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智能電網(wǎng)穩(wěn)定預(yù)測與自愈調(diào)控理論方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787121318054
- 條形碼：9787121318054 ; 978-7-121-31805-4
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能電網(wǎng)穩(wěn)定預(yù)測與自愈調(diào)控理論方法 本書特色
能源互聯(lián)網(wǎng)是綜合運(yùn)用先進(jìn)的電力技術(shù)、信息技術(shù)和管理技術(shù)，將傳統(tǒng)能源、分布式新能源以及各種負(fù)載組合而成的新型網(wǎng)絡(luò)。智能電網(wǎng)處于能源互聯(lián)網(wǎng)核心位置，是能源互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)支撐平臺和資源配置中心。本書根據(jù)智能電網(wǎng)的特征，以電網(wǎng)安全穩(wěn)定與控制為核心，圍繞智能電網(wǎng)的研究背景、相量測量單元優(yōu)化配置、關(guān)鍵線路辨識、暫態(tài)安全穩(wěn)定預(yù)測、自愈穩(wěn)定控制、失步解列技術(shù)、新能源消納、電網(wǎng)深度調(diào)峰、聯(lián)絡(luò)線功率波動抑制以及相關(guān)配電網(wǎng)運(yùn)行技術(shù)等問題進(jìn)行研究和探討。
智能電網(wǎng)穩(wěn)定預(yù)測與自愈調(diào)控理論方法 內(nèi)容簡介
大電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行已成為我國乃至全世界電力工業(yè)的難題和關(guān)注焦點(diǎn)，加強(qiáng)電網(wǎng)安全防御和提高供電可靠性，降低電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險，成為了一個亟需解決的重大問題。
智能電網(wǎng)穩(wěn)定預(yù)測與自愈調(diào)控理論方法 目錄
目 錄
1.0 問題的提出 1
1.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 3
1.2 智能電網(wǎng)的核心是自愈 7
參考文獻(xiàn) 8
第2章 電網(wǎng)N-1條件下不失去可觀測性的PMU優(yōu)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(guī)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(biāo) 14
2.2.3 局部變化量指標(biāo) 15
2.2.4 綜合脆弱度指標(biāo) 16
2.3 PMU的優(yōu)化配置研究 16
2.3.1 線路故障導(dǎo)致的系統(tǒng)可觀測性缺失問題 16
2.3.2 考慮N-1情況的PMU優(yōu)化配置方法 17
2.4 算例仿真 18
2.5 結(jié)論 21
參考文獻(xiàn) 21
第3章 基于*優(yōu)風(fēng)險指標(biāo)的智能電網(wǎng)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(jìn)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(fēng)險理論的必要性和本章的主要工作 27
3.2 改進(jìn)的OPA模型 27
3.2.1 線路風(fēng)險值計算 27
3.2.2 外層循環(huán) 28
3.2.3 內(nèi)層循環(huán) 30
3.2.4 *優(yōu)風(fēng)險指標(biāo)的確定 30
3.2.5 系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)確定 31
3.2.6 總流程圖 31
3.3 仿真結(jié)果及分析 32
3.3.1 仿真模型與原模型比較 32
3.3.2 風(fēng)險評估時間間隔與擴(kuò)容延遲天數(shù)對仿真結(jié)果的影響 34
3.3.3 *優(yōu)擴(kuò)容風(fēng)險指標(biāo)確定 35
3.3.4 線路風(fēng)險值在不同參數(shù)下的排序—薄弱線路的確定 37
3.4 結(jié)論 38
參考文獻(xiàn) 38
第4章 計及不確定性的大電網(wǎng)暫態(tài)穩(wěn)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(gòu)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(yù)處理 45
4.2.3 在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 46
4.2.4 樸素貝葉斯分類器的假設(shè)條件 47
4.3 考慮不確定性的暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測 48
4.4 算例 49
4.4.1 生成樣本 49
4.4.2 評價標(biāo)準(zhǔn) 52
4.4.3 考慮不確定性的貝葉斯分類 52
4.5 結(jié)論 53
參考文獻(xiàn) 54
第5章 基于PMU的暫態(tài)穩(wěn)定自愈控制 57
5.0 引言 57
5.1 基本思想 58
5.2 數(shù)學(xué)模型 59
5.2.1 不穩(wěn)定機(jī)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(tài)穩(wěn)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(fā)電機(jī)功角軌跡預(yù)測 62
5.3.4 基于PMU的暫態(tài)穩(wěn)定的自愈控制 63
5.4 結(jié)論 64
參考文獻(xiàn) 64
第6章 基于多代理技術(shù)的分布式電網(wǎng)自愈控制策略 66
6.0 引言 66
6.1 多代理系統(tǒng) 67
6.1.1 多代理系統(tǒng)簡介 67
6.1.2 狀態(tài)機(jī)（state machine） 68
6.1.3 參數(shù)格式 68
6.2 分布式電網(wǎng)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(fù) 72
6.2.5 算法分析 72
6.3 算例 73
6.4 結(jié)論 74
參考文獻(xiàn) 75
第7章 廣域測量系統(tǒng)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(dǎo) 78
7.2 過程分析 80
7.3 算法實現(xiàn) 81
7.4 一些補(bǔ)充 82
7.4.1 輔助判據(jù) 82
7.4.2 關(guān)于Vset的取值 83
7.5 算例 83
7.5.1 3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng) 83
7.5.2 新英格蘭系統(tǒng) 84
7.6 結(jié)論 86
參考文獻(xiàn) 86
第8章 利用合理棄風(fēng)提高大規(guī)模風(fēng)電消納能力的理論研究 88
8.0 引言 88
8.1 風(fēng)電功率和負(fù)荷功率 89
8.1.1 風(fēng)電功率和負(fù)荷功率分布情況 89
8.1.2 風(fēng)電功率與負(fù)荷功率分布場景枚舉 90
8.2 合理棄風(fēng) 91
8.3 算例分析 93
8.4 結(jié)論 95
參考文獻(xiàn) 96
第9章 利用需求響應(yīng)提高大電網(wǎng)的風(fēng)電消納能力 98
9.0 引言 98
9.1 負(fù)荷需求響應(yīng) 99
9.2 理論分析 100
9.3 多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解 103
9.4 算例 104
9.5 結(jié)論 107
參考文獻(xiàn) 108
第10章 計及大容量燃煤機(jī)組深度調(diào)峰和可中斷負(fù)荷的風(fēng)電場優(yōu)化
調(diào)度模型 109
10.0 引言 109
10.1 風(fēng)電廠優(yōu)化調(diào)度的手段 110
10.1.1 深度調(diào)峰 110
10.2.2 可中斷負(fù)荷 111
10.2 優(yōu)化模型 112
10.2.1 優(yōu)化目標(biāo) 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(jié) 118
參考文獻(xiàn) 118
第11章 基于非線性方法抑制特高壓聯(lián)絡(luò)線功率波動的控制策略仿 120
11.0 引言 120
11.1 現(xiàn)有AGC控制策略及其不足 121
11.2 網(wǎng)調(diào)機(jī)組與省調(diào)機(jī)組的協(xié)調(diào) 122
11.3 仿真算例及分析 125
11.4 結(jié)論 127
參考文獻(xiàn) 128
第12章 計及風(fēng)力發(fā)電的配電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性評估框架研究 129
12.0 引言 129
12.1 指標(biāo)的選取 130
12.2 電壓穩(wěn)定性 131
12.2.1 風(fēng)電場并網(wǎng)時的穩(wěn)定性評估 131
12.2.2 風(fēng)電場離網(wǎng)時的穩(wěn)定性評估 132
12.2.3 風(fēng)電場間歇輸出時的穩(wěn)定性評估 132
12.3 配電網(wǎng)架構(gòu)安全性 133
12.4 用戶設(shè)備工作可靠性 134
12.5 配電網(wǎng)綜合評估指標(biāo) 134
12.6 算例分析 136
12.7 結(jié)論 138
參考文獻(xiàn) 138
第13章 利用內(nèi)點(diǎn)法優(yōu)化三相不平衡分布式電網(wǎng)的理論算法研究 140
13.0 引沿 140
13.1 OPENDSS簡介 141
13.2 內(nèi)點(diǎn)法簡介 142
13.3 利用內(nèi)點(diǎn)法實現(xiàn)三相不平衡分布式電網(wǎng)的潮流優(yōu)化模型 143
13.4 仿真分析 144
13.4.1 參數(shù)描述 144
13.4.2 控制策略 145
13.4.3 優(yōu)化結(jié)果 146
參考文獻(xiàn) 148
第14章 總結(jié)與展望 184
1.0 問題的提出 1
1.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 3
1.2 智能電網(wǎng)的核心是自愈 7
參考文獻(xiàn) 8
第2章 電網(wǎng)N-1條件下不失去可觀測性的PMU優(yōu)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(guī)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(biāo) 14
2.2.3 局部變化量指標(biāo) 15
2.2.4 綜合脆弱度指標(biāo) 16
2.3 PMU的優(yōu)化配置研究 16
2.3.1 線路故障導(dǎo)致的系統(tǒng)可觀測性缺失問題 16
2.3.2 考慮N-1情況的PMU優(yōu)化配置方法 17
2.4 算例仿真 18
2.5 結(jié)論 21
參考文獻(xiàn) 21
第3章 基于*優(yōu)風(fēng)險指標(biāo)的智能電網(wǎng)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(jìn)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(fēng)險理論的必要性和本章的主要工作 27
3.2 改進(jìn)的OPA模型 27
3.2.1 線路風(fēng)險值計算 27
3.2.2 外層循環(huán) 28
3.2.3 內(nèi)層循環(huán) 30
3.2.4 *優(yōu)風(fēng)險指標(biāo)的確定 30
3.2.5 系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)確定 31
3.2.6 總流程圖 31
3.3 仿真結(jié)果及分析 32
3.3.1 仿真模型與原模型比較 32
3.3.2 風(fēng)險評估時間間隔與擴(kuò)容延遲天數(shù)對仿真結(jié)果的影響 34
3.3.3 *優(yōu)擴(kuò)容風(fēng)險指標(biāo)確定 35
3.3.4 線路風(fēng)險值在不同參數(shù)下的排序—薄弱線路的確定 37
3.4 結(jié)論 38
參考文獻(xiàn) 38
第4章 計及不確定性的大電網(wǎng)暫態(tài)穩(wěn)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(gòu)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(yù)處理 45
4.2.3 在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 46
4.2.4 樸素貝葉斯分類器的假設(shè)條件 47
4.3 考慮不確定性的暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測 48
4.4 算例 49
4.4.1 生成樣本 49
4.4.2 評價標(biāo)準(zhǔn) 52
4.4.3 考慮不確定性的貝葉斯分類 52
4.5 結(jié)論 53
參考文獻(xiàn) 54
第5章 基于PMU的暫態(tài)穩(wěn)定自愈控制 57
5.0 引言 57
5.1 基本思想 58
5.2 數(shù)學(xué)模型 59
5.2.1 不穩(wěn)定機(jī)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(tài)穩(wěn)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(fā)電機(jī)功角軌跡預(yù)測 62
5.3.4 基于PMU的暫態(tài)穩(wěn)定的自愈控制 63
5.4 結(jié)論 64
參考文獻(xiàn) 64
第6章 基于多代理技術(shù)的分布式電網(wǎng)自愈控制策略 66
6.0 引言 66
6.1 多代理系統(tǒng) 67
6.1.1 多代理系統(tǒng)簡介 67
6.1.2 狀態(tài)機(jī)（state machine） 68
6.1.3 參數(shù)格式 68
6.2 分布式電網(wǎng)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(fù) 72
6.2.5 算法分析 72
6.3 算例 73
6.4 結(jié)論 74
參考文獻(xiàn) 75
第7章 廣域測量系統(tǒng)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(dǎo) 78
7.2 過程分析 80
7.3 算法實現(xiàn) 81
7.4 一些補(bǔ)充 82
7.4.1 輔助判據(jù) 82
7.4.2 關(guān)于Vset的取值 83
7.5 算例 83
7.5.1 3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng) 83
7.5.2 新英格蘭系統(tǒng) 84
7.6 結(jié)論 86
參考文獻(xiàn) 86
第8章 利用合理棄風(fēng)提高大規(guī)模風(fēng)電消納能力的理論研究 88
8.0 引言 88
8.1 風(fēng)電功率和負(fù)荷功率 89
8.1.1 風(fēng)電功率和負(fù)荷功率分布情況 89
8.1.2 風(fēng)電功率與負(fù)荷功率分布場景枚舉 90
8.2 合理棄風(fēng) 91
8.3 算例分析 93
8.4 結(jié)論 95
參考文獻(xiàn) 96
第9章 利用需求響應(yīng)提高大電網(wǎng)的風(fēng)電消納能力 98
9.0 引言 98
9.1 負(fù)荷需求響應(yīng) 99
9.2 理論分析 100
9.3 多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解 103
9.4 算例 104
9.5 結(jié)論 107
參考文獻(xiàn) 108
第10章 計及大容量燃煤機(jī)組深度調(diào)峰和可中斷負(fù)荷的風(fēng)電場優(yōu)化
調(diào)度模型 109
10.0 引言 109
10.1 風(fēng)電廠優(yōu)化調(diào)度的手段 110
10.1.1 深度調(diào)峰 110
10.2.2 可中斷負(fù)荷 111
10.2 優(yōu)化模型 112
10.2.1 優(yōu)化目標(biāo) 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(jié) 118
參考文獻(xiàn) 118
第11章 基于非線性方法抑制特高壓聯(lián)絡(luò)線功率波動的控制策略仿 120
11.0 引言 120
11.1 現(xiàn)有AGC控制策略及其不足 121
11.2 網(wǎng)調(diào)機(jī)組與省調(diào)機(jī)組的協(xié)調(diào) 122
11.3 仿真算例及分析 125
11.4 結(jié)論 127
參考文獻(xiàn) 128
第12章 計及風(fēng)力發(fā)電的配電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性評估框架研究 129
12.0 引言 129
12.1 指標(biāo)的選取 130
12.2 電壓穩(wěn)定性 131
12.2.1 風(fēng)電場并網(wǎng)時的穩(wěn)定性評估 131
12.2.2 風(fēng)電場離網(wǎng)時的穩(wěn)定性評估 132
12.2.3 風(fēng)電場間歇輸出時的穩(wěn)定性評估 132
12.3 配電網(wǎng)架構(gòu)安全性 133
12.4 用戶設(shè)備工作可靠性 134
12.5 配電網(wǎng)綜合評估指標(biāo) 134
12.6 算例分析 136
12.7 結(jié)論 138
參考文獻(xiàn) 138
第13章 利用內(nèi)點(diǎn)法優(yōu)化三相不平衡分布式電網(wǎng)的理論算法研究 140
13.0 引沿 140
13.1 OPENDSS簡介 141
13.2 內(nèi)點(diǎn)法簡介 142
13.3 利用內(nèi)點(diǎn)法實現(xiàn)三相不平衡分布式電網(wǎng)的潮流優(yōu)化模型 143
13.4 仿真分析 144
13.4.1 參數(shù)描述 144
13.4.2 控制策略 145
13.4.3 優(yōu)化結(jié)果 146
參考文獻(xiàn) 148
第14章 總結(jié)與展望 184
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智能電網(wǎng)穩(wěn)定預(yù)測與自愈調(diào)控理論方法 作者簡介
浙江大學(xué)博士畢業(yè)后，2009年至暨南大學(xué)工作，主要從事智能電網(wǎng)、新能源方面的研究，2012年評為副教授。承擔(dān)了兩項國家自然科學(xué)基金、一項中美國際合作項目及若干橫向課題。
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