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        無平衡節(jié)點孤島運行微電網(wǎng)的潮流計算方法研究

        2020-11-06 22:13:22孫志宣陳芷萌
        中國電氣工程學(xué)報 2020年16期
        關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng)

        孫志宣 陳芷萌

        【摘要】 針對去平衡節(jié)點孤島運行微電網(wǎng)系統(tǒng)的無平衡節(jié)點、且有下垂控制分布式電源裝置的特性,本文提出一種改良的孤島微電網(wǎng)潮流計算方法,通過引入兩個輔助因子,將原非線性潮流方程分解為一組欠定線性方程、一組超定線性方程與一組輔助向量間的關(guān)系函數(shù),分兩步對變換后的方程進(jìn)行迭代求解。一旦實現(xiàn),將在滿足系統(tǒng)穩(wěn)定運行的基礎(chǔ)上,優(yōu)化功率分配,實現(xiàn)微網(wǎng)運行費用最小的目標(biāo),提高微電網(wǎng)系統(tǒng)的可靠性與經(jīng)濟(jì)性。

        【關(guān)鍵詞】電力系統(tǒng);微電網(wǎng);孤島運行;無平衡節(jié)點

        1、引言

        微電網(wǎng)潮流計算作為微電網(wǎng)穩(wěn)定分析、優(yōu)化配置的基礎(chǔ),是一個重要的研究領(lǐng)域。在微電網(wǎng)并網(wǎng)運行時,其潮流計算與配電網(wǎng)潮流計算相似。而孤島運行的微電網(wǎng)在對等控制下,系統(tǒng)內(nèi)不存在平衡節(jié)點,且存在下垂控制的DG,需對系統(tǒng)頻率進(jìn)行求解[[[] 彭寒梅, 曹一家, 黃小慶,等. 無平衡節(jié)點孤島運行微電網(wǎng)的連續(xù)潮流計算[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, 2016, 36(08):2057-2067.]],故傳統(tǒng)的潮流計算方法不再適用,需研究更適合孤島微電網(wǎng)潮流計算的算法。

        從當(dāng)前孤島微電網(wǎng)潮流計算的研究結(jié)果來看,部分方法采用優(yōu)化的思想對潮流方程進(jìn)行求解,如基于高斯賽德爾技術(shù)和牛頓拉夫遜法進(jìn)行計算等,但該類算法均存在參數(shù)過多,調(diào)參復(fù)雜的問題,且LM算法存在尾部效應(yīng),難以適應(yīng)高精度要求的計算[[[] 任永捷, 馮某. 基于改進(jìn)牛頓-拉夫遜法的潮流分析計算方法研究[J]. 北京電力高等??茖W(xué)校學(xué)報:自然科學(xué)版, 2011, 28(011):286-287.]]。另一種思路是把原潮流問題分解為傳統(tǒng)潮流計算和下垂節(jié)點更新兩個子問題,但收斂速度較慢[[[] 李培帥, 施燁, 吳在軍,等. 孤島微電網(wǎng)潮流的類奔德斯分解算法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2017, 41(014):119-125.]]。為此,有必要提出一種改良的孤島微電網(wǎng)潮流計算方法,通過引入兩個輔助因子,將原非線性潮流方程分解為一組欠定線性方程、一組超定線性方程與一組輔助向量間的關(guān)系函數(shù),分兩步對變換后的方程進(jìn)行迭代求解[[[] 王曉婭, 馬國春. 兩種改進(jìn)的非線性方程組四階迭代求解法[J]. 杭州師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版, 2015.]]。經(jīng)算例對比驗證,該算法具有收斂速度快、魯棒性強(qiáng)和計算時間短的特點。

        2、基本原理

        2.1、引入潮流計算公式

        潮流計算在數(shù)學(xué)上可歸結(jié)為求解非線性方程組,其數(shù)學(xué)模型[[[] 李婷婷. 小阻抗直角坐標(biāo)牛頓潮流算法發(fā)散機(jī)理研究[D]. 大連海事大學(xué), 2012.]]簡寫如下:

        2.2、改寫方程

        通過將式(1)中所有常數(shù)項移到等式右側(cè),并保留PV節(jié)點電壓幅值,可將式(1)改寫為如下形式:

        2.3、引入輔助因子

        2.4、潮流初值設(shè)定

        設(shè)定潮流狀態(tài)變量初值x0,取迭代次數(shù)k=0,設(shè)定收斂精度?,最大迭代次數(shù)kmax,系統(tǒng)頻率ω0、電壓幅值U0與相角初值δ0,取y0=f-1(Cx0)。

        3、模型求解

        完成對潮流方程的變換后,可采用兩步法對變換后的方程進(jìn)行求解,具體步驟如下:

        3.1、步驟1

        4、結(jié)論

        用MATLAB、PSCAD和PowerWorld仿真,并與牛頓拉夫遜法(N-R)、單步自適應(yīng)LM算法(A-LM)、三步LM法(MTLM)進(jìn)行對比,在初值變化下記錄不同算法的不收斂次數(shù)如表1所示(運行次數(shù)為100次):

        同時,對比4種算法在1000次蒙特卡羅模擬中耗費時間如表2所示:

        通過輔助因子的引入以及采用兩步法求解方程,當(dāng)初值x0與方程的真實解偏離較遠(yuǎn)時,經(jīng)典的牛頓法容易出現(xiàn)不收斂或收斂較慢的情形。本文通過構(gòu)造一個最小二乘問題,尋找滿足約束下盡可能接近真實解的線性化點,可以有效提高收斂性與魯棒性。

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