本文選題：時(shí)域仿真 + 不確定性分析��； 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：時(shí)域仿真方法通常采用確定性的仿真模型,通過數(shù)值計(jì)算模擬系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況,目前已廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計(jì)與運(yùn)行中。然而,電力系統(tǒng)中存在多種不確定性因素,若采用確定性仿真方法,其結(jié)果往往不符合實(shí)際情況,不利于對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)做出全面的判斷。因此,有必要對(duì)時(shí)域仿真結(jié)果的不確定性進(jìn)行分析和評(píng)估。針對(duì)電力系統(tǒng)模型參數(shù)和穩(wěn)態(tài)條件的不確定性,本文提出一種基于廣義多項(xiàng)式混沌法的時(shí)域仿真不確定性分析方法。廣義多項(xiàng)式混沌方法近似認(rèn)為變量在任一時(shí)刻與隨機(jī)因素之間存在多項(xiàng)式關(guān)系,求解時(shí)首先獲取最優(yōu)的正交多項(xiàng)式基函數(shù),對(duì)隨機(jī)輸入變量及待求變量實(shí)施多項(xiàng)式逼近,并基于Galerkin法,通過投影運(yùn)算將描述系統(tǒng)暫態(tài)過程的隨機(jī)方程轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的確定性方程。通過求解該投影方程,即可得待求變量的多項(xiàng)式逼近系數(shù),進(jìn)而獲得待求變量在任一時(shí)刻的統(tǒng)計(jì)特征及概率分布。為了適應(yīng)廣義多項(xiàng)式混沌法的求解,本文在現(xiàn)有暫態(tài)模型的基礎(chǔ)上,通過數(shù)學(xué)變換,提出多項(xiàng)式形式的暫態(tài)仿真模型。文中,從理論上對(duì)該模型進(jìn)行了推導(dǎo),并基于IEEE9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng),驗(yàn)證了該模型的準(zhǔn)確性。除此之外,文章通過將所提方法的計(jì)算量與蒙特卡洛法進(jìn)行比較,從理論上分析了廣義多項(xiàng)式混沌法的計(jì)算效率。并通過算例分析,驗(yàn)證了所提方法的有效性。
[Abstract]:The time domain simulation method usually uses deterministic simulation model. It is widely used in power system planning, design and operation by numerical calculation of the actual operation of the system. However, there are many uncertain factors in the power system. If the deterministic simulation method is used, the results are often not in line with the actual situation, which is not conducive to the overall judgment of the system operation state. Therefore, it is necessary to analyze and evaluate the uncertainty of time domain simulation results. In this paper, a time-domain simulation uncertainty analysis method based on generalized polynomial chaos method is proposed for the uncertainty of power system model parameters and steady-state conditions. The generalized polynomial chaotic method approximates that there exists a polynomial relationship between variables and random factors at any time. The optimal orthogonal polynomial basis function is first obtained when solving the problem, and polynomial approximation is carried out on the random input variables and the variables to be solved. Based on the Galerkin method, the stochastic equation describing the transient process of the system is transformed into the corresponding deterministic equation by projection operation. By solving the projection equation, the polynomial approximation coefficients of the variables to be solved can be obtained, and then the statistical characteristics and probability distribution of the variables to be solved at any time are obtained. In order to adapt to the solution of generalized polynomial chaos method, this paper presents a polynomial transient simulation model based on the existing transient models and mathematical transformation. In this paper, the model is deduced theoretically, and the veracity of the model is verified based on IEEE9 node system. In addition, the computational efficiency of the generalized polynomial chaotic method is theoretically analyzed by comparing the computational complexity of the proposed method with that of the Monte Carlo method. The effectiveness of the proposed method is verified by an example.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM743

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本文編號(hào)：1972248