基于复杂网络理论的电网自组织临界规律演化分析

发布时间：2020-10-09 01:24

　　随着社会经济的不断进步,电力需求迅速增长,为了满足用电负荷的需求,电网规模也随之不断扩大,日益复杂。大电网互联使得资源在大范围内优化配置的同时,也同样扩大了系统扰动可能波及的范围。目前,应用复杂网络理论对大规模电网整体特性的分析,进而对连锁故障的发生和传播进行分析,来研究电网在该状态下自组织临界状态的演化规律。在引入衡量网架结构均匀程度的网络拓扑熵和电网潮流分布均匀程度潮流熵两项指标,对实际电网在风电接入前后的两项指标进行仿真计算,通过联合使用和综合分析,来表征系统自组织临界态演化规律。风电的集中接入,风电外送通道的建设需要更多的变压器和输电线路,从而使得整体的网络结构变得更为复杂,电网的自组织临界状态的发展出现新特点。计算结果表明,风电集中接入后,网络拓扑熵会因为外送的风电功率而增加的输电通道而减小。当地负荷水平不能消纳系统接入的风电时,系统的潮流熵会增加。由于风电的不稳定性,出力的波动也会导致系统的潮流熵增加。电网运行状态会朝着自组织临界点的方向演化。在分析了电网自组织临界特性后,线路负载率分布和节点承受电能传输电能任务的不均衡性都会对系统的自组织临界态有着重要影响。对于线路负载率分布特性,采取改进的平均半方差指标来表征电力系统的自组织临界态的变化。在考虑关键线路在中低负载率分布的条件下进行的隐故障模型的仿真计算表明,在相同的节点潮流介数分布下,平均半方差的值越大,大规模停电发生的可能性越高,系统更倾向于自组织临界态演化。少量关键节点承受巨大的电能传输任务时,通过仿真计算得到的节点潮流介数分布也能达到自组织临界态辨识的效果。本文对节点潮流介数分布的曲线尾部进行拟合后,分析得到幂指数越大,系统发生大规模停电的概率也越高。改进平均半方差指标和辅助验证的节点介数指标,对连锁故障后的系统状态都有好的辨识效果。最后又加入了其他系统的验证,也可以起到较好的效果。
【学位单位】：中国电力科学研究院
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TM614
【部分图文】：

大停电,故障分布,北美,大停电事故

在研究了 1984~1999 年发生的北美各大停电事故后，对数据进行整理后发现大停电事故的规模和发生的概率呈现幂律分布。如图 2-2 所示。假设停电规模为 Q，大停电发生的次数为 N(Q)，则满足下列关系：ln N Q a b lnQ（2-11）从下图中可以看出在停电规模和频数的双对数的坐标下，在尾部出现一条斜直线，即幂律尾。同样，在对我国的电网停电事故开展分析，对于南方、华中、西北、东北电网 1981~2002 年的停电数据[49]如表 2-2 所示。从图 2-2 可以看出，停电规模小的发生的可能性高，停电事故的频数会随着停电规模的增大而减小。当分别对各区电网的数据进行对数化处理后，然后依据最小二乘法原理对数据进行处理，得到停电规模与频率的关系如图 2-3 所示。计算得到各自的回归方程均为直线方程，说明了我国电网的大停电事故也符合自组织临界的特性。

电网,停电事故,区域电网,复杂网络

第 2 章复杂网络理论表 2-2 我国各区域电网重大停电事故负荷损失情况表停电规模（MW）东北南方西北华中＞60 22 22 27 13＞100 18 22 23 12＞140 15 20 17 11＞180 14 19 15 11＞220 9 18 10 9＞260 6 14 9 9＞300 5 13 5 7＞340 3 13 5 7

拟合曲线,风电,比例系统,潮流

在调节该地区的风电出力比例，假设风机机组脱网运行时，所出的有功为零么再逐渐抬升风机机组的出力比例，风电机组满送状态下出力比例为 1。从（3可以得到，在电压等级超 110kV 的线路中，负载率k代表的线路中传输的潮线路的最大传输容量的比值，实际计算里面，在电压水平相同的情况下，可效转化为流经线路的电流和线路电流容量的比值，可以根据实时记录数据，的得到结果。在给定一个常数序列由 0 到 1，分别为 0.2 的等差间隔，再通过，便可统计出负载率分布在于 0~0.2，0.2~0.4，0.4~0.6，0.6~0.8，0.8~1.0 五间的线路条数和然后计算出相应的概率，那么系统潮流熵在各个区间的分布可以计算得到了。C=ln10，风电出力比例依此调整到 0，0.15，0.3，0.4，0..6，0.7 时，计算得到该地区电网的潮流熵结果如表 3-3 所示。表 3-3 某地区风电在不同的出力比例下的电网潮流熵风电出力比例 0 0.15 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7潮流熵 1.16 1.01 0.97 1.04 1.09 1.17 1.28

【参考文献】