含规模化电动汽车接入的配电网量子化状态系统运行模拟方法

电动汽车的大量接入将显著改变配电网的需求特征,需要以有效的运行模拟方法为支撑,满足配电网运行分析、车-网灵活互动等应用需求。电动汽车在配电网中的接入、退出、充电功率变化等具有离散化特征,随着接入数量剧增,传统时域运行模拟方法的求解效率会明显下降。对此,提出一种基于量子化状态系统(quantized state system,QSS)理论的含电动汽车配电网运行模拟方法,充分发挥了QSS方法在大量离散事件处理中的效率优势,实现了大量电动汽车充电接入场景下的快速、准确运行模拟;通过事件表的形式协调电动汽车充电行为模拟与配电网潮流计算的联合求解过程,实现了大量电动汽车与配电网的整体运行模拟和互动分析。最后,采用典型算例验证了提出方法的速度、精度和适用能力。

一种基于量子化状态系统的刚性ODE求解方法

量子化状态系统(Quantized State System,QSS)在求解一般常微分方程(Ordinary Differential Equation,ODE)系统时,比传统基于时间离散的积分方法更具优势,但QSS方法不适合求解刚性ODE系统,为此提出一种基于量子化状态系统的步进校正优化算法(Step-correction Optimization Algorithm Based on QSS,SCOA based-on QSS),它结合QSS方法及隐式算法中梯形积分法的思想,以有效提高刚性ODE系统的求解精度和效率。通过对3个典型刚性ODE算例的仿真求解,结果表明,SCOA based-on QSS算法总体上比其他算法更具优势,同时在适当减小量子大小时能显著提高仿真精度。

基于量子化状态驱动的时空自律仿真方法

仿真是研究电力系统的重要工具。传统的电力系统时域仿真基于离散时间积分求解状态变量运动轨迹,无法自动确定仿真范围和步长。文中介绍了一种基于离散事件的仿真方法——量子化状态系统(quantized state systems,QSS)仿真,并在此基础上提出了一种时空自律的仿真方法。该方法将系统的动态变化过程描述为一系列按照时间顺序发生的事件,并根据输入量阈值自动确定仿真范围。算例分析验证了该方法在保证计算准确的同时,能够自适应调整仿真的范围和步长。

一种基于量子化状态系统的求解方法研究

在数值积分求解的算法中,通常采用传统数值积分方法来仿真求解。但这些传统方法在面对刚性常微分方程时,求解过程表现出仿真振荡的现象。基于此现象,本文引入一种基于量子化状态系统的新算法(QSS方法),通过仿真求解,对比传统数值积分方法的仿真精度和仿真效率,结果证明了QSS方法的可行性和优越性。