电网运行方式辅助决策的研究

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时间:2019-05-15

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1、摘要随着计算机和网络技术的发展,电网调度自动化系统已出最初的第一代简单SCADA笈矮裂菠懿第援健,薮一代系统采蜀了先送懿再教分毒或应爱环境黥网络管理技术,以及最新的软硬件、通信技术并采用了国际标准。新系统的整体性能和功能比前几代都发生了质的飞越,已与第一代不可同日而谱,为科学地电网调度提供了鸯力的支撑。两络分毒厅搿A)系统是调度自动纯系统的重要缀成部傍。程溺夕},有不少电力系统已实现了EMS的部分或全部功能。在我国,大部分电网是处于SCADA阶段,只有少数大网和省网进入了scADA/AGC的阶段。电

2、网运行方式的实际掇作调整主要楚避遵联络线弱变匿爨豹投邋秘分接头瓣澜节馥及毫餐器缝豹授臻等寒进行,属于多目标决策、多运行参数调整配合问题。有关专家学者对于蹶域电网的煅优经济运行问题已做了大爨的研究并取得了很多实用的成果,尤其是无功优化目题。但大多怒根据负荷静变化适时调熬,这样就造成魄气设备静颓繁投退,腻蕊影响设备运行寿命帮对惫黼运季亍带来不安全因素。另一方面,调度日趋复杂的电网结构,必须借助现代化高科技手段,扩展EMS的搿级应用软件功能。在地区电网调度自动化系统中,目前的电网运行方式调整懿营逡方法是锋

3、对浆一露刻邀耀蕊运行鼗态,采震各争争不越戆爨纯算法缆纯调整各控锖《变量实现刚损最小。若在电网运行中允许时刻跟随负荷的变化不断地调整,则固然能实现最忧经济运行的居的,但限于设备运行寿命以及调整和控制次数,从皮用的情况jl乏考虑是不切实际的。本文戮究穆受蔫藏线按时润分段逡行,可控交羹在该靖段国绦持恒定熬焉在每一段时间内进行优化调熬,达到电嘲经济运行的鬣优。首先进行负荷预测,负荷预测传统的方法有多种,如:多元线性回归法、指数乎游法等。它镌都霉要建立未来受黎与影嫡受蕊瓣各令因素之阕熬解辑表达式,这往往非常困

4、难,也是影响负荷预报精度的原因之一。人工神经网络方法不需建立这样的解析表达式,只是通过样本对网络进行训练,建立网络参数,就可以对负荷进行辨激,对未来做出预测。本文鼹BP神经嬲络,将负赫数据和影响受蒋的蠢素遴毒亍蘩纯,逶过氍本溺练建立瓣终参数露泰来受芬避行鬏、谟l,算溺颈溺的总误差为4.63%,满足工程需要。通过预测得到的负荷曲线,按时间进行分段,分段时依照总方差最小的原则进行,采鼹步长搬速法寻饶诗冀,这撵确镶了受萄在一段时闻内豹楣对平稳魏,疑郑州_人学T学硕士学位论立而使电网运行的经济性得到保证。毫

5、网运行遥掌采用竣楚玎式网懿方式,本文运瘸网络扛}}理论,求出邀网蹶寅可能的运行方式集,却求癌网络图的全部撼。并可根据具体豹实际情况对其进行筛选,确患运行方式集的可行子集。对于网络运行方式的可彳亍子集,应用优化理论中的网络最大流法进行优化和溺凌嚣算褥黧簿络蔟耗,逶过逡较臻爨了最经济瓣运芎亍方式。在照菱磁上,送符变压器分接头调整和无功优化计算并保证电压的艨量。本文按时间对负荷曲线进行分段,进行电网运行的最优经济方式计算a区别予以往的掇耀受蕊的变诧进行实对谈整,避免了魄气设备的频繁搽维,兼顾设各的运行寿命

6、,提高电潮运行的综合效益。算镄表绢本文方法可行,效莱碉嚣,其有实用性和普遍意义。美键溺:运孝子饶纯,受萤莛线分羧,受黄疆溺AbstractWiththedevelopingofcomputerandnetworktechndlogy,thepowerdispatchingantomationsystemhasevolvedfromtheinitialgenerationthatissimpleSCADAtothepresentfourth,thenewsystemistheadvancedsyste

7、mthattheopeninganddistributingnetworkenvironmentsarensed,notonlythenewestsoftwareandhardwaretechnologyareapplied,buttheinternationalcriterionsareadopted,Comparedwiththeforegoinggenerations,itsintegratedcapabilityandfunctionsbecomeflyinginessence,thesys

8、temhasbeenprovidingthestrongassistances+Tilenetworkanalysissystemisanimportantpartofpowerdispatchingautomationsystem。OverseaspartorallofEMSfunctionshaverealizedinmanyelectricsystems.MostinteriorsystemsareinstageofSCADA,onlyseverallargep

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