电网短路电流在线预测与限流决策的研究

发布时间：2017-09-24 01:47

  本文关键词：电网短路电流在线预测与限流决策的研究

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【摘要】：电力系统工程设计中,对于短路电流限制措施的选定以及继电保护装置的整定通常依赖于短路电流的计算。目前,国内主要利用运算曲线法来进行短路计算。该方法计算手段有限,不能完全满足对计算结果精度的要求以及生产实际需要。随着计算机的发展,针对上述传统方法的缺陷,国内外已研究出能精确计算任意时刻短路电流的大型仿真软件。但这些软件运行时存在收集设备参数工作量大、建立暂态模型复杂困难的缺点,并且还需进行大量的调试工作,因此并不适于工程设计单位的实际工程应用。本文分析了短路电流增大的原因和国内外短路电流计算分析的现状及监测方面存在的不足,针对分析计算的精度和速度同时展开研究,主要内容如下：从电力系统的基本模型出发,分析了电力网络数学模型、发电机模型及其主要负荷的参数模型,模型的选取兼顾了计算精确性和快速性,为本文后续的短路电流快速计算、超短期预测分析和快速决策计算打下理论基础。以提高电网短路电流计算的速度为出发点,考虑到电力系统节点导纳矩阵具有高度对称、元素稀疏、生成和修改简单快捷的特性,提出了基于稀疏矩阵变换的故障电流计算方法。首先对导纳矩阵的生成过程进行优化,其次应用三角分解法将导纳矩阵分解形成因子表以便计算中快速调用；最后基于稀疏矩阵的低阶更新原理和改进的非负矩阵分解法,用矩阵的低阶运算替代对原始导纳矩阵的修改,由于低阶更新运算具有解的唯一性,可以快速地获得较为精确的短路电流值。在基于稀疏矩阵变换的短路电流计算结果基础上,为了更准确地预测未来时刻的短路电流水平,首先基于相似日负荷多点外推的方法,推导预测出当前时刻后5分钟的负荷趋势值。其次利用遗传算法优化神经网络的改进训练模型对归一化的输入、输出样本值进行迭代训练。最后将未来时刻的预测负荷作为最后一组输入样本,经训练模型输出超短期的预测电流理想值,达到对网络进行提前扫描、分析、预警的目的。在得到超短期预测短路电流的基础上,结合继电保护的开断容量判断5分钟后的各节点是否处于安全状态。当预测到短路电流可能超标时及时自动进行基于稀疏矩阵变换的辅助决策计算,选择合适的开断或是投运策略以达到满足短路电流的限制效果。最后,通过IEEE系统的仿真计算,得到一套完整的短路电流“计算分析-=预测扫描一决策控制”的在线计算实现方案,验证了本文所提出方法的有效性和实用性,为工程决策提供了理论分析依据和具体的指导意见。
【关键词】：电力系统短路电流 在线计算分析 相似日负荷多点外推 遗传算法 BP神经网络 限流决策计算
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM713
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 论文研究的背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究的历史和现状12-15
• 1.2.1 短路的基本概念12
• 1.2.2 短路电流计算的研究现状12-14
• 1.2.3 短路电流预测的研究现状14-15
• 1.2.4 限制短路电流措施的研究现状15
• 1.3 课题来源15-16
• 1.4 本文研究的主要内容16-18
• 第2章 电力系统数学模型选取及等值网络建立18-25
• 2.1 引言18
• 2.2 电力网络的数学模型18-20
• 2.2.1 原支路的特性方程18
• 2.2.2 节点导纳矩阵方程18-20
• 2.3 电力系统元件的等效模型20-22
• 2.3.1 发电机模型20
• 2.3.2 输电线路模型20-22
• 2.3.3 变压器模型22
• 2.4 电网仿真计算等值网络的建立22-24
• 2.4.1 等值网络建立的基础--序网络23-24
• 2.4.2 电力等值网络参数生成24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 基于稀疏矩阵特性的短路电流在线计算25-40
• 3.1 引言25
• 3.2 稀疏导纳矩阵生成过程的优化25-28
• 3.2.1 稀疏矩阵存储方法25-26
• 3.2.2 划分零序电气岛26
• 3.2.3 节点编号优化方法26-28
• 3.3 基于稀疏矩阵变换的短路电流快速计算28-35
• 3.3.1 稀疏矩阵低阶更新理论在故障电流求解中的应用28-29
• 3.3.2 故障时修改导纳矩阵AY的形成29-32
• 3.3.3 基于改进非负矩阵分解法的修正导纳矩阵低秩分解32-34
• 3.3.4 基于稀疏矩阵变换的多重故障计算设计34-35
• 3.4 仿真算例35-39
• 3.4.1 IEEE标准节点系统35-37
• 3.4.2 模型选取对短路电流计算的影响37-39
• 3.4.3 采用广东地区T_0时刻数据的IEEE30节点系统39
• 3.5 本章小结39-40
• 第4章 基于负荷预测的超短期短路电流在线预测40-55
• 4.1 引言40
• 4.2 基于相似日负荷多点外推的超短期负荷预测样本构造40-43
• 4.2.1 超短期负荷预测的原理40-41
• 4.2.2 基于相似日负荷多点外推的超短期负荷预测模型41-42
• 4.2.3 超短期负荷预测样本的构造42-43
• 4.2.4 发电机的出力分配43
• 4.3 基于遗传算法优化神经网络法的预测算法设计43-47
• 4.3.1 遗传算法优化神经网络的综合算法设计44-45
• 4.3.2 带动量项的自适应学习率BP改进算法45-46
• 4.3.3 遗传算法的设计46-47
• 4.4 短路电流超短期在线预测方法实现47-51
• 4.5 算例分析51-54
• 4.5.1 节点超短期负荷预测51-53
• 4.5.2 超短期短路电流智能辨识53-54
• 4.6 本章小节54-55
• 第5章 限制短路电流的决策在线计算55-66
• 5.1 引言55
• 5.2 常用的限制短路电流措施55-57
• 5.3 基于稀疏矩阵变换的限流决策在线快速计算57-63
• 5.3.1 低阶更新理论在拓扑调整后短路计算中的应用57-58
• 5.3.2 限流措施的修改导纳矩阵及其W、H~T的构造58-63
• 5.4 算例分析63-65
• 5.4.1 采用广东电网数据的IEEE30节点63-64
• 5.4.2 IEEE系统中开断多回路计算64-65
• 5.5 本章小结65-66
• 结论与展望66-69
• 参考文献69-73
• 致谢73-74
• 附录 攻读学位期间所发表的学术论文及科研情况74

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