本文關(guān)鍵詞：計及節(jié)點注入功率空間分布和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的電網(wǎng)輸電能力研究　出處：《華南理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：輸電能力是電力工程領(lǐng)域長期關(guān)注的熱點問題,可以作為評判一個電網(wǎng)能否安全、可靠運行的重要依據(jù),對電力系統(tǒng)的運行和規(guī)劃部門具有重要的意義。特定的電網(wǎng)的輸電能力是一個隨電網(wǎng)拓?fù)涞难莼粩嘧兓牧?在電網(wǎng)規(guī)劃最初總是盡可能使輸電能力最大,但隨著負(fù)荷的增長和網(wǎng)架建設(shè)的滯后,網(wǎng)絡(luò)的輸電能力將不可避免地被削弱。目前對于電網(wǎng)這種變化的輸電能力還缺乏有效的衡量工具。鑒于此,本文結(jié)合圖論的知識提出了一種評估電網(wǎng)輸電能力的新方法,通過定義并計算名叫空間特征長度比(Spatial Characteristic Length Ratio,SCLR)的指標(biāo)來表征電網(wǎng)的輸電能力。因此,本文首先主要研究了空間特征長度比指標(biāo)SCLR的計算問題,提出了用于自動求取電網(wǎng)輸電能力指標(biāo)SCLR的核心算法——電網(wǎng)源匯供電路徑搜索算法。該算法主要用來獲取電網(wǎng)中每一對發(fā)電機(jī)向其供電的負(fù)荷節(jié)點之間的最大電能傳輸路徑,從而可求出SCLR指標(biāo)。在SCLR指標(biāo)可求后,文中以IEEE4、IEEE9、IEEE162和某個134節(jié)點實際電網(wǎng)為案例,研究了節(jié)點注入功率總量或網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化時指標(biāo)SCLR的變化情況。算例結(jié)果表明,文中所提SCLR指標(biāo)與注入電網(wǎng)的功率水平以及電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)密切相關(guān),可用來有效地評估系統(tǒng)的輸電能力。此外,SCLR指標(biāo)還與節(jié)點注入功率的空間分布有關(guān),因此本文利用IEEE4節(jié)點系統(tǒng)進(jìn)一步研究了發(fā)電分布不同時輸電能力指標(biāo)的差異,將該指標(biāo)運用于發(fā)電機(jī)調(diào)度中,為負(fù)荷增長時安排最佳的發(fā)電出力組合提供依據(jù)。實際中當(dāng)電網(wǎng)規(guī)模較大時,計算輸電能力指標(biāo)SCLR花費的時間往往過長。針對這一問題,本文借鑒動態(tài)規(guī)劃最優(yōu)路徑的思想對計算輸電能力指標(biāo)的算法做了優(yōu)化,新算法利用隊列先進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并結(jié)合圖的鄰接矩陣,對從某一源節(jié)點出發(fā)的有向圖實行廣度優(yōu)先遍歷圖一次,即可直接求得該圖中從源節(jié)點出發(fā)到各個負(fù)荷節(jié)點的最大電能傳輸路徑,據(jù)此便可求出SCLR指標(biāo)。隨后對算法改進(jìn)前后的時間復(fù)雜度進(jìn)行了分析并利用IEEE算例對改進(jìn)前后計算輸電能力指標(biāo)SCLR的速度進(jìn)行了測試,測試結(jié)果證明了此方法的快速性和有效性。本文最后利用南方電網(wǎng)實際的規(guī)劃網(wǎng)架數(shù)據(jù),研究了不同的規(guī)劃項目未能如期建設(shè)時電網(wǎng)輸電能力指標(biāo)的差異,根據(jù)計算所得指標(biāo)SCLR的大小對規(guī)劃項目實施的優(yōu)先級做了排序,可為電網(wǎng)公司指導(dǎo)電網(wǎng)規(guī)劃提供依據(jù)。文章最后對全文做了總結(jié)。
[Abstract]:Transmission capacity is a hot issue in the field of power engineering for a long time, and it can be used as an important basis to judge whether a power grid can operate safely and reliably. It is of great significance to the operation and planning department of power system. The transmission capacity of a particular power network is a quantity that changes with the evolution of the network topology. At the beginning of power network planning, the transmission capacity is always maximized as far as possible. However, with the increase of load and the lag of grid construction, the transmission capacity of the network will inevitably be weakened. In this paper, a new method for evaluating the transmission capacity of power grid is proposed based on the knowledge of graph theory. Spatial Characteristic Length Ratio is defined and calculated. Therefore, in this paper, the spatial feature length ratio (SCLR) is mainly studied in the calculation of the spatial feature length ratio index (SCLR). In this paper, a key algorithm for automatically calculating the power transmission capability index (SCLR) is presented. The algorithm is mainly used to obtain the load nodes of each pair of generators in the power network. The maximum power transmission path for. The SCLR index can be obtained. After the SCLR index can be obtained, this paper takes IEEE4, IEEE9, IEEE162 and a 134-bus actual power network as an example. The change of the index SCLR is studied when the total nodal injection power or the network topology changes. The SCLR index proposed in this paper is closely related to the power level of the injected power network and the topology of the network, and can be used to effectively evaluate the transmission capacity of the system. The SCLR index is also related to the spatial distribution of the nodal injection power, so the difference of the transmission capacity index between the different distribution of power generation is further studied by using the IEEE4 node system. This index is applied to generator dispatching to provide the basis for arranging the best generating power combination when the load increases. In practice, when the power grid scale is large. It takes too long to calculate the transmission capacity index (SCLR). In order to solve this problem, this paper optimizes the algorithm of calculating the transmission capacity index by using the idea of dynamic programming optimal path. The new algorithm uses queue first in first out (FIFO) data structure and the adjacent matrix of a graph to perform a breadth-first traversal of a directed graph from a source node. The maximum power transmission path from the source node to each load node can be directly obtained. Then the time complexity before and after the improvement of the algorithm is analyzed and the speed of calculating the transmission capacity index (SCLR) before and after the improvement is tested by a IEEE example. The test results show that the method is fast and effective. Finally, using the actual planning grid data of Southern Power Grid, the paper studies the difference of transmission capacity index when different planning projects are not on schedule. According to the size of the calculated index SCLR, the priority of the implementation of the planning project is sorted, which can provide the basis for the grid company to guide the power network planning. Finally, the paper summarizes the full text.
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM711

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本文編號：1399200