本文關鍵詞：電網(wǎng)短路電流在線預測與限流決策的研究

  更多相關文章： 電力系統(tǒng)短路電流 在線計算分析 相似日負荷多點外推 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 限流決策計算

【摘要】：電力系統(tǒng)工程設計中,對于短路電流限制措施的選定以及繼電保護裝置的整定通常依賴于短路電流的計算。目前,國內(nèi)主要利用運算曲線法來進行短路計算。該方法計算手段有限,不能完全滿足對計算結果精度的要求以及生產(chǎn)實際需要。隨著計算機的發(fā)展,針對上述傳統(tǒng)方法的缺陷,國內(nèi)外已研究出能精確計算任意時刻短路電流的大型仿真軟件。但這些軟件運行時存在收集設備參數(shù)工作量大、建立暫態(tài)模型復雜困難的缺點,并且還需進行大量的調(diào)試工作,因此并不適于工程設計單位的實際工程應用。本文分析了短路電流增大的原因和國內(nèi)外短路電流計算分析的現(xiàn)狀及監(jiān)測方面存在的不足,針對分析計算的精度和速度同時展開研究,主要內(nèi)容如下：從電力系統(tǒng)的基本模型出發(fā),分析了電力網(wǎng)絡數(shù)學模型、發(fā)電機模型及其主要負荷的參數(shù)模型,模型的選取兼顧了計算精確性和快速性,為本文后續(xù)的短路電流快速計算、超短期預測分析和快速決策計算打下理論基礎。以提高電網(wǎng)短路電流計算的速度為出發(fā)點,考慮到電力系統(tǒng)節(jié)點導納矩陣具有高度對稱、元素稀疏、生成和修改簡單快捷的特性,提出了基于稀疏矩陣變換的故障電流計算方法。首先對導納矩陣的生成過程進行優(yōu)化,其次應用三角分解法將導納矩陣分解形成因子表以便計算中快速調(diào)用；最后基于稀疏矩陣的低階更新原理和改進的非負矩陣分解法,用矩陣的低階運算替代對原始導納矩陣的修改,由于低階更新運算具有解的唯一性,可以快速地獲得較為精確的短路電流值。在基于稀疏矩陣變換的短路電流計算結果基礎上,為了更準確地預測未來時刻的短路電流水平,首先基于相似日負荷多點外推的方法,推導預測出當前時刻后5分鐘的負荷趨勢值。其次利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的改進訓練模型對歸一化的輸入、輸出樣本值進行迭代訓練。最后將未來時刻的預測負荷作為最后一組輸入樣本,經(jīng)訓練模型輸出超短期的預測電流理想值,達到對網(wǎng)絡進行提前掃描、分析、預警的目的。在得到超短期預測短路電流的基礎上,結合繼電保護的開斷容量判斷5分鐘后的各節(jié)點是否處于安全狀態(tài)。當預測到短路電流可能超標時及時自動進行基于稀疏矩陣變換的輔助決策計算,選擇合適的開斷或是投運策略以達到滿足短路電流的限制效果。最后,通過IEEE系統(tǒng)的仿真計算,得到一套完整的短路電流“計算分析-=預測掃描一決策控制”的在線計算實現(xiàn)方案,驗證了本文所提出方法的有效性和實用性,為工程決策提供了理論分析依據(jù)和具體的指導意見。
【關鍵詞】：電力系統(tǒng)短路電流 在線計算分析 相似日負荷多點外推 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 限流決策計算
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM713
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 論文研究的背景和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究的歷史和現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 短路的基本概念12
• 1.2.2 短路電流計算的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 短路電流預測的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.4 限制短路電流措施的研究現(xiàn)狀15
• 1.3 課題來源15-16
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容16-18
• 第2章 電力系統(tǒng)數(shù)學模型選取及等值網(wǎng)絡建立18-25
• 2.1 引言18
• 2.2 電力網(wǎng)絡的數(shù)學模型18-20
• 2.2.1 原支路的特性方程18
• 2.2.2 節(jié)點導納矩陣方程18-20
• 2.3 電力系統(tǒng)元件的等效模型20-22
• 2.3.1 發(fā)電機模型20
• 2.3.2 輸電線路模型20-22
• 2.3.3 變壓器模型22
• 2.4 電網(wǎng)仿真計算等值網(wǎng)絡的建立22-24
• 2.4.1 等值網(wǎng)絡建立的基礎--序網(wǎng)絡23-24
• 2.4.2 電力等值網(wǎng)絡參數(shù)生成24
• 2.5 本章小結24-25
• 第3章 基于稀疏矩陣特性的短路電流在線計算25-40
• 3.1 引言25
• 3.2 稀疏導納矩陣生成過程的優(yōu)化25-28
• 3.2.1 稀疏矩陣存儲方法25-26
• 3.2.2 劃分零序電氣島26
• 3.2.3 節(jié)點編號優(yōu)化方法26-28
• 3.3 基于稀疏矩陣變換的短路電流快速計算28-35
• 3.3.1 稀疏矩陣低階更新理論在故障電流求解中的應用28-29
• 3.3.2 故障時修改導納矩陣AY的形成29-32
• 3.3.3 基于改進非負矩陣分解法的修正導納矩陣低秩分解32-34
• 3.3.4 基于稀疏矩陣變換的多重故障計算設計34-35
• 3.4 仿真算例35-39
• 3.4.1 IEEE標準節(jié)點系統(tǒng)35-37
• 3.4.2 模型選取對短路電流計算的影響37-39
• 3.4.3 采用廣東地區(qū)T_0時刻數(shù)據(jù)的IEEE30節(jié)點系統(tǒng)39
• 3.5 本章小結39-40
• 第4章 基于負荷預測的超短期短路電流在線預測40-55
• 4.1 引言40
• 4.2 基于相似日負荷多點外推的超短期負荷預測樣本構造40-43
• 4.2.1 超短期負荷預測的原理40-41
• 4.2.2 基于相似日負荷多點外推的超短期負荷預測模型41-42
• 4.2.3 超短期負荷預測樣本的構造42-43
• 4.2.4 發(fā)電機的出力分配43
• 4.3 基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡法的預測算法設計43-47
• 4.3.1 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合算法設計44-45
• 4.3.2 帶動量項的自適應學習率BP改進算法45-46
• 4.3.3 遺傳算法的設計46-47
• 4.4 短路電流超短期在線預測方法實現(xiàn)47-51
• 4.5 算例分析51-54
• 4.5.1 節(jié)點超短期負荷預測51-53
• 4.5.2 超短期短路電流智能辨識53-54
• 4.6 本章小節(jié)54-55
• 第5章 限制短路電流的決策在線計算55-66
• 5.1 引言55
• 5.2 常用的限制短路電流措施55-57
• 5.3 基于稀疏矩陣變換的限流決策在線快速計算57-63
• 5.3.1 低階更新理論在拓撲調(diào)整后短路計算中的應用57-58
• 5.3.2 限流措施的修改導納矩陣及其W、H~T的構造58-63
• 5.4 算例分析63-65
• 5.4.1 采用廣東電網(wǎng)數(shù)據(jù)的IEEE30節(jié)點63-64
• 5.4.2 IEEE系統(tǒng)中開斷多回路計算64-65
• 5.5 本章小結65-66
• 結論與展望66-69
• 參考文獻69-73
• 致謝73-74
• 附錄 攻讀學位期間所發(fā)表的學術論文及科研情況74

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本文編號：908683