[发明专利]基于小生境免疫算法的电力系统动态等值方法

说明书

技术领域

本发明属于电力系统仿真领域，尤其是一种对外部系统进行动态等值，采用小生境免疫算法对等值机参数进行辨识的基于小生境免疫算法的电力系统动态等值方法。

背景技术

目前，电力系统逐渐向大电网、电网间互联、交直流混合发展，电力系统的仿真和计算规模也在不断地加大，对电力系统进行仿真、计算和分析研究变得越来越困难，因此，在保证一定精度的前提下对电网进行一定程度的简化也就变得非常的迫切和有必要了。通常我们可以将系统划分为研究系统(对系统影响较大的区域)和外部系统(对系统影响较小的区域)，这样对外部系统进行必要的简化，即动态等值，动态等值不仅可以大大地简化网络，减少计算的内存和计算时间，也可以广泛应用在直流、交流以及风电场等网络。

动态等值方法主要有基于同调概念的同调等值法、基于特征值分析的模式等值法和基于在线量测和参数估计的估计等值法。同调等值法是将满足同调条件的发电机等值成一台发电机，其存在的问题是：同调机群的划分受网络结构、扰动的地点以及类型等因素影响较大，具有很大的局限性。模式等值法是将系统线性化后对系统进行特征根分析并保留其主特征根对应的模式，其存在的问题是：等值后的系统是用状态方程描述，并非实际的系统元件模型，因此等值后的程序还需进行修改，而且当系统较大的时候，还存在“维数灾”的问题。上述两种方法都是基于知道外部系统的详细结构和参数的基础上来进行的，很难满足日益增大的电力系统和实时市场的要求。

同上述两种等值方法相比，估计等值法最大的优点是不需要知道外部系统的详细结构和参数，只需要知道联络线的信息即可实现动态等值，可以满足实时性和电力市场等的要求，适用于在线实时安全分析。估计等值法目前采用的估计等值模型参数的方法主要有最小二乘法、遗传算法，最小二乘法解决非线性问题时受初始点影响大，收敛困难；遗传算法存在全局收敛性差、容易产生个体退化等问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种估计速度快、等值精度高的基于小生境免疫算法的电力系统动态等值方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于小生境免疫算法的电力系统动态等值方法，该方法包括下述步骤：

(1).在研究系统内部设置扰动；

(2).在扰动期间量测研究系统与外部系统的联络线的动态响应，得到母线电压以及联络线输送的有功功率和无功功率；

(3).将与研究系统相连的外部系统等值成一台发电机，采用量测得到的电压作为发电机的输入数据，将有功功率和无功功率作为发电机的实际输出数据，建立待辨识的发电机模型；所述的发电机模型为六阶微分模型，其状态向量方程为：