基于模糊聚类的电力系统电压稳定薄弱区域识别方法研究

论文摘要

20世纪七十年代以来,因电压失稳而导致系统瓦解的事故在国外一些大电网多次发生,造成了长时间大面积的停电和巨大的经济损失。系统的电压崩溃往往是由某条母线或某个区域的电压失稳引起,而后扩散至整个系统,导致系统瓦解的。因此如何准确快速地判断系统电压稳定的弱节点或弱区域,己成为广大研究者关注的问题。随着数据挖掘技术在电力系统中的应用越来越广泛,聚类算法作为一种辅助的分析上具也广泛的用于系统状态确定、电力负荷预测、系统故障分析、用户负荷分类、负荷动态特性聚类等诸多的领域中。本文旨在提出实用的电压稳定薄弱区域识别方法,对电压稳定的弱区域进行深入分析。首先通过计算得到系统当前运行条件下的的网损灵敏度、dV/dQ以及节点电压灵敏度等,经过数据处理建立模糊聚类的样本空间;然后利用模糊聚类算法对不同聚类半径下的分区进行计算,通过聚类有效性评估方法得到最佳聚类半径,获得电压稳定按照薄弱程度的分区;最后,利用薄弱分区结果作为电网运行的参考。本文通过对IEEE39节点系统和某实际电网的仿真试验,将网损灵敏度、dV/dQ、电压灵敏度、模态分析以及模糊聚类方法分别计算的弱节点和弱区域进行对比,对比分析表明模糊聚类方法通过对数据的分析聚类,能够弥补单一灵敏度指标的计算误差,同时与模态分析相比具有速度快、实时性好的特点。最后,本文将模糊聚类电压稳定薄弱节点分区方法得到的结果应用到IEEE39节点系统和某实际电网,在电压崩溃条件下对崩溃前运行点判断的薄弱区域实施紧急切负荷,将其与不进行薄弱区域判断直接全网进行逐级切负荷相对比。结果表明,对电网进行薄弱区域识别能够在紧急情况下指导运行人员作出准确判断,以尽可能小的代价恢复系统稳定运行。验证了本文提出模糊聚类方法的有效性和准确性,为电力系统电压稳定弱节点、弱区域的分析提供了良好的实用性工具。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外电压稳定研究现状
• 1.3 确定电压稳定薄弱区域的意义
• 1.4 电压稳定研究展望
• 1.5 论文主要工作
• 2 电压稳定弱节点识别指标及分析工具
• 2.1 电压稳定指标类型和要求
• 2.2 弱节点/弱区域的识别指标
• 2.2.1 网损灵敏度法
• 2.2.2 模态分析技术
• 2.3 DSA 软件简介
• 2.3.1 潮流计算PSAT
• 2.3.2 电压安全工具VSAT 功能
• 2.4 本章小结
• 3 基于模糊聚类的薄弱节点分区方法
• 3.1 模糊聚类原理及聚类算法在电力系统的应用
• 3.1.1 模糊聚类原理
• 3.1.2 聚类算法在电力系统应用
• 3.2 减法聚类算法
• 3.3 MATLAB 模糊数学工具箱
• 3.4 最佳聚类半径的确定算法
• 3.5 基于模糊聚类的电压稳定分区方法
• 3.5.1 模糊聚类过程
• 3.5.2 电压安全分区的计算步骤
• 3.6 薄弱区域识别方法比较分析
• 3.6.1 IEEE39 节点系统
• 3.6.2 实际电网比较
• 3.7 本章小结
• 4 仿真计算及控制措施试验
• 4.1 前言
• 4.2 电网仿真实例
• 4.2.1 潮流计算数据准备
• 4.2.2 模糊聚类
• 4.2.3 分析
• 4.3 IEEE39 系统仿真实例
• 4.4 本章小结
• 5 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录