[发明专利]一种适于有源配电网随机动态仿真的显隐混合积分方法有效

专利信息
申请号: 201710027392.4 申请日: 2017-01-13
公开(公告)号: CN106855909B 公开(公告)日: 2020-03-20
发明(设计)人: 宋毅;孙充勃;原凯;赵金利;范朕宁;王成山;李鹏;靳夏宁;薛振宇;宋关羽;吴志力;崔凯 申请(专利权)人: 国网北京经济技术研究院;天津大学
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 杜文茹
地址: 102209 北京市昌平区*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明的一种适于有源配电网随机动态仿真的显隐混合积分方法,属于有源配电网仿真领域。考虑了有源配电网运行过程中的随机特性及多时间尺度特征,该方法基于显隐式混合求解思想,采用显式积分算法对构成有源配电网随机动态模型的随机扰动项模型积分,采用隐式积分算法对构成有源配电网随机动态模型的确定性模型积分。该方法能够充分发挥显式积分算法及隐式积分算法的数值解算优势,并能适于系统在故障或操作条件下的随机动态仿真计算。与传统显式积分方法相比,在满足仿真所需数值精度的同时,提高了仿真计算效率及数值稳定性,实现了考虑光伏、风力发电系统综合接入情况下的有源配电网随机动态仿真。
搜索关键词: 一种 适于 有源 配电网 随机 动态 仿真 混合 积分 方法
【主权项】:
一种适于有源配电网随机动态仿真的显隐混合积分方法,其特征在于,包括如下步骤:1)设置有源配电网拓扑连接关系、动态元件参数、表征随机扰动变量的随机微分方程参数以及仿真计算参数,并设置故障或操作的发生时间、类型,其中仿真计算参数包括仿真终止时间T,仿真步长Δt,蒙特卡罗仿真总次数I;2)读取有源配电网拓扑关系进行潮流计算,得到系统潮流计算结果;3)根据系统潮流计算结果,对有源配电网中的动态元件进行仿真初始化;4)设置蒙特卡罗仿真初始次数i=1;5)设置本次仿真初始时刻t=0;6)判断当前仿真时刻t是否为仿真初始时刻,若t=0,则需设置有源配电网随机变量初值并跳至步骤8),否则进入下一步骤;7)作tn‑1~tn时段计算,采用显式积分算法对构成有源配电网随机动态模型的有源配电网随机扰动项模型积分1个步长得到tn时刻的系统随机变量并保存,采用欧拉‑丸山方法对有源配电网随机动态模型中的随机微分方程求解;8)在tn时刻,传递随机扰动变量,实现随机扰动项模型与有源配电网确定性模型之间的数据传输;9)进行tn~tn+1时刻仿真计算,其中仿真时刻t=t+Δt,Δt为仿真步长,采用隐式积分算法对构成有源配电网随机动态模型的有源配电网确定性模型积分1个步长,得到tn+1时刻系统状态变量及代数变量并保存,采用隐式联立求解方法对微分‑代数方程组进行求解,采用隐式后向欧拉法对微分‑代数方程组中的微分方程求解;10)根据步骤1)设置的仿真故障及操作事件判断系统在仿真时刻t下是否发生故障或操作,若不发生,则跳至步骤12)继续执行,否则进入下一步骤;11)在发生故障或操作时,设置系统状态变量不变,根据有源配电网确定性模型方程,重新计算系统代数变量,将系统变量计算结果重新赋值,返回步骤7);12)判断仿真时刻t是否达到仿真终了时刻T,若未达到仿真终了时刻,则返回步骤7),否则进入下一步骤;13)设置蒙特卡罗仿真次数i=i+1,判断仿真次数i是否大于蒙特卡罗仿真总次数I,若不大于,即i≤I,则返回步骤5),否则进入下一步骤;14)对I次蒙特卡罗仿真结果进行汇总,根据仿真需求输出仿真结果并绘图,结束仿真任务。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网北京经济技术研究院;天津大学,未经国网北京经济技术研究院;天津大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201710027392.4/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top