基于社团结构理论的电网无功分区及主导节点选择方法研究.pdf

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1、第41卷第22期电力系统保护与控制Vl01．41NO．222013年11月16日PowerSystemProtectionandControlNOV．16．2013基于社团结构理论的电网无功分区及主导节点选择方法研究潘高峰，王星华，彭显刚，武小梅(广东工业大学自动化学院，广东广州510006)摘要：传统无功分区和主导节点选取算法大多基于电网的无功电压灵敏度和聚类分析算法，往往存在分区内部无功不平衡和主导节点过于集中的问题。依据复杂网络理论中的社团结构划分算法原理，提出了基于连边相似权的电力系统网络建模，并引入电网无功平衡度来构造新的社团结构模块化指标以改进分区无功平衡性。利用复杂

2、网络拓扑结构中节点度和节点介数等特征量改进了无功分区内主导节点选择指标和方法，提高主导节点选择的准确性。最后对IEEE-39节点网络进行无功分区和主导节点选择的算例分析，验证了所提指标和算法的有效性。关键词：无功分区；主导节点选择；复杂网络理论；社团结构Improvednetworkpartitionandpilotnodeselectionmethodforreactivepower／voltagecontrolbasedoncommunitydetectionalgorithmPANGao—feng，WANGXing—hua，PENGXian—gang，WUXiao-mei(

3、SchoolofAutomation，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China)Abstract：Thetraditionalnetworkpartitionandpilotnodesselectionmethodsforreactivepowerivoltagecontrolaremainlybasedonthereactivepower—voltagesensitivitymatrixandclusteringalgorithm，however，itcausestheimbalanceofthereactive

4、powerandover—intensivepilotnodesinsomepartitions．Accordingtothecommunitystructurepartitioningalgorithmincomplexnetworktheory，powersystemnetworkmodelingbasedonsimilarityweightisproposed，andanimprovedcommunitymodularindexisputforwardtoimprovethebalanceofthereactivepowerbyintroducingthereactivep

5、owerbalancedegreeofthenetworkpartitions．Basedontheconceptofnodedegreeandbetweennesscentralityincomplexnetworktheory，anovelpilotnodeselectionmethodispresented，whichisbasedontherankofobservabilityandcontrollabilitysensitivityandcanevaluatethecentralityofnode．ApplyingtheproposedindexandmethodtoI

6、EEE39一bussystem，simulationresultsshowthemethod’Seffectiveness．ThisworkissupportedbyNaturalScienceFoundationofGuangdongProvince(No．10151009O010O0045、．Keywords：networkpartition；pilotnodesselection；complexnetworktheory；communitystructure中图分类号：TM76文献标识码：A文章编号：1674-3415(2013)22—0032—06骤，应尽可能满足：①分区

7、内有足够的就地无功平0引言衡能力。②各分区的主导节点能够真实反映区域内无功电压控制是保证电网安全稳定运行的关的电压水平。③针对主导节点的电压控制要尽可能键手段之一。目前，应用最为广泛的是法国EDF提地减少对相邻区域的影响。目前，常用方法大多基出的分级电压控制体系，通过对电力系统无功分布于无功．电压灵敏度矩阵，利用聚类分析原理ljJ，的分区解耦，并选择分区主导节点进行电压监视和根据不同类型的无功．电压灵敏度排序进行无功分控制，以避免实际电网全局电压控制中的控制变量区和主导节点选择。