220kV电网网架结构差异化规划方法研究
发布时间：2020-11-16 08:01
220kV电网处于我国电力系统电压序列的中间层级。随着我国电力系统装机容量和负荷水平不断增长,220kV电网网架的送受端差异、发展水平差异日益凸显。相应地,220kV网架规划问题也随之复杂化,需要在差异化条件下兼顾系统运行的可靠性和经济性。鉴于220kV电网的差异化发展趋势,单一场景的网架规划方法逐渐显现出较大的局限性,即在参数选取范围较大的情况下模型求解的收敛性难以保证;同时难以对220kV网架规划总结提出差异化的网架构建原则。而专门针对220kV这一电压层级的多场景差异化网架规划,是涉及模型建立,算法选取和算例场景生成的综合问题,目前还少有研究涉及。因此,本文从模型、算法和算例场景三个方面对220kV电网的差异化规划方法进行了研究。在模型建立上,针对220kV电网发展所面临的突出问题,利用超分位数理论,本文提出了嵌入LOLP机会约束和短路电流约束的双层规划模型。在算法选取上,采用基于传统内点法的混合整数凸优化方法求解上层模型,采用遗传算法求解下层模型,并基于N-1原则,采用蒙特卡洛方法对规划方案进行后校验。在场景生成和算例分析上,通过IEEE标准系统分析了模型求解的计算成本;通过华东某实际系统验证了规划方法的可行性;通过实际数据分析,基于送受端差异和发展水平差异,生成4节点差异化算例,在求解分析后提出了220kV网架在典型场景下的最优序列和网架构建原则。本文对于LOLP机会约束的处理方法,可以推广并应用至电力系统规划问题中对于其他不确定因素的建模和求解。本文提出的220kV网架差异化构建原则,为进一步研究220kV网架的规划方法提供了思路和借鉴。
【学位单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TM715
【部分图文】：
上海交通大学硕士学位论文式(3-17)表明， g ( d ,x )置信概率为α 的超分位数qα即为 g ( d ,x )在大于qα区间上的期望。相应地，缓冲故障率b 即为当超分位数qα=0 时 g( , )qαd x ≥的概率：Prob [ g ( ,) q| q0]α α=b =d x ≥(3-18)综合式(3-16)、式(3-18)可以得出，一个不确定性条件 g ( d ,x )的缓冲故障率b 即为1 α，其中α 的取值满足其对应的超分位数 q0α= 。具体如图 3-1 所示。在式(3-14)中，以缓冲故障率代替故障率，可以得到替代约束：0Prob [ g ( , ) q | q0]βα α=b =d x ≥ ≤(3-19)
上海交通大学硕士学位论文那么决策变量d 将沿着寻优方向从1d 偏移。如图 3-2 所示，记决策变量2d 为满足式(3-24)的一组解，此时不确定性条件2g ( d ,x )的累积概率分布函数为2Ψ ，对应故障率为2b ，对应缓冲故障率为22b = 1 α，使得2q0α= 。由图 3-2 可以看出决策变量2d 对应的规划方案，其实际故障率2b 较1b 更接近设定值0b 。由超分位数的性质可知，系统的故障率b 随缓冲故障率b 的增大而不减，因此通过提高式(3-19)的限定值0b ，可以使得系统故障率b 逐步增大，使得故障率b的取值范围逐步逼近限定值0b ，以扩大规划问题的可行域，避免计算收敛于局部最优。为了减小误差，需要找到一个新的限定值r0cob ，使得式(3-24)与式(3-14)近似等价。
上海交通大学硕士学位论文表 4-5 标准 30 节点算例模拟风电场出力参数Table 4-5 Simulation parameters for wind park generation from IEEE 30 bus study case范围参数λ形状参数k切入风速vc/(m×s-1)额定风速vc/(m×s-1)切出风速vc/(m×s-1)转换效率CP扫掠面积A/m210.0 3.0 3.0 13.5 22.0 0.3 76930由图 4-1 可以看出，风速数据在 0.1m/s 的精度区间中的分布统计，形状近似于韦伯分布。41 × 10个风速数据的样本容量接近于 8760 的样本量级。可以想见，如果提高风速数据的样本容量，图 4-1 中的风速数据在不同区间的上沿所构成的曲线会更加趋近于平滑，也更加趋近于解析法所得到的理论风速分布概率。
【参考文献】
本文编号：2885825
【学位单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TM715
【部分图文】：
上海交通大学硕士学位论文式(3-17)表明， g ( d ,x )置信概率为α 的超分位数qα即为 g ( d ,x )在大于qα区间上的期望。相应地，缓冲故障率b 即为当超分位数qα=0 时 g( , )qαd x ≥的概率：Prob [ g ( ,) q| q0]α α=b =d x ≥(3-18)综合式(3-16)、式(3-18)可以得出，一个不确定性条件 g ( d ,x )的缓冲故障率b 即为1 α，其中α 的取值满足其对应的超分位数 q0α= 。具体如图 3-1 所示。在式(3-14)中，以缓冲故障率代替故障率，可以得到替代约束：0Prob [ g ( , ) q | q0]βα α=b =d x ≥ ≤(3-19)
上海交通大学硕士学位论文那么决策变量d 将沿着寻优方向从1d 偏移。如图 3-2 所示，记决策变量2d 为满足式(3-24)的一组解，此时不确定性条件2g ( d ,x )的累积概率分布函数为2Ψ ，对应故障率为2b ，对应缓冲故障率为22b = 1 α，使得2q0α= 。由图 3-2 可以看出决策变量2d 对应的规划方案，其实际故障率2b 较1b 更接近设定值0b 。由超分位数的性质可知，系统的故障率b 随缓冲故障率b 的增大而不减，因此通过提高式(3-19)的限定值0b ，可以使得系统故障率b 逐步增大，使得故障率b的取值范围逐步逼近限定值0b ，以扩大规划问题的可行域，避免计算收敛于局部最优。为了减小误差，需要找到一个新的限定值r0cob ，使得式(3-24)与式(3-14)近似等价。
上海交通大学硕士学位论文表 4-5 标准 30 节点算例模拟风电场出力参数Table 4-5 Simulation parameters for wind park generation from IEEE 30 bus study case范围参数λ形状参数k切入风速vc/(m×s-1)额定风速vc/(m×s-1)切出风速vc/(m×s-1)转换效率CP扫掠面积A/m210.0 3.0 3.0 13.5 22.0 0.3 76930由图 4-1 可以看出，风速数据在 0.1m/s 的精度区间中的分布统计，形状近似于韦伯分布。41 × 10个风速数据的样本容量接近于 8760 的样本量级。可以想见，如果提高风速数据的样本容量，图 4-1 中的风速数据在不同区间的上沿所构成的曲线会更加趋近于平滑，也更加趋近于解析法所得到的理论风速分布概率。
【参考文献】
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本文编号：2885825
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