基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法，对当前电力系统运行工况进行预想故障集校验，当电力系统为暂态失稳时，根据初始调度集，生成若干包含参与调度发电机的调整量的调度集，并采用粒子群算法更新每个调度集；采用加入二次惩罚项的目标函数计算每个调度集的当前适应度值；判断当前适应度值是否小于其上一适应度值：若小于，则采用当前适应度值对应的调度集更新包含参与调度发电机的最优调整量的调度集；否则不更新；采用所有包含参与调度发电机的最优调整量的调度集中的最小值更新有功出力调度集；当有功出力调度集的更新次数等于设定更新次数时，则输出最后一次更新的有功出力调度集中的参与调度发电机的最优调整量。

Power system active power output adjustment method based on transient stability constraint

The invention discloses a power system based on transient stability constraints of active power adjustment method of faults of current power system operating conditions in check, when the power system transient instability, according to the initial schedule set, generated a number of scheduling involves participation in generators to adjust the amount of scheduling, and using particle swarm algorithm to update each the current scheduling set; the fitness value is calculated for each schedule set by the objective function of joining two times the penalty term; determine the current fitness value is less than the one fitness value: if less, the current fitness value corresponding to the schedule set update contains the optimal adjustment amount involved in scheduling the scheduling of the generator set; otherwise update; with the minimum update schedule set the optimal active power adjustment of all involved in scheduling the generator contains CTC; when the active power output adjustment When the update times of the degree set equals to the set times of updating, the optimal adjustment amount of the generator with the last updated active power output dispatching center will be output.

【技术实现步骤摘要】
基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法
本专利技术涉及电力系统调度领域，具体涉及一种基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法。
技术介绍
目前，基于有功出力调整手段的电力系统暂态稳定预防控制问题，大多运用含暂态稳定约束的最优潮流方法，从目标函数、约束条件、控制变量以及求解技术等因素入手对电力系统暂态稳定预防控制方法及策略进行了大量有利探讨；但是，最优潮流模型由于暂态稳定约束条件的加入必然存在以下几方面的问题，一是模型的复杂程度会随着不同形式的暂稳约束条件的引入而增加；二是模型的求解方法繁多，且各有优劣；有的方法以能量裕度的灵敏度函数作为暂态稳定约束，利用多目标优化技术进行求解；有的方法以发电机转子摇摆差分化方程和发电机转子相对摇摆角稳定极限分别作为等式和不等式约束，结合现代内点理论对其求解；但是，这些方法在模型的求解过程中，需要通过反复的时域仿真计算校验没测的优化结果是否满足暂稳约束条件，计算量大且求解速度相对较慢，无法快速得到发电机有有功出力的调整策略；因此，有学者提出利用轨迹灵敏度的方法解决含暂稳约束条件的最优潮流问题，虽然轨迹灵敏度法计算速度快，但是由于将复杂的非线性暂态稳定约束线性化，暂稳判据取值的不确定性会对优化结果产生较大影响，难以得到准确的发电机有功出力调整策略。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的基于暂稳预测机约束的电力系统有功出力调整方法能够在电力系统处于暂态失稳时，快速地计算出参与调度发电机的最佳调整量。为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：对当前电力系统运行工况进行预想故障集校验，并判断电力系统的暂态稳定性；若电力系统为暂态失稳时，获取包含参与调度发电机的初始调整量的初始调度集；根据初始调度集，采用拉丁超立方抽样生成若干包含参与调度发电机的调整量的调度集，并采用粒子群算法更新每个调度集；采用加入二次惩罚项的发电机有功出力调整总成本最小为目标的目标函数计算每个调度集的当前适应度值，所述二次惩罚项为稳态运行约束条件和暂态稳定约束条件；判断当前适应度值是否小于其上一次迭代时的适应度值：若小于，则采用当前适应度值对应的调度集更新包含参与调度发电机的最优调整量的调度集；否则不更新包含参与调度发电机的最优调整量的调度集；采用所有包含参与调度发电机的最优调整量的调度集中的最小值更新包含参与调度发电机的最优调整量的有功出力调度集；当有功出力调度集的更新次数等于设定更新次数时，则输出最后一次更新的有功出力调度集中的参与调度发电机的最优调整量。本专利技术的有益效果为：本方案在电力系统处于暂态失稳时，通过参与调度发电机有功出力的初始调整量，采用拉丁超立方抽样、加入二次惩罚项的目标函数和粒子群算法的结合，通过神经网络对系统暂态稳定性的快速判定，快速计算出电力系统调度时参与调度的发电机的最优调整量，从而避免了复杂的微分代数方程计算，保证了电力系统出现故障时的快速调整。附图说明图1为基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法的流程图。图2为BP神经网络的结构示意图。图3为新英格兰10机39节点电力系统。图4为任意两台发电机的有功出力场景数据。图5为预防控制前故障6下发电机功角轨迹。图6为单一故障下失稳验证时发电机有功出力调整示意图。图7为预防控制后故障6下发电机功角轨迹。图8为单一故障下失稳验证时预想故障集校验结果。图9各故障下预防控制前后发电机功角轨迹。图10为单一故障下失稳验证时发电机有功出力调整示意图。图11为多故障下失稳验证时预想故障集校验结果。具体实施方式下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。参考图1，图1示出了基于的电力系统有功出力调整方法的流程图；如图1所示，该方法100包括步骤101至步骤108。在步骤101中，获取电力系统中发电机的有功出力场景数据，并判断电力系统的暂态稳定性。实施时，所述判断电力系统是否处于暂态稳定性的方法为：通过对电力系统当前运行工况(发电机有功出力水平和负荷水平)进行预想故障集校验，获取故障切除后的发电机功角值；计算任意两台发电机之间的功角差；当存在任意两台发电机之间的功角差小于180°时，则电力系统为暂态稳定的；当任意两台发电机之间的功角差大于180°时，则电力系统为暂态失稳的。在步骤102中，若电力系统为暂态失稳时，获取包含参与调度发电机的初始调整量的初始调度集；若电力系统为暂态稳定性，则继续执行步骤101。利用拉丁超立方抽样技术在m维搜索空间中生成n个粒子，m表示参与调度的发电机的个数，粒子表示包含参与调度发电机的调整量的调度集。在步骤103中，根据初始调度集，采用拉丁超立方抽样生成若干包含参与调度发电机的调整量的调度集，并采用粒子群算法更新每个调度集。在本专利技术的一个实施例中，采用粒子群算法更新每个调度集的具体细化实现方法为：计算第i个调度集的位置(搜索方向，相当于调整量的正负)：Xi(0)＝Gi1,Gi2,...,Gim,i＝1,2,...,n计算第i个调度集更新时的初始速度(步长，相当于调整量)：Vi(0)＝Vi1,Vi2,...,Vim,i＝1,2,...,n同时，初始化最大迭代次数、初次迭代时包含参与调度发电机的最优调整量的调度集Pb和包含参与调度发电机的最优调整量的有功出力调度集Gb。在搜索过程中，每个粒子会根据自身搜索到的Pb以及全部粒子搜索到的Gb更新调度集：其中，和分别为第i个粒子在第k次迭代时的速度和位置；c1和c2分别为粒子跟踪包含参与调度发电机的最优调整量的调度集和包含参与调度发电机的最优调整量的有功出力调度集的权重系数；为粒子i在k次迭代后搜索到的包含参与调度发电机的最优调整量的调度集；Gbk为k次迭代后的包含参与调度发电机的最优调整量的有功出力调度集；ξ和η为[0,1]区间内均匀分布的随机数；ω表示粒子保持原来速度的惯性权重系数。为了扩大粒子群优化算法的初始搜索范围，先在全局快速找到包含参与调度发电机的最优调整量的有功出力调度集的大致位置，然后在局部进行精细搜索，从而加快收敛速度，惯性权重系数采用线性递减策略：其中，ωmax和ωmin分别为最大和最小惯性权重；kn和kmax分别为当前和最大迭代次数。在步骤104中，采用加入二次惩罚项的发电机有功出力调整总成本最小为目标的目标函数计算每个调度集的当前适应度值，所述二次惩罚项为稳态运行约束条件和暂态稳定约束条件。在本方面的一个实施例中，所述发电机有功出力调整总成本最小为目标的目标函数的计算公式为：其中，CUi为第i台发电机的上旋备用成本；ΔGUi为第i台发电机有功出力再分配上调量；CDi为第i台发电机的下旋备用成本；ΔGDi为第i台发电机有功出力再分配下调量；λT为暂态稳定约束越限的惩罚因子；TSIi为第i台发电机的暂态稳定性指标；ε为规定的稳定限值；λG为发电机有功出力越限的惩罚因子；GRi为第i台发电机调整后有功出力；GRilim为有功出力限值；λP为支路功率越限的惩罚因子；Pl为支路l的有功潮流；Pllim为支路l的有本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法，其特征在于，包括：对当前电力系统运行工况进行预想故障集校验，并判断电力系统的暂态稳定性；若电力系统为暂态失稳时，获取包含参与调度发电机的初始调整量的初始调度集；根据初始调度集，采用拉丁超立方抽样生成若干包含参与调度发电机的调整量的调度集，并采用粒子群算法更新每个调度集；采用加入二次惩罚项的发电机有功出力调整总成本最小为目标的目标函数计算每个调度集的当前适应度值，所述二次惩罚项为稳态运行约束条件和暂态稳定约束条件；判断当前适应度值是否小于其上一次迭代时的适应度值：若小于，则采用当前适应度值对应的调度集更新包含参与调度发电机的最优调整量的调度集；否则不更新包含参与调度发电机的最优调整量的调度集；采用所有包含参与调度发电机的最优调整量的调度集中的最小值更新包含参与调度发电机的最优调整量的有功出力调度集；当有功出力调度集的更新次数等于设定更新次数时，则输出最后一次更新的有功出力调度集中的参与调度发电机的最优调整量。

【技术特征摘要】
1.基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法，其特征在于，包括：对当前电力系统运行工况进行预想故障集校验，并判断电力系统的暂态稳定性；若电力系统为暂态失稳时，获取包含参与调度发电机的初始调整量的初始调度集；根据初始调度集，采用拉丁超立方抽样生成若干包含参与调度发电机的调整量的调度集，并采用粒子群算法更新每个调度集；采用加入二次惩罚项的发电机有功出力调整总成本最小为目标的目标函数计算每个调度集的当前适应度值，所述二次惩罚项为稳态运行约束条件和暂态稳定约束条件；判断当前适应度值是否小于其上一次迭代时的适应度值：若小于，则采用当前适应度值对应的调度集更新包含参与调度发电机的最优调整量的调度集；否则不更新包含参与调度发电机的最优调整量的调度集；采用所有包含参与调度发电机的最优调整量的调度集中的最小值更新包含参与调度发电机的最优调整量的有功出力调度集；当有功出力调度集的更新次数等于设定更新次数时，则输出最后一次更新的有功出力调度集中的参与调度发电机的最优调整量。2.根据权利要求1所述的基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法，其特征在于，所述发电机有功出力调整总成本最小为目标的目标函数的计算公式为：其中，CUi为第i台发电机的上旋备用成本；ΔGUi为第i台发电机有功出力再分配上调量；CDi为第i台发电机的下旋备用成本；ΔGDi为第i台发电机有功出力再分配下调量；λT为暂态稳定约束越限的惩罚因子；TSIi为第i台发电机的暂态稳定性指标；ε为规定的稳定限值；λG为发电机有功出力越限的惩罚因子；GRi为第i台发电机调整后有功出力；GRilim为有功出力限值；λP为支路功率越限的惩罚因子；Pl为支路l的有功潮流；Pllim为支路l的有功潮流限值；SG为可调发电机的集合；SL为可调支路的集合；||为绝对值。3.根据权利要求1或2所述的基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法，其特征在于，所述稳态运行约束条件为：Plmin≤Pl≤Plmaxl∈SL其中，Gimax为发电机有功出力上限；Gimin为发电机有功出力下限；Plmax为支路功率上限；Plmin为支路功率下限；所述暂态稳定约束条件为：ε+Δε≤Φ(GO1+ΔG1,GO2+ΔG2,...,GOi+ΔGi)其中，ε为规定的稳定限值；Δε为稳定调整量；ΔGi为第i个参与调度发电机的调整量；GOi为第i个参与调度发电机的原始有功出力；GOi+ΔGi＝GRi；Φ为BP神经网络。4.根据权利要求3所述的基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法，其特征在于，当采用粒子群算法更新后的调度集不满足暂态稳定约束条件时，则删除该调度集。5.根据权利要求3所述的基于暂态稳定约束的电力系统有功出力调整方法，其特征在于，所述有功出力限值GRilim和支...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘友波，刘俊勇，吕林，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川,51