[发明专利]基于线性组合的潮流方程线性化方法在审
申请号: | 202010711576.4 | 申请日: | 2020-07-22 |
公开(公告)号: | CN111799802A | 公开(公告)日: | 2020-10-20 |
发明(设计)人: | 金黎明;吴迎霞;杨高峰;张林;蒋望;杨知方;余娟;樊哲新;龙嘉锐;姜华 | 申请(专利权)人: | 国网重庆市电力公司;国家电网有限公司;重庆大学 |
主分类号: | H02J3/06 | 分类号: | H02J3/06 |
代理公司: | 重庆缙云专利代理事务所(特殊普通合伙) 50237 | 代理人: | 王翔 |
地址: | 400014 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 线性 组合 潮流 方程 线性化 方法 | ||
1.基于线性组合的潮流方程线性化方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)基于所述非线性潮流方程,依次建立线性潮流方程的通用表达式和常用表达式。
2)基于线性潮流方程的常用表达式,建立减小误差后的线性潮流新方程;
3)获取电网运行数据,并建立决策变量优化模型,计算得到令潮流方程线性化误差最小的决策变量;
4)基于令潮流方程线性化误差最小的决策变量,更新减小误差后的线性潮流新方程,得到误差最小的最优线性近似模型。
2.根据权利要求1或2所述的基于线性组合的潮流方程线性化方法,其特征在于:分别建立线性潮流方程的通用表达式和常用表达式的步骤如下:
1)建立非线性潮流方程,即:
式中,下标i和j分别为定义支路正方向的起始和终止节点;gij和bij分别为支路ij上的电导和电纳;Pij表示支路(i,j)上的非线性有功功率;Qij表示支路(i,j)上的非线性无功功率;θij为相位差;vi、vj分别表示节点i和节点j的电压幅值;
2)记与电压幅值v相关的状态变量函数为与相位差θij相关的状态变量函数为Φ(θij);
在初始点(v0,θij,0)对非线性潮流方程进行一阶泰勒展开,并根据冷启动潮流模型取vi,0=vj,0≈1p.u.,θij,0≈0,得到有功功率Pij关于的线性潮流方程通用表达式(3)和无功功率Qij关于的线性潮流方程通用表达式(4),即:
式中,Pij,L为线性有功功率;Qij,L为线性无功功率;
3)以电压幅值的k次方vk和电压相位差θij作为状态变量,即令Φ(θij)=θij,更新公式(3)和公式(4),得到有功功率的线性潮流方程常用表达式(5)和无功功率Qij的线性潮流方程常用表达式(6):
式中,k0。
3.根据权利要求1或2所述的基于线性组合的潮流方程线性化方法,其特征在于,建立减小误差后的线性潮流新方程的步骤如下:
1)计算线性化误差eij,即:
式中,为有功功率线性化误差,为无功功率线性化误差;vij,L为线性化潮流方程的电压幅值;分别表示线性有功和无功功率中(v,θ)的耦合分量;
2)设置决策变量C1、决策变量C2和决策变量C3,更新线性潮流方程常用表达式如下:
其中,决策变量C1、决策变量C2和决策变量C3满足下式:
C1+C2+C3=1 (11)。
4.根据权利要求1或3所述的基于线性组合的潮流方程线性化方法,其特征在于,计算得到令线性潮流误差最小的决策变量的步骤如下:
1)通过对电网历史运行场景进行非线性的OPF计算,获得电网运行数据;
2)分别计算有功网络损耗和无功网络损耗即:
3)基于热启动点(vHi,0,θHij,0)对公式(12)和公式(13)进行一阶泰勒级数展开,并忽略极小项,更新有功网络损耗和无功网络损耗为:
式中,vHi,0为热启动点i电压幅值;θHij,0为热启动点所在支路的电压相位差;为热启动点j电压幅值;
4)建立决策变量优化模型,步骤如下:
4.1)建立历史运行状态集为h={1,2,…,n};在第h个历史运行状态下,电压幅值已知量记为vi,h,电压相位差已知量记为θij,h,有功功率已知量记为Pi,h,无功功率已知量记为Qi,h;n为历史运行状态总数;
4.2)设置决策变量优化模型目标函数,即最小线性化误差min Error:
式中,Pi,h,L、Qi,h,L分别表示在第h个历史运行状态下的线性有功功率和线性无功功率;
公式(16)中,设定有功线性化误差和无功线性化误差具有相同的权重;
4.3)设置决策变量C1、决策变量C2和决策变量C3;
4.4)设置决策变量优化模型约束条件,包括支路方程约束、节点功率平衡方程、线路传输功率约束、节点电压约束和电压相角约束;
支路方程约束包括线性潮流方程常用表达式(9)、线性潮流方程常用表达式(10)、有功网络损耗表达式(14)和无功网络损耗表达式(15);
节点功率平衡方程分别如公式(17)和公式(18)所示:
线路传输功率约束如下所述:
式中,Sij,max为线路传输功率上限;
节点电压约束如下所述:
式中,分别表示状态变量的上下限;
电压相角约束如下所述:
-π≤θi≤π (21)
式中,θi为节点i的电压相角;
4)计算线性潮流模型误差Error在决策变量优化模型约束条件下的最小值min Error,得到令线性潮流模型误差最小的决策变量C1、决策变量C2和决策变量C3。
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