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中小水电集群的动态等值及泛化能力研究

发布时间:2017-07-31 15:29

  本文关键词:中小水电集群的动态等值及泛化能力研究


  更多相关文章: 中小型水电集群 动态等值 量测量 估计等值法 DMS-PSO 泛化方法 多曲线拟合


【摘要】:水电由于其灵活性、经济性和便捷性被认为是最具优势和适用最广泛的绿色能源。大规模中小型水电集群并网毫无疑问地将给主网稳定性带来较大影响,进而在电力系统计算中对其仿真模型的要求也相应地越来越高。在仿真计算中,建立包含每台水电机组的详细模型是相当困难的。一方面,水电机组的实际参数难以获取。另一方面,即使用典型参数表示,众多的水电集群不易在仿真软件中建模布点,还可能出现潮流不收敛、维数灾、结果不准确等问题。因此,在我国,对含中小型水电集群的电网进行计算分析时,普遍的做法是将其简单等效为恒阻抗的负负荷模型。但是该方法会导致仿真分析结果的不准确。对中小型水电集群进行动态等值是解决这一问题的良好手段,但会存在等值模型泛化能力强弱的问题。因此,针对中小型水电集群动态等值及泛化能力,本文主要进行了如下研究:首先,提出了基于估计等值法的中小型水电集群动态等值方法。该方法以一台三阶发电机并联恒功率负荷作为等值模型,以扰动时联络线上电压、频率、有功功率与无功功率作为输入,利用四阶龙格-库塔法递推求解发电机动态方程,计算发电机输出功率,借助改进动态多种群-粒子群优化算法(DMS-PSO)进行参数优化,最终获得能拟合原系统功率动态响应的等值模型参数。其次,分析了等值模型参数的灵敏度,并对等值模型进行了参数辨识验证,探讨了扰动类型对辨识结果的影响。利用本文所提等值方法,基于PSASP仿真数据对某电网水电集群进行动态等值,并与负负荷模型表示的水电集群对比,验证了所提方法的准确性与实用性;基于某电网实际系统PMU量测数据,对中小型水电集群进行动态等值,验证了所提等值方法的实际工程价值。最后,提出了一种基于多曲线拟合参数辨识的增强等值模型泛化能力的方法。该方法以不同时刻扰动时的量测量为输入,利用四阶龙格-库塔法与改进DMS-PSO算法相结合的方法进行参数辨识,最终获得综合考虑不同动态特性的等值模型参数。基于该方法,针对等值区域不变而扰动形式变化和等值区域出力小幅变化的情况,对某电网水电集群进行等值建模,并与单一扰动参数辨识和平均值法进行对比分析,结果表明所提方法对整个样本空间均具有较强的泛化能力。针对等值区域出力大幅变化的情况,可认为是另一种典型运行方式,考虑利用本文所提方法重新等值。
【关键词】:中小型水电集群 动态等值 量测量 估计等值法 DMS-PSO 泛化方法 多曲线拟合
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TV737
【目录】:
  • 摘要6-8
  • Abstract8-12
  • 第1章 绪论12-20
  • 1.1 课题研究背景与意义12-13
  • 1.2 国内外研究现状13-18
  • 1.2.1 动态等值研究现状13-17
  • 1.2.2 泛化能力研究现状17-18
  • 1.3 本文的主要工作18-20
  • 第2章 基于量测的中小型水电集群等值方法研究20-36
  • 2.1 中小型水电集群等值模型20-25
  • 2.1.1 等值发电机模型21-23
  • 2.1.2 等值负荷模型23-25
  • 2.2 等值模型参数辨识方法25-35
  • 2.2.1 等值模型动态响应求解方法26-29
  • 2.2.2 状态变量初值求解方法29-30
  • 2.2.3 等值模型参数优化算法30-35
  • 2.3 本章小结35-36
  • 第3章 基于量测的中小型水电集群等值算例分析36-52
  • 3.1 算例数据简介36-37
  • 3.2 参数辨识方法验证与分析37-46
  • 3.2.1 参数灵敏度分析37-38
  • 3.2.2 参数辨识有效性验证38-40
  • 3.2.3 扰动类型对辨识结果的影响40-46
  • 3.3 动态等值方法验证与分析46-51
  • 3.3.1 中小型水电集群建模现状46-47
  • 3.3.2 基于仿真数据等值建模47-50
  • 3.3.3 基于PMU实测数据等值建模50-51
  • 3.4 本章小结51-52
  • 第4章 中小型水电集群等值模型泛化能力研究52-65
  • 4.1 泛化方法52-54
  • 4.2 泛化能力验证54-64
  • 4.2.1 验证方法54-55
  • 4.2.2 训练样本泛化能力55-59
  • 4.2.3 测试样本泛化能力59-64
  • 4.3 本章小结64-65
  • 结论65-67
  • 致谢67-68
  • 参考文献68-73
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目73

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本文编号:599850

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