电压稳定极限曲面法向量在分布式电源选址中的应用.pdf

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1、第43卷第5期电力系统保护与控制Vo1．43NO．52015年3月1日PowerSystemProtectionandControlMar．1．2015电压稳定极限曲面法向量在分布式电源选址中的应用邓大上，房鑫炎(上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海200240)摘要：随着分布式能源在电网中比重加大，合理地选择其安装地点对提高电力系统电压稳定性有重要意义。针对传统的失稳模式参与因子对极限诱导分岔失效的缺陷，提出了一种基于节点注入功率空间的电压稳定极限曲面法向量指标用于分布式电源选址。通过理论

2、分析证明了该指标指导选址的合理性。在IEEE39节点系统测试结果验证了其正确性。与传统方法相比，法向量指标可以较好地处理鞍节点分岔和极限诱导分岔两种主要的失稳模式，具有更大的适用范围。关键词：电压稳定极限曲面；节点注入功率空间；鞍节点分岔；极限诱导分岔；分布式电源选址；电压稳定裕度ApplicationofnormalvectorofvoltagestabilitylimitsurfaceindistributedgenerationallocationDENGDashang，FANGXinya

3、n(SchoolofElectronicInformationandElectricalEngineering，ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240，China)Abstract：Withtheincreaseofdistributedgenerationintegrated，properallocationisimportanttoenhancevoltagestabilityofpowersystem．Tosettledownthedrawbac

4、koftraditionalparticipationfactorbasedallocationmethod，anormalvectorindexbasedonvoltagestabilitylimitsurfaceisproposed．Thermionalityofthisindexisprovedatfirst．NumericalsimulationofIEEE39systemdemonstratesthevalidityoftheproposedmethod．Comparedtothetr

5、aditionalindex，normalvectorindexhasawiderrangeofapplicationbecauseitcandealwiththevoltagestabilitycriticalpointofsaddienodebifurcationand1imitinducedbifurcation．Keywords：voltagestabilitylimitsurface；injectionpowerspace；saddlenodebifurcation；limitindu

6、cedbifurcation；distributedgenerationallocation；voltagestabilitymargin中图分类号：TM712文献标识码：A文章编号：1674-3415(2015)05-0057-06可比矩阵奇异的性质，定义零特征值对应模式为失0引言稳模式，并计算各个模态对该模式的“贡献”，从而随着新能源在电网中比重越来越大，其对电力计算失稳模式参与因子。但对于系统中变量越限而系统安全稳定性的影响已经不可忽略L1J。合理选择导致的极限诱导分岔[121(Limit

7、InducedBifurcation，分布式能源的接入位置可以有效提高系统的安全稳LIB)，一般情况下此时潮流雅可比矩阵不奇异，并无定性，大幅减少不必要的成本；反之则有可能会恶对应的失稳模式，此时参与因子的有效性无法保证。化运行环境，增加运行费用【4西】。传统的分布式电源为此，本文提出了基于电压稳定极限运行曲面选址指标包括灵敏度{】和参与因子[9-10]等方法。灵(以下称极限曲面)的法向量指标，该指标利用系统敏度法的思路是通过计算当前运行点处系统安全稳失稳点处法向量的大小来表征各个节点变量对系统

8、定指标对分布式能源输出功率的灵敏度，并以其为失稳点的影响。从而避免了参与因子在LIB情况下指标选取灵敏度较大的节点安装分布式电源。由于失效的缺陷。本文首先对该指标进行详细的数学推电力系统的非线性，当前点的灵敏度无法表征系统导，从理论上证明节点的法向量指标的有效性。最失稳点处的特性，因此灵敏度方法的准确性差。后在算例分析中验证了该指标的正确性。文献[10】提出基于电压极限运行点参与因子的1失稳模式参与因子选址方法，该方法目前已经得到应用。该方法利用鞍节失稳点【111(SaddleNodeBifur