發(fā)布時間：2020-07-26 07:12

【摘要】：隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大,電網(wǎng)的大規(guī)模互聯(lián)以及以風電為代表的清潔能源的高比例接入成為電力系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢,研究考慮風電接入的電力網(wǎng)絡的發(fā)展演化規(guī)律及其連鎖故障對提高電網(wǎng)可靠性與安全性具有重要意義。因此,本文提出計及風電接入的復雜電網(wǎng)時空演化模型,在此基礎上提出考慮節(jié)點不同電壓等級特性的風電并網(wǎng)時空演化模型,并通過引入聯(lián)合熵指標對演化過程中系統(tǒng)連鎖故障風險進行評估,揭示出風電接入后滲透率和網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的變化對電網(wǎng)連鎖故障發(fā)生概率的影響。為探究風電出力的波動性對電網(wǎng)演化的影響,本文提出計及風電的復雜電網(wǎng)時空演化模型。時空演化模型考慮慢、快兩種動態(tài)過程,在時空演化慢動態(tài)過程中,根據(jù)系統(tǒng)不同區(qū)域風力資源建立各區(qū)域風電廠接入的概率模型;在快動態(tài)過程中,以區(qū)間直流潮流來考慮風電接入后的波動功率,對系統(tǒng)的潮流分布進行優(yōu)化計算。利用IEEE-118節(jié)點系統(tǒng)對模型進行仿真,通過引入負載率和潮流熵指標,得出風電滲透率越高,系統(tǒng)負荷損失量越大,且系統(tǒng)的潮流分布變得不均勻、向無序狀態(tài)發(fā)展,當風電滲透率接近15%之后,潮流熵增長速度變快。為揭示風電接入在不同電壓等級特性下的影響,提出考慮節(jié)點不同電壓等級特性的風電并網(wǎng)時空演化模型�？紤]電網(wǎng)的區(qū)域特性,在計及風電的復雜電網(wǎng)時空演化模型的慢動態(tài)過程中,節(jié)點接入綜合考慮了原網(wǎng)絡節(jié)點度、節(jié)點間距離以及節(jié)點的電壓等級特性的影響,且新增節(jié)點以不同電壓等級分布。通過仿真得出,節(jié)點接入過程中綜合考慮不同電壓等級特性的影響,系統(tǒng)節(jié)點度的分布更加均勻,系統(tǒng)魯棒性增強;通過對系統(tǒng)演化過程中潮流熵的分析,得出當風電滲透率增加至10%以后,系統(tǒng)新節(jié)點的增加考慮電壓等級特性的影響可以有效緩解風電的波動性對系統(tǒng)潮流的影響。當系統(tǒng)風電滲透率增加接近15%時,系統(tǒng)潮流熵增加速率加快,但是考慮電壓等級特性系統(tǒng)的潮流熵增加速率要小于不考慮電壓等級特性時系統(tǒng)的潮流熵增加速率。為分析風電并網(wǎng)系統(tǒng)演化過程中的連鎖故障風險,在風電并網(wǎng)系統(tǒng)下提出基于聯(lián)合熵的連鎖故障風險評估方法。該方法綜合考慮了度數(shù)大小影響的加權網(wǎng)絡拓撲熵、負載率大小影響的加權潮流熵,得到既能衡量網(wǎng)絡拓撲穩(wěn)定性又能衡量系統(tǒng)潮流分布均勻性的聯(lián)合熵,揭示系統(tǒng)演化過程中連鎖故障風險水平。最后,利用風險價值和條件風險價值來對系統(tǒng)演化過程中的大停電事故進行評估,并與聯(lián)合熵進行對比,說明通過聯(lián)合熵分析連鎖故障演化進程的有效性。
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM614;TM711
【圖文】：

內(nèi)容結(jié)構(gòu)圖

計及風電接入的電網(wǎng)時空演化模型及連鎖故障研究的區(qū)域存在不同的負荷增長率，更新系統(tǒng)中各區(qū)域的負荷；(5-2) 考慮系統(tǒng)不同區(qū)域存在地域、氣候、電力需求等因素不同，導致不同區(qū)域電網(wǎng)有不同的拓撲結(jié)構(gòu)，有不同區(qū)域存在不同的演化特征，以是否滿足新建變電站的概率來確定是否有新變電站接入系統(tǒng)。若有，確定新建變電站的位置、容量如式(2-9)以及確定新建變電站所在的區(qū)域，更新系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)；(5-3) 判斷系統(tǒng)中各個區(qū)域的發(fā)電能力，如果某個區(qū)域出現(xiàn)發(fā)電能力不足，按照所需條件擴建電廠或者新建電廠，如有新建電廠，通過相應概率如式(2-8)確定新建電廠類型及其容量風電廠容量如式(2-4)，普通電廠容量如式(2-9)，更新有新節(jié)點接入?yún)^(qū)域的拓撲結(jié)構(gòu)以及整個系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)，并對系統(tǒng)進行潮流優(yōu)化；

湘潭大學碩士學位論文判斷脆弱性線路所在的區(qū)域 Z，并對脆弱性線路進行升級改造。(6) 天數(shù) t=t+1，直到天數(shù)達到設定天數(shù)，則系統(tǒng)運行結(jié)束，獲得各線路負載率、區(qū)域平均負載率以及潮流熵分布，否則回到步驟(4)繼續(xù)迭代。2.4 算例分析論文中計及風電分布特性的復雜電網(wǎng)時空演化模型在 IEEE-118 節(jié)點系統(tǒng)上進行模擬演化。首先，為了滿足風力資源的區(qū)域分布特性，參考文獻[12]和[69]的方法，將 IEEE-118 節(jié)點系統(tǒng)分成 3 個區(qū)域，考慮風電的波動性，風電波動系數(shù) c 取值為 0.08。各區(qū)域特征以及系統(tǒng)參數(shù)分別如圖 2-2 和表 2-1 所示。為分析比較風電接入帶來的影響，對不考慮風電接入的時空演化模型也進行了仿真，由于不考慮風電接入的演化模型系統(tǒng)增加的為常規(guī)發(fā)電機，因此后文中對該類演化系統(tǒng)簡稱為常規(guī)系統(tǒng)。

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6 陳晶;劉明群;覃日升;陳振;李周龍;王家華;;基于可信性理論和效用理論的電網(wǎng)連鎖故障綜合風險評估方法[J];電力系統(tǒng)及其自動化學報;2017年07期

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5 汪澤松;;基于動態(tài)博弈模型的連鎖故障預防控制[A];2017遠東無損檢測新技術論壇論文集[C];2017年

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本文編號：2770455