[发明专利]计及不平衡功率分摊的最危险负荷裕度计算方法及系统

说明书

本发明公开了一种计及不平衡功率分摊的最危险负荷裕度计算方法及方法，包括以下步骤：根据PQ节点的VQ敏感度来识别极限诱导分岔点；通过校正器产生预测点，求解补偿控制系数，以满足遇到节点类型转化时减小连续潮流的计算步长；基于PSO的优化方法搜索不同目标的不平衡功率分配系数的最优集合，以搜索对应于不同目标的最优解，求取最危险负荷裕度。本发明能够搜索对应于不同目标的最优解，求取最危险负荷裕度，以便于对电力系统的调控，提高电力系统的稳定性。并行处理方法应用到计算过程中，加快了计算速度，进一步提高了新混合优化算法的性能。

技术领域

本发明涉及一种计及不平衡功率分摊的最危险负荷裕度计算方法及系统。

背景技术

电压崩溃总是伴随着重载，因此，最大负荷点，或负荷裕度，被认为是电力系统静态电压稳定性的有效评估。为了评估负载裕度，使用连续潮流来计算从基态到临界状态的发电和功率负荷的增加。

本发明提出了一种改进的连续潮流(CPF)模型，该模型结合分布式平衡节点(DSB)来分配不平衡功率。有人提出了“电压损失控制”电压不稳定性的类型，在本实施例中定义为极限诱导分岔点(LIB)的一个特殊情况，其特征在于耗尽所有支持系统的无功功率。提出了一种基于CPF校正器迭代和发电机无功储备的自适应步长控制方法。CPF预测校正步长可以适度增加了计算速度和降低，接近临界状态(LIB)的准确性。基于分叉识别算法，引入VQ灵敏度分析方法来捕获LIB点。另一种方案来避免大量计算得到雅克比矩阵的逆矩阵。其结果是，使用一种有效和精确的CPF模型可以得到与各种不平衡功率分配和分叉模式的方案对应的负载裕量。由于受LIB的约束，造成负载裕度曲线的复杂性，不平衡功率分配和负载裕度之间的关系不能用解析表达式来阐明。因此，醍醐的混合优化方法，通过引入基于进化机制的粒子群优化(PSO)算法，以获得最佳的负载裕度。由于PSO在求解优化问题中的约束使得达不到性能要求，在混合方法中采用基于坐标变换的方法将问题转化为无约束问题。此外，在并行方法的编程中使用并行处理技术，以充分利用手中的计算机资源。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种计及不平衡功率分摊的最危险负荷裕度计算方法及系统，本发明在连续潮流计算基础上，对于不平衡功率分配，引入基于进化机制的粒子群优化方法，计算求取最危险的负荷裕度，以便于对电力系统的合理调控，提高电力系统的稳定性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种计及不平衡功率分摊的最危险负荷裕度计算方法，包括以下步骤：

根据PQ节点的VQ敏感度来识别极限诱导分岔点；

通过校正器产生预测点，求解补偿控制系数，以满足遇到节点类型转化时减小连续潮流的计算步长；

基于PSO的优化方法搜索不同目标的不平衡功率分配系数的最优集合，以搜索对应于不同目标的最优解，求取最危险负荷裕度。

进一步的，当某个PV节点转换为PQ节点后，系统运行可能转为不稳定状态，这种情况被称为极限诱导分岔点，求解雅可比矩阵的逆矩阵，如果每个PQ节点的VQ灵敏度为负值，则确认系统状态稳定，反之亦然。

进一步的，校正迭代与预测过程中的步长控制系数的值高度相关，预测过程，使步长控制系数以校正迭代系数为中心自动调整。

进一步的，在连续潮流计算中，PV节点的无功功率随λ增加而增加，任何PV节点的无功功率都可能达到其上限，导致节点类型转换，步长控制系数需要在设定阈值内来确保节点类型的转换顺利进行。

更进一步的，通过描述的补充方程以满足遇到节点类型转化时减小连续潮流的计算步长，其中步长控制系数σ：

其中