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智能電網穩定預測與自愈調控理論方法 版權信息
- ISBN：9787121318054
- 條形碼：9787121318054 ; 978-7-121-31805-4
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能電網穩定預測與自愈調控理論方法 本書特色
能源互聯網是綜合運用先進的電力技術、信息技術和管理技術，將傳統能源、分布式新能源以及各種負載組合而成的新型網絡。智能電網處于能源互聯網核心位置，是能源互聯網的基礎支撐平臺和資源配置中心。本書根據智能電網的特征，以電網安全穩定與控制為核心，圍繞智能電網的研究背景、相量測量單元優化配置、關鍵線路辨識、暫態安全穩定預測、自愈穩定控制、失步解列技術、新能源消納、電網深度調峰、聯絡線功率波動抑制以及相關配電網運行技術等問題進行研究和探討。
智能電網穩定預測與自愈調控理論方法 內容簡介
大電網的安全穩定運行已成為我國乃至全世界電力工業的難題和關注焦點，加強電網安全防御和提高供電可靠性，降低電力系統運行風險，成為了一個亟需解決的重大問題。
智能電網穩定預測與自愈調控理論方法 目錄
目 錄
1.0 問題的提出 1
1.1 國內外研究現狀 3
1.2 智能電網的核心是自愈 7
參考文獻 8
第2章 電網N-1條件下不失去可觀測性的PMU優化配置方法 11
2.0 引言 11
2.1 WAMS可觀測性分析 12
2.1.1 可觀測性分析的定義 12
2.1.2 PMU配置規則 13
2.2 脆弱性線路辨識 14
2.2.1 脆弱性簡介 14
2.2.2 全局性指標 14
2.2.3 局部變化量指標 15
2.2.4 綜合脆弱度指標 16
2.3 PMU的優化配置研究 16
2.3.1 線路故障導致的系統可觀測性缺失問題 16
2.3.2 考慮N-1情況的PMU優化配置方法 17
2.4 算例仿真 18
2.5 結論 21
參考文獻 21
第3章 基于*優風險指標的智能電網連鎖故障和薄弱線路辨識 24
3.0 引言 24
3.1 OPA模型的不足之處及改進方法 26
3.1.1 OPA模型簡介 26
3.1.2 OPA模型的不足之處 26
3.1.3 引入風險理論的必要性和本章的主要工作 27
3.2 改進的OPA模型 27
3.2.1 線路風險值計算 27
3.2.2 外層循環 28
3.2.3 內層循環 30
3.2.4 *優風險指標的確定 30
3.2.5 系統薄弱環節確定 31
3.2.6 總流程圖 31
3.3 仿真結果及分析 32
3.3.1 仿真模型與原模型比較 32
3.3.2 風險評估時間間隔與擴容延遲天數對仿真結果的影響 34
3.3.3 *優擴容風險指標確定 35
3.3.4 線路風險值在不同參數下的排序—薄弱線路的確定 37
3.4 結論 38
參考文獻 38
第4章 計及不確定性的大電網暫態穩定評估 41
4.0 引言 41
4.1 考慮不確定性樣本的生成 42
4.2 樸素貝葉斯分類器的構造 45
4.2.1 樸素貝葉斯分類器的簡單介紹 45
4.2.2 離散變量的預處理 45
4.2.3 在電力系統中的應用 46
4.2.4 樸素貝葉斯分類器的假設條件 47
4.3 考慮不確定性的暫態穩定預測 48
4.4 算例 49
4.4.1 生成樣本 49
4.4.2 評價標準 52
4.4.3 考慮不確定性的貝葉斯分類 52
4.5 結論 53
參考文獻 54
第5章 基于PMU的暫態穩定自愈控制 57
5.0 引言 57
5.1 基本思想 58
5.2 數學模型 59
5.2.1 不穩定機組功角差模式庫生成模型 59
5.2.2 功角擬合方法 60
5.2.3 暫態穩定自愈控制策略 60
5.3 算例 61
5.3.1 獲取樣本 61
5.3.2 模式提取 62
5.3.3 發電機功角軌跡預測 62
5.3.4 基于PMU的暫態穩定的自愈控制 63
5.4 結論 64
參考文獻 64
第6章 基于多代理技術的分布式電網自愈控制策略 66
6.0 引言 66
6.1 多代理系統 67
6.1.1 多代理系統簡介 67
6.1.2 狀態機（state machine） 68
6.1.3 參數格式 68
6.2 分布式電網自愈控制的模型 69
6.2.1 自愈控制模型 69
6.2.2 故障檢測 70
6.2.3 故障隔離 71
6.2.4 故障恢復 72
6.2.5 算法分析 72
6.3 算例 73
6.4 結論 74
參考文獻 75
第7章 廣域測量系統下失步解列斷面捕捉的理論研究 77
7.0 引言 77
7.1 理論推導 78
7.2 過程分析 80
7.3 算法實現 81
7.4 一些補充 82
7.4.1 輔助判據 82
7.4.2 關于Vset的取值 83
7.5 算例 83
7.5.1 3機9節點系統 83
7.5.2 新英格蘭系統 84
7.6 結論 86
參考文獻 86
第8章 利用合理棄風提高大規模風電消納能力的理論研究 88
8.0 引言 88
8.1 風電功率和負荷功率 89
8.1.1 風電功率和負荷功率分布情況 89
8.1.2 風電功率與負荷功率分布場景枚舉 90
8.2 合理棄風 91
8.3 算例分析 93
8.4 結論 95
參考文獻 96
第9章 利用需求響應提高大電網的風電消納能力 98
9.0 引言 98
9.1 負荷需求響應 99
9.2 理論分析 100
9.3 多目標優化問題的求解 103
9.4 算例 104
9.5 結論 107
參考文獻 108
第10章 計及大容量燃煤機組深度調峰和可中斷負荷的風電場優化
調度模型 109
10.0 引言 109
10.1 風電廠優化調度的手段 110
10.1.1 深度調峰 110
10.2.2 可中斷負荷 111
10.2 優化模型 112
10.2.1 優化目標 112
10.2.2 約束條件 113
10.3 模型求解 113
10.4 算例 115
10.5 總結 118
參考文獻 118
第11章 基于非線性方法抑制特高壓聯絡線功率波動的控制策略仿 120
11.0 引言 120
11.1 現有AGC控制策略及其不足 121
11.2 網調機組與省調機組的協調 122
11.3 仿真算例及分析 125
11.4 結論 127
參考文獻 128
第12章 計及風力發電的配電網電壓穩定性評估框架研究 129
12.0 引言 129
12.1 指標的選取 130
12.2 電壓穩定性 131
12.2.1 風電場并網時的穩定性評估 131
12.2.2 風電場離網時的穩定性評估 132
12.2.3 風電場間歇輸出時的穩定性評估 132
12.3 配電網架構安全性 133
12.4 用戶設備工作可靠性 134
12.5 配電網綜合評估指標 134
12.6 算例分析 136
12.7 結論 138
參考文獻 138
第13章 利用內點法優化三相不平衡分布式電網的理論算法研究 140
13.0 引沿 140
13.1 OPENDSS簡介 141
13.2 內點法簡介 142
13.3 利用內點法實現三相不平衡分布式電網的潮流優化模型 143
13.4 仿真分析 144
13.4.1 參數描述 144
13.4.2 控制策略 145
13.4.3 優化結果 146
參考文獻 148
第14章 總結與展望 184
1.0 問題的提出 1
1.1 國內外研究現狀 3
1.2 智能電網的核心是自愈 7
參考文獻 8
第2章 電網N-1條件下不失去可觀測性的PMU優化配置方法 11
2.0 引言 11
2.1 WAMS可觀測性分析 12
2.1.1 可觀測性分析的定義 12
2.1.2 PMU配置規則 13
2.2 脆弱性線路辨識 14
2.2.1 脆弱性簡介 14
2.2.2 全局性指標 14
2.2.3 局部變化量指標 15
2.2.4 綜合脆弱度指標 16
2.3 PMU的優化配置研究 16
2.3.1 線路故障導致的系統可觀測性缺失問題 16
2.3.2 考慮N-1情況的PMU優化配置方法 17
2.4 算例仿真 18
2.5 結論 21
參考文獻 21
第3章 基于*優風險指標的智能電網連鎖故障和薄弱線路辨識 24
3.0 引言 24
3.1 OPA模型的不足之處及改進方法 26
3.1.1 OPA模型簡介 26
3.1.2 OPA模型的不足之處 26
3.1.3 引入風險理論的必要性和本章的主要工作 27
3.2 改進的OPA模型 27
3.2.1 線路風險值計算 27
3.2.2 外層循環 28
3.2.3 內層循環 30
3.2.4 *優風險指標的確定 30
3.2.5 系統薄弱環節確定 31
3.2.6 總流程圖 31
3.3 仿真結果及分析 32
3.3.1 仿真模型與原模型比較 32
3.3.2 風險評估時間間隔與擴容延遲天數對仿真結果的影響 34
3.3.3 *優擴容風險指標確定 35
3.3.4 線路風險值在不同參數下的排序—薄弱線路的確定 37
3.4 結論 38
參考文獻 38
第4章 計及不確定性的大電網暫態穩定評估 41
4.0 引言 41
4.1 考慮不確定性樣本的生成 42
4.2 樸素貝葉斯分類器的構造 45
4.2.1 樸素貝葉斯分類器的簡單介紹 45
4.2.2 離散變量的預處理 45
4.2.3 在電力系統中的應用 46
4.2.4 樸素貝葉斯分類器的假設條件 47
4.3 考慮不確定性的暫態穩定預測 48
4.4 算例 49
4.4.1 生成樣本 49
4.4.2 評價標準 52
4.4.3 考慮不確定性的貝葉斯分類 52
4.5 結論 53
參考文獻 54
第5章 基于PMU的暫態穩定自愈控制 57
5.0 引言 57
5.1 基本思想 58
5.2 數學模型 59
5.2.1 不穩定機組功角差模式庫生成模型 59
5.2.2 功角擬合方法 60
5.2.3 暫態穩定自愈控制策略 60
5.3 算例 61
5.3.1 獲取樣本 61
5.3.2 模式提取 62
5.3.3 發電機功角軌跡預測 62
5.3.4 基于PMU的暫態穩定的自愈控制 63
5.4 結論 64
參考文獻 64
第6章 基于多代理技術的分布式電網自愈控制策略 66
6.0 引言 66
6.1 多代理系統 67
6.1.1 多代理系統簡介 67
6.1.2 狀態機（state machine） 68
6.1.3 參數格式 68
6.2 分布式電網自愈控制的模型 69
6.2.1 自愈控制模型 69
6.2.2 故障檢測 70
6.2.3 故障隔離 71
6.2.4 故障恢復 72
6.2.5 算法分析 72
6.3 算例 73
6.4 結論 74
參考文獻 75
第7章 廣域測量系統下失步解列斷面捕捉的理論研究 77
7.0 引言 77
7.1 理論推導 78
7.2 過程分析 80
7.3 算法實現 81
7.4 一些補充 82
7.4.1 輔助判據 82
7.4.2 關于Vset的取值 83
7.5 算例 83
7.5.1 3機9節點系統 83
7.5.2 新英格蘭系統 84
7.6 結論 86
參考文獻 86
第8章 利用合理棄風提高大規模風電消納能力的理論研究 88
8.0 引言 88
8.1 風電功率和負荷功率 89
8.1.1 風電功率和負荷功率分布情況 89
8.1.2 風電功率與負荷功率分布場景枚舉 90
8.2 合理棄風 91
8.3 算例分析 93
8.4 結論 95
參考文獻 96
第9章 利用需求響應提高大電網的風電消納能力 98
9.0 引言 98
9.1 負荷需求響應 99
9.2 理論分析 100
9.3 多目標優化問題的求解 103
9.4 算例 104
9.5 結論 107
參考文獻 108
第10章 計及大容量燃煤機組深度調峰和可中斷負荷的風電場優化
調度模型 109
10.0 引言 109
10.1 風電廠優化調度的手段 110
10.1.1 深度調峰 110
10.2.2 可中斷負荷 111
10.2 優化模型 112
10.2.1 優化目標 112
10.2.2 約束條件 113
10.3 模型求解 113
10.4 算例 115
10.5 總結 118
參考文獻 118
第11章 基于非線性方法抑制特高壓聯絡線功率波動的控制策略仿 120
11.0 引言 120
11.1 現有AGC控制策略及其不足 121
11.2 網調機組與省調機組的協調 122
11.3 仿真算例及分析 125
11.4 結論 127
參考文獻 128
第12章 計及風力發電的配電網電壓穩定性評估框架研究 129
12.0 引言 129
12.1 指標的選取 130
12.2 電壓穩定性 131
12.2.1 風電場并網時的穩定性評估 131
12.2.2 風電場離網時的穩定性評估 132
12.2.3 風電場間歇輸出時的穩定性評估 132
12.3 配電網架構安全性 133
12.4 用戶設備工作可靠性 134
12.5 配電網綜合評估指標 134
12.6 算例分析 136
12.7 結論 138
參考文獻 138
第13章 利用內點法優化三相不平衡分布式電網的理論算法研究 140
13.0 引沿 140
13.1 OPENDSS簡介 141
13.2 內點法簡介 142
13.3 利用內點法實現三相不平衡分布式電網的潮流優化模型 143
13.4 仿真分析 144
13.4.1 參數描述 144
13.4.2 控制策略 145
13.4.3 優化結果 146
參考文獻 148
第14章 總結與展望 184
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智能電網穩定預測與自愈調控理論方法 作者簡介
浙江大學博士畢業后，2009年至暨南大學工作，主要從事智能電網、新能源方面的研究，2012年評為副教授。承擔了兩項國家自然科學基金、一項中美國際合作項目及若干橫向課題。
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