探究電力調(diào)度系統(tǒng)中拓?fù)浞治黾俺绷饔嬎惴椒?/h1>
2018-03-21 00:47:15楊勇
數(shù)字通信世界 2018年5期 關(guān)鍵詞：分析
楊 勇
（國網(wǎng)重慶市電力公司北碚供電分公司，重慶 400700）
1 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)建模
對于電氣系統(tǒng)而言，其組成元素的復(fù)雜性不言而喻，這與電力系統(tǒng)本身特點存在非常緊密的關(guān)聯(lián)性，因此，在對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)進行研究的過程中，可以通過其所具有的復(fù)雜性特征進行研究。在對其研究過程中，可將其視作成一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，對其網(wǎng)絡(luò)特性進行詳細分析。并且在研究分析的過程中，還的對該系統(tǒng)所存在的物理特性進行研究與分析。就某些相關(guān)的研究而言，對該系統(tǒng)所具有的物理特性也給予了一定的關(guān)注，并將一些相關(guān)的參量和指標(biāo)進行引入，然而對網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)模型進行建立的過程中，對該系統(tǒng)所存在的物理特性考慮不足。通常以對待網(wǎng)絡(luò)的視角層面認(rèn)識電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)特性。
2 拓?fù)浞治龇ㄑ芯繝顩r
2.1 拓?fù)浞治龅姆椒?/h3>
電氣島分析以及母線分析二者在拓?fù)浞治鰞?nèi)具有非常類似的特征。就深度優(yōu)先遍歷而言，其出發(fā)于某個任意的頂點，開始進行搜索，在此過程中還在一條路線上進行沿襲，最終搜索到不存在鄰接點的頂點。之后再退一步，觀察該鄰接點還是否存在，進而對新的線路進行尋找，循環(huán)進行，對該路線上存在的各點進行有效的訪問。
上述情況結(jié)束后，并再出發(fā)于無相連的新點，對全部的點進行逐一訪問。而廣度優(yōu)先遍歷，主要對某個點進行搜索，并在該頂點上對所接近的領(lǐng)接點上進行尋找。之后對其之外的全部領(lǐng)接點的鄰接點進行訪問，如此循環(huán)，將全部的點都訪問完成。通過對比得知，深度優(yōu)先遍歷應(yīng)當(dāng)進行有效的回溯，對于某個點的訪問需要進行很多次，廣度優(yōu)先遍歷則與之存在很大的不同，在對點進行訪問的過程中能夠只需一次就可完成，同時點的初選對訪問次數(shù)沒有影響。相較而言后者更具優(yōu)勢。
2.2 關(guān)于初始拓?fù)渑c局部拓?fù)?/h3>
過去電氣島分析一般都是在節(jié)點融合以及深度與廣度優(yōu)先遍歷來進行單一的分析，在拓?fù)潼c尋找的過程中利用支路即可獲得。但因許多連接點同時存在拓?fù)潼c中，因此經(jīng)常存在阻礙情況的出現(xiàn)。在現(xiàn)代科技水平不斷提升的過程中，局部拓?fù)湟约俺跏纪負(fù)涠叩膽?yīng)用越加廣泛。同時在其設(shè)計方案上也較之前出現(xiàn)了非常明顯的改進：（1）拓?fù)浞治鰧崿F(xiàn)了節(jié)點融合域鄰接矩陣以及廣度優(yōu)先遍歷二者的相互結(jié)合。綜合了不同拓?fù)浞治鍪侄未嬖诘膬?yōu)點，可以找具體情況進行，最佳方案的選擇，有效的降低了某個單一措施存在的不足。（2）“母線一支路”和“支路一母線”的生成能夠有效地促進拓?fù)浞治鰡栴}以及其反應(yīng)的速度。3.標(biāo)號不必進行修改，其方式通過對象方式來實現(xiàn)，操作過程可直接進行，更加快速，降低了錯誤的發(fā)生率。
3 潮流計算方法的研究
3.1 潮流計算傳統(tǒng)解法存在的問題
牛頓法在對潮流進行計算中應(yīng)用最佳。該方法具有非常好的收斂特征，然而其對初始值就非常嚴(yán)格的要求。因此，必須要注重初始值，倘若該值沒有進行準(zhǔn)確選擇，對其收斂性會形成很大影響，也會導(dǎo)致無法獲得電力系統(tǒng)之外超出的定義解。電力系統(tǒng)中額定電壓周圍的節(jié)點是該系統(tǒng)的主要運行標(biāo)志，電壓相角在該節(jié)點上沒有太大的差別，通過平均電壓初值就能取得較好的效果。在潮流計算中PQ分解以及牛頓-拉夫遜法在其中發(fā)揮著非常重要的作用。對于多節(jié)點潮流情況的求解，要對其導(dǎo)數(shù)值以及函數(shù)值進行計算才能獲得迭代時求解方程組，如果真實值與初始值二者存在很大的差距，就會極大的增加迭代次數(shù)，影響其收斂性。一些小阻抗以及零阻抗的某些參數(shù)，會因其導(dǎo)致節(jié)點病態(tài)特征存在于矩陣上，對其精度以及其收斂性造成很大的影響。倘若與假設(shè)的目的相比，快速解藕法難以實現(xiàn)，就會相應(yīng)的增加迭代次數(shù)，導(dǎo)致不收斂的情況出現(xiàn)。在梳子狀放射結(jié)構(gòu)以及如負(fù)重荷就會形成病態(tài)系統(tǒng)，出現(xiàn)不收斂以及震蕩的計算過程。
3.2 智能算法
由于牛頓法本身所存在的某些缺陷，伴隨科學(xué)技術(shù)的不斷提升，智能算法獲得了極大的發(fā)展。如遺傳算法以及蟻群算法現(xiàn)已得到了非常好的應(yīng)用。牛頓算法在其應(yīng)用的過程中常會出現(xiàn)收斂慢以及不收斂的情況，這是由于選擇的初始點不合適以及奇異系數(shù)矩陣所引起，而將加速LM算法以及蟻群算法二者有效的進行結(jié)合，就可有效的避免這種情況的出現(xiàn)。收斂速度可以通過蟻群算法得以解決，然而其計算后期的解卻不容易找到。在速度上遺傳與之相比，不夠快，所以僅能對種群少的進行選取，其收斂則可逐漸進行。因此，對兩種算法可以進行有效融合，并可有效地結(jié)合逐漸縮小區(qū)間大小的方法。在一些沒有導(dǎo)數(shù)方程的求解時，牛頓法本身存在一定的缺陷性，智能算法與之相比，減少的導(dǎo)數(shù)的求解過程，因此對于此類方程的求解，相較于牛頓算法，該方法具有很大的優(yōu)勢特點。遺傳算法在相同的迭代次數(shù)時，其精度會非常的高，而在速度上蟻群算法優(yōu)勢更加明顯。
總之，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治鲈陔娏ο到y(tǒng)調(diào)度中有著極其重要的作用，一方面可以提供電網(wǎng)的運行情況，另一方面可以給出后續(xù)潮流計算所需要的數(shù)值模型。如何在電網(wǎng)的運行情況發(fā)生變化時快速及時地實現(xiàn)拓?fù)渑c給出拓?fù)浞治鍪瞧涔ぷ鞯闹刂兄睾秃诵膬?nèi)容。而利用潮流計算方法，建立電網(wǎng)模型，根據(jù)潮流計算的結(jié)果，從中找出經(jīng)濟的運行條件，調(diào)整運行方式，對電網(wǎng)的經(jīng)濟運行意義重大。
[1] 薛振宇，房大中.基于雙向迭代的交直流互聯(lián)電力系統(tǒng)潮流計算[J].電力系統(tǒng)自動化，2015，（09）.
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2 拓?fù)浞治龇ㄑ芯繝顩r
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上述情況結(jié)束后，并再出發(fā)于無相連的新點，對全部的點進行逐一訪問。而廣度優(yōu)先遍歷，主要對某個點進行搜索，并在該頂點上對所接近的領(lǐng)接點上進行尋找。之后對其之外的全部領(lǐng)接點的鄰接點進行訪問，如此循環(huán)，將全部的點都訪問完成。通過對比得知，深度優(yōu)先遍歷應(yīng)當(dāng)進行有效的回溯，對于某個點的訪問需要進行很多次，廣度優(yōu)先遍歷則與之存在很大的不同，在對點進行訪問的過程中能夠只需一次就可完成，同時點的初選對訪問次數(shù)沒有影響。相較而言后者更具優(yōu)勢。
2.2 關(guān)于初始拓?fù)渑c局部拓?fù)?/h3>
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3 潮流計算方法的研究
3.1 潮流計算傳統(tǒng)解法存在的問題
牛頓法在對潮流進行計算中應(yīng)用最佳。該方法具有非常好的收斂特征，然而其對初始值就非常嚴(yán)格的要求。因此，必須要注重初始值，倘若該值沒有進行準(zhǔn)確選擇，對其收斂性會形成很大影響，也會導(dǎo)致無法獲得電力系統(tǒng)之外超出的定義解。電力系統(tǒng)中額定電壓周圍的節(jié)點是該系統(tǒng)的主要運行標(biāo)志，電壓相角在該節(jié)點上沒有太大的差別，通過平均電壓初值就能取得較好的效果。在潮流計算中PQ分解以及牛頓-拉夫遜法在其中發(fā)揮著非常重要的作用。對于多節(jié)點潮流情況的求解，要對其導(dǎo)數(shù)值以及函數(shù)值進行計算才能獲得迭代時求解方程組，如果真實值與初始值二者存在很大的差距，就會極大的增加迭代次數(shù)，影響其收斂性。一些小阻抗以及零阻抗的某些參數(shù)，會因其導(dǎo)致節(jié)點病態(tài)特征存在于矩陣上，對其精度以及其收斂性造成很大的影響。倘若與假設(shè)的目的相比，快速解藕法難以實現(xiàn)，就會相應(yīng)的增加迭代次數(shù)，導(dǎo)致不收斂的情況出現(xiàn)。在梳子狀放射結(jié)構(gòu)以及如負(fù)重荷就會形成病態(tài)系統(tǒng)，出現(xiàn)不收斂以及震蕩的計算過程。
3.2 智能算法
由于牛頓法本身所存在的某些缺陷，伴隨科學(xué)技術(shù)的不斷提升，智能算法獲得了極大的發(fā)展。如遺傳算法以及蟻群算法現(xiàn)已得到了非常好的應(yīng)用。牛頓算法在其應(yīng)用的過程中常會出現(xiàn)收斂慢以及不收斂的情況，這是由于選擇的初始點不合適以及奇異系數(shù)矩陣所引起，而將加速LM算法以及蟻群算法二者有效的進行結(jié)合，就可有效的避免這種情況的出現(xiàn)。收斂速度可以通過蟻群算法得以解決，然而其計算后期的解卻不容易找到。在速度上遺傳與之相比，不夠快，所以僅能對種群少的進行選取，其收斂則可逐漸進行。因此，對兩種算法可以進行有效融合，并可有效地結(jié)合逐漸縮小區(qū)間大小的方法。在一些沒有導(dǎo)數(shù)方程的求解時，牛頓法本身存在一定的缺陷性，智能算法與之相比，減少的導(dǎo)數(shù)的求解過程，因此對于此類方程的求解，相較于牛頓算法，該方法具有很大的優(yōu)勢特點。遺傳算法在相同的迭代次數(shù)時，其精度會非常的高，而在速度上蟻群算法優(yōu)勢更加明顯。
總之，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治鲈陔娏ο到y(tǒng)調(diào)度中有著極其重要的作用，一方面可以提供電網(wǎng)的運行情況，另一方面可以給出后續(xù)潮流計算所需要的數(shù)值模型。如何在電網(wǎng)的運行情況發(fā)生變化時快速及時地實現(xiàn)拓?fù)渑c給出拓?fù)浞治鍪瞧涔ぷ鞯闹刂兄睾秃诵膬?nèi)容。而利用潮流計算方法，建立電網(wǎng)模型，根據(jù)潮流計算的結(jié)果，從中找出經(jīng)濟的運行條件，調(diào)整運行方式，對電網(wǎng)的經(jīng)濟運行意義重大。
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