基于主从分裂法的交直流混合状态估计

直流输电技术的快速发展迫切要求提出实用的交直流混合状态估计方法。该文将交流系统看成主系统,将直流系统看成从系统,提出了交直流混合状态估计的一种新方法,即主从分裂法。该方法自然地将整个电力网络的状态估计问题分解成交流估计和直流估计两个子问题,通过主从分裂迭代,可获得严格的全局状态估计解。其中,交流系统和直流系统可以采用不同的状态估计算法,只需对调度中心现有状态估计软件进行少量修改,即可实现交直流混合状态估计。理论分析和数值试验结果均表明了新方法的实用性、正确性和良好的收敛性。

含电磁环网的输配电网全局动态潮流主从分裂算法

全局动态潮流在计算发输配一体的电网预想事故后的新稳态工况时,比只在主网侧计算的动态潮流更贴近实际.为解决全局动态潮流的分布式计算问题,需要采用主从分裂法.该方法根据配电网等值将输配电网分裂后,分别在主网侧和配电网侧计算动态潮流,然后交换少量数据,实现主从迭代.根据电磁环网理论,在首次主从迭代添加起步加速环节,可以在迭代前期得到更接近真实解的系统频率增量,加快计算速度.算例表明,含起步加速的全局动态潮流主从分裂算法能够更加准确且快速地计算电网在预想事故后的新稳态工况,适用于在输配电网之间进行分布式计算.

基于双向安德森加速分解协调算法的输配协同无功优化

新型电力系统中新能源渗透率不断增加,输电网和配电网协同运行环境复杂多变,对输配协同优化算法的收敛性提出了更高的挑战。鉴于此,应用广义主从分裂法将输配协同无功优化问题分解为输电网和多个配电网的并行优化问题;为改善广义主从分裂法的计算效率,提出了基于功率、电压等多元信息交互及历史信息修正的双向安德森加速策略;在此基础上,提出了融合原对偶内点法、启发式算法和辅助函数的输配协同无功优化方法,实现了输电网和配电网多种类灵活性资源的协调配合和优化控制。算例仿真结果表明,所提方法能有效改善主从分裂法边界的收敛性能,在大规模分布式能源接入的输配协同无功优化场景中具有更好的应用价值。

发输配全局潮流计算第二部分:收敛性、实用算法和算例

主从分裂法是一种适合于全局潮流计算的基本算法。文章对该算法的收敛性进行了理论研究，给出了实用的收敛性分析方法，讨论了该算法的收敛机理，研究了实用迭代算法的构造，提出了两类不同特点的主从分裂迭代算法，并通过算例。

含环状配电网的输配全局潮流分布式计算

传统的基于主从分裂法的全局潮流计算对于辐射状配电网比较有效,但应用于环状配电网则存在收敛性问题。针对该问题,提出了基于配电网等值的主从分裂法,引入边界虚拟功率,将环状配电网的等值网络和循环功率考虑到输电潮流方程中,构造了新的主从分裂迭代格式。给出了算法实现和若干讨论及在线计算的分布式组织。针对算例,对传统方法和新方法的收敛性进行了理论分析,并用数值计算进行了对比验证。结果表明,新方法收敛可靠、通信数据量少,适用于输电和配电控制中心之间的在线分布式计算。

南方电网交直流混合实时状态估计的应用

基于数学上严格的主从分裂法,通过对现有成熟软件的较小修改,实现了交直流混合实时状态估计器,并在南方电网投入了现场试运行。分析了实现中提出的特殊问题,包括:软件总体流程、直流系统的参数辨识、直流系统可观测性分析和直流系统量测的处理,提出了相应的解决措施。分别针对南方电网的核心模型和全模型,报告了现场应用经验和效果,特别是报告了针对全模型的24 h持续运行的详细情况,验证了状态估计的精度、效率、收敛性和24 h持续运行的可靠性。

面向中低压配电网的分布式协同无功优化策略

分布式电源的大规模接入使得中低压配电网具备参与优化调度的能力,但分布式电源出力的随机性和潮流分布的复杂化为中低压配电网无功优化带来了新的挑战。考虑台区拓扑信息不全的现实问题和传统协同优化的局限性,文中提出面向中低压配电网的分布式协同无功优化策略。首先,对馈线和台区分别建立馈线物理模型和台区拟合模型。然后,利用主从分裂法对全局无功优化模型进行分解,并将不可控台区的潮流拟合模型引入馈线无功优化模型,从而充分调用馈线资源改善不可控台区各节点的电压质量,解决基于物理模型协同优化的局限性,提升协同无功优化水平。算例仿真结果验证了所提策略的有效性和优越性。

基于配网功率预估的输配网全局潮流计算

在输配网全局潮流计算中,当前的需求是有效减少配网潮流计算量并保证收敛精度。对此,提出一种基于配网功率预估的输配网全局潮流计算方法。首先,建立边界点交互功率预估函数,在此基础上构建主从迭代和预估迭代交替使用的输配网潮流计算模型,通过主从迭代得到配网功率和边界点电压,求解功率预估函数参数进行预估迭代,减少了主从迭代次数。在潮流迭代的过程中不断修正预估函数,使功率预估值不断逼近真实值,保证了潮流的收敛精度。采用修正函数对配网潮流计算初值进行修正,使初值更接近真实值,减少了每次主从迭代中配网子迭代次数。仿真及其分析表明,所提方法在提高计算速度方面效果非常显著,同时计算结果具有很小的误差。