2008基于支路势能信息的电网脆弱性评估112刘群英,刘俊勇,刘起方(1.四川大学电气信息学院,四川省成都市610065;2.四川大学水利水电学院,四川省成都市610065)摘要:随着电网互联进程的推进,电网支路运行经常逼近输电能力极限,导致电网脆弱性问题越来越突出。文中从能量函数的观点出发,构建了支路势能函数模型,在此基础上提出了支路脆弱性评估指标,以此计算各支路当前输送值偏离初始值的距离,确定系统的脆弱区。在IEEE30母线系统中通过多种系
2、统事件下的仿真结果及与最优潮流计算结果的对比,证明了该方法在评估电力系统脆弱性时的有效性和可行性,可望用于系统的在线安全监测。关键词:电力系统脆弱性;支路势能函数;相角差;支路脆弱性中图分类号:TM732;TM7110引言为节点的功率注入,从支路势能角度,构建了电网支路势能函数模型,然后以不同支路的最大势能作为电网脆弱性是指扰动或者故障影响下电网传输比较尺度,通过尺度转化后的支路有功输送状态作能力不断弱化的特性。在现有的分析方法下,该特为脆弱性指标来衡量当前状态与稳定边界的距离。性只能通过不同的系统运行方式来体现
3、。因此,要完整评估电网的脆弱性,除了要量化支路的脆弱性1支路势能函数模型的构建以外,还要确定不同运行方式下电网的脆弱支路并支路势能是电网的固有特性,节点之间势能差分析它们之间的内在联系,从而对一既定电网的脆的高低决定网络内部节点之间(即支路上)功率输送弱性给出定性的结论。量。支路功率传输包括有功传输和无功传输,其传迄今为止,国内外不少研究者对电力系统脆弱输量受支路热约束、节点电压约束等影响而存在极性进行了一定研究,所采用的方法主要有能量函数限,因此对应的支路势能也存在极限。根据图1所法、基于概率和风险理论的方法、
4、复杂网络理论以及示的两母线典型系统构建支路势能函数模型如下。人工智能的结合等,所提具体指标包括:①从系统能量的角度,提出将能量裕度及其随有功输送的变化[122]趋势结合,或者将暂态能量的变化规律与割集理[3]论结合,作为指标来评价网络的脆弱支路;②基于概率和风险理论,分别提出系统充裕度指标和系统图1两母线典型系统脆弱性指标的安全概率[4]、低电压和过负荷风险指Fig.1Twobussystem[5][6]标、电能短缺、容量短缺和系统故障指标以及将[7]图1中,根据支路始、末端的电压关系,可得:风险指标与其灵敏度相
5、结合来评估系统脆弱性;Vj≈Vicos(δij+γL)arccosδij(1)③基于复杂网络理论分别提出了带权重的支路介[8][9][10]QL数、电网连通性水平以及故障指标来分析电式中:负荷功率角γL=arctan,当节点上没有负PL网的结构脆弱性;④采用Multi2agent技术构建具有荷时,γL=0;δij=δi-δj;δi和δj为节点i和节点j预防—纠正功能的脆弱性评估系统来避免系统的灾[11]的相角。难性故障。上述研究为电网脆弱性评估向深入由此可得节点i与节点j之间的电压差为:和实用方向发展提供了极其重
6、要的借鉴作用。2δij+γLγL本文将发电机注入和负荷节点的有功需求等值Vij=Vi-Vj=2Visinsinarccosδij22(2)收稿日期:2008201209;修回日期:2008202228。式中:Vi和Vj分别为节点i和节点j的电压幅值。国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目根据支路功率传输关系,图中支路ij的潮流表(2004CB217905)。达式为:—6—·运行可靠性与广域安全防御·刘群英,等基于支路势能信息的电网脆弱性评估2sssPij=ViGij-ViVj(Gijcosδij+Bijs
7、inδij)(3)Eij=(Pij-Pij)(δij-δij)=ΔPij(δij-δij)(9)2Qij=-ViBij+ViVj(Bijcosδij-Gijsinδij)(4)式(9)对应支路有功传输的势能部分,不涉及电式中:Pij为支路ij当前有功传输量;Qij为支路ij当压幅值变化,故该势能不受电压幅值变化的影响。前无功传输量;Bij为支路ij的电纳;Gij为支路ij的根据完全P和Q解耦,可得支路有功潮流传输表达电导。式为:由此可得到支路功率传输的变化量如下:Pij=-Biδjij(10)s2fpij=Pij
8、-Pij=ViGij-ViVj(Gijcosδij+相对于支路初始有功潮流,得到支路有功变化量为:sBijsinδij)-Pij(5)δsΔPijij-δij=-(11)sBijQij-Qijfqij=V=将式(11)代入式(9),可得支路势能与有功传输ij2(Bs变化量的关系如下:-ViBij+ViVjijcosδij-Gijsinδij)-Qij2Vij(ΔPij)E
