發(fā)布時間：2020-05-01 02:05

【摘要】：電力系統(tǒng)發(fā)生大停電事故的主要原因是連鎖故障,發(fā)連鎖故障的早期階段通常表現(xiàn)為連鎖跳閘,所以研究電網(wǎng)的連鎖跳閘的及其相關(guān)問題對預(yù)防連鎖故障的發(fā)生有極其重要的意義。本文從連鎖跳閘的臨界狀況入手,結(jié)合電網(wǎng)中繼電保護的動作行為以及電網(wǎng)的節(jié)點注入功率,研究電網(wǎng)在受到初始故障擾動后發(fā)生連鎖跳閘的危險度及其分析計算方法。首先,本文給出了用以衡量電網(wǎng)連鎖跳閘危險度的數(shù)學(xué)模型,并以節(jié)點注入功率表達。針對我國輸電網(wǎng)中廣泛配置距離保護的情況,分別在支路層面和電網(wǎng)層面分析了連鎖跳閘的表現(xiàn)形式,結(jié)合距離III段保護的動作行為,在計及其動作方程的情況下,對電網(wǎng)連鎖跳閘的臨界運行狀態(tài)作了論述。在此基礎(chǔ)上,進一步結(jié)合電力系統(tǒng)內(nèi)在的各種實際物理約束條件,提出了一種以電網(wǎng)節(jié)點注入功率表達的,用以評價電網(wǎng)發(fā)生連鎖跳閘可能性的量化指標(biāo)——連鎖跳閘危險度,并建立連鎖跳閘危險度數(shù)學(xué)模型,該數(shù)學(xué)模型的目標(biāo)函數(shù)定義為連鎖跳閘的危險距離,為連鎖跳閘危險度的倒數(shù),危險距離為電力系統(tǒng)處于的連鎖跳閘臨界狀態(tài)與正常運行之間的最小歐式距離,當(dāng)危險距離越小時,電網(wǎng)的危險度就越大,發(fā)生連鎖跳閘的可能性越大。然后,本文采用優(yōu)化算法對危險度數(shù)學(xué)模型進行求解并給出詳細過程。本文結(jié)合優(yōu)化理論,根據(jù)危險度數(shù)學(xué)模型,將其中的約束條件以懲罰項的形式表達,再結(jié)合危險距離函數(shù),給出了危險度數(shù)學(xué)模型的無約束表達形式,即建立了連鎖跳閘危險度數(shù)學(xué)模型的懲罰函數(shù)。針對此懲罰函數(shù),本文建立了適應(yīng)度函數(shù),并采用計算危險度的粒子群算法和計算危險度的遺傳算法對其進行優(yōu)化計算。最后,本文進行了算例分析,對給出的危險度分析模型和求解方法作出了進一步的說明和演示,具體算例于MATLAB2017b的仿真環(huán)境下進行,并分別按照粒子群算法和遺傳算法的求解思路編制了分析程序,之后以IEEE-14節(jié)點系統(tǒng)和IEEE-39節(jié)點系統(tǒng)進行了算例分析。算例的結(jié)果表明,采用改進自適應(yīng)遺傳優(yōu)化算法求解危險度數(shù)學(xué)模型最為合適,同時表明本文提出的連鎖跳閘危險度數(shù)學(xué)模型是可行的、有效的,可為預(yù)防連鎖跳閘乃至連鎖故障的進一步研究以及電網(wǎng)的實際運行調(diào)度提供理論和技術(shù)支持。
【圖文】：

基于節(jié)點注入功率的電網(wǎng)連鎖跳閘危險度分析方法研究線路切除后， 為新的節(jié)點導(dǎo)納矩陣，，相應(yīng)的節(jié)點電壓向量持不變。由式（2-1）和式（2-2）可表達這樣一種含義，前后保持不變，節(jié)點導(dǎo)納矩陣變化的同時，節(jié)點電壓進行相發(fā)生連鎖跳閘臨界狀態(tài)時，一定要保證在由節(jié)點注入功率絡(luò)在發(fā)生初始故障前后潮流收斂。式（2-1）和式（2-2）同入功率能夠確定一個已知網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的運行狀態(tài)。單系統(tǒng)為例，對連鎖跳閘危險度的概念進行說明，假設(shè)一圖如圖 2-1 所示。

圖 2-1 2 節(jié)點系統(tǒng)原始狀態(tài)下運行的電力網(wǎng)絡(luò)圖 所示網(wǎng)絡(luò)圖中節(jié)點 1 為平衡節(jié)點，節(jié)點 2 為 PQ 節(jié)點，本文注入功率表示其運行狀況，則節(jié)點 1 和節(jié)點 2 的注入功率的運行狀態(tài)。若該網(wǎng)絡(luò)圖的雙回線路有一條因故障斷開，而另轉(zhuǎn)移過載，導(dǎo)致相應(yīng)保護動作，則該網(wǎng)絡(luò)會發(fā)生連鎖跳閘故一條支路的保護裝置處于動作與不動作的邊界，那么該系統(tǒng)態(tài)，其電力網(wǎng)絡(luò)圖可如圖 2-2 所示。
【學(xué)位授予單位】：福建工程學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM73

【參考文獻】

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本文編號：2646434