電力調(diào)度系統(tǒng)中拓撲分析及潮流計算方法的研究.pdf

1、電力系統(tǒng)中的網(wǎng)絡拓撲分析的主要功能是將物理模型轉(zhuǎn)化為數(shù)學模型。電力系統(tǒng)中的各種分析計算的基礎是網(wǎng)絡拓撲分析，一方面提供電網(wǎng)的運行情況，如安全防護，失電狀況，電網(wǎng)足否發(fā)生合環(huán)、解環(huán)、并列、解列等；另一方面，給出后續(xù)計算所需要的數(shù)值模型，包括潮流計算、狀態(tài)估計等。因此拓撲分析具有極其重要的作用。其工作的核心是當電網(wǎng)發(fā)生變化時，如何快速地實現(xiàn)拓撲，以便及時給出拓撲分析。
　　 潮流計算，其本質(zhì)是求解非線性方程組，難點是在求解多節(jié)點潮流

2、問題時，每一次迭代都要計算函數(shù)值和導數(shù)值。若選的初始值與真實解太遠或不適當，迭代的次數(shù)將大大增加甚至不收斂；對零阻抗和小阻抗的參數(shù)，容易產(chǎn)生病態(tài)的節(jié)點導納矩陣從而影響收斂速度和精度。若快速解耦法不滿足假設條件，迭代次數(shù)會增加甚至不收斂。對于病態(tài)的系統(tǒng)，比如重負荷，具有梳子狀放射結構等系統(tǒng)，就會產(chǎn)生計算震蕩或者不收斂。
　　 牛頓法是求解非線性方程組最常用的方法，也是電力系統(tǒng)調(diào)度中的潮流計算的傳統(tǒng)方法，但是存在缺陷。當系數(shù)矩陣奇異

3、時，可利用Levenberg-Marquarat算法改進其缺陷，但是速度有些慢。遺傳算法是新興的有效的智能算法，在實踐中取得了不錯的效果。蟻群算法最仞只是針對離散情況進行求解，進行改良后對于連續(xù)空間求解也取得了不錯的效果，初始速度比遺傳算法快。這兩種智能算法可以解決牛頓類算法初始點難以選擇的缺點。
　　 本文針對傳統(tǒng)潮流算法存在的可能不收斂、不穩(wěn)定、收斂速度慢的問題，采用智能算法和改進LM算法結合的新方法，給出理論分析和收斂性證

4、明。本文還提出了遺傳算法的初始種群或蟻群算法的初始蟻群路徑正交生成的方法，結合隨機生成，得到了很好的初始選擇。
　　 論文主要內(nèi)容有如下幾個部分：
　　 第一章介紹了我國電網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀及問題來源，拓撲方法研究狀況，牛頓類、蟻群、遺傳算法進展。
　　 第二章通過介紹常用的三種拓撲方法，提出了網(wǎng)絡建模設計方案。采用初始拓撲與局部拓撲結合，從而實現(xiàn)快速實時分析，并給出一個算例分析。
　　 第三章針對經(jīng)典潮流計算方

5、法的缺陷，提出了一個改進的快速LM算法，并給出了收斂性證明。通過算法算例比較，克服了速度慢的缺陷，得到了優(yōu)于傳統(tǒng)方法的結果。對于系數(shù)矩陣非奇異的情況設計了一個無二次導數(shù)具有三階收斂性的牛頓法：
　　 并將其擴展成多變量方程組的形式：
　　 第四章根據(jù)蟻群初始點搜索快速的優(yōu)點，將第三章中改進的快速LM算法插入其中，提出了一種改進算法，克服了蟻群算法后面搜索速度慢，牛頓法初始點難以選擇的缺點。通過進行收斂性分析和參數(shù)分析，數(shù)