含分布式电源的配电网潮流研究综述.doc

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1、含分布式电源的配电网潮流研究综述摘要-通过对新兴智能电网概念的展望,未来的配电网计算需要可重复使用的、快速的潮流算法;潮流算法在电力系统的分布规划,自动化,最优化等方面尤其重要,因此必须在一些应用中尽可能有效地解决。这就需要我们对配电网继续寻找快速准确的潮流算法。配电网潮流计算是一个高效智能配电系统分析工具发展必不可少的部分,本文就该领域作了一个综述和总结。同时介绍了包插配电网潮流分布式电源模型在内的不同解决策略。配电网潮流问题的解决技术被分在两类坐标系下,即相坐标系和序坐标系。前推回推法,补偿法,隐式高斯法,改进牛顿法和牛顿类方法或其它任何潮流算法都是在各坐标系下使用的不同算法。这些处

2、理对称/不对称,辐射/弱环形/环形结构,有或没有分布式电源(DG)和收敛标准的方法需要特别关注。•、简介近年来,发达国家电力系统现代化是由智能电网规划所带动的。配电系统智能电网将集成智慧型电表基础建设(AMT),配电网自动化(DA)和分布式能源(DER)的功能"。在不久的将来,大多数辐射配电系统将随着多点注入功率而变为网络化或可循环利用(通过三相和单相可再生资源的管理整合)⑵。配电管理系统(DMS)是管理智能电网的一•个基本工具。配电网潮流计算[DPF]是DMS中的核心模块之一,而计算的结果可用于其他的DMS应用,如FDIR(故障检测,隔离和服务恢复)和TVVC(集成电压/无功控制)分析

3、。在先进的DMS中,DPF的使用则更频繁⑶。因此,未来DPF必需要为集成分布式活性能源(如可再生电能,负载,蓄电装置和电动车辆等)的配电网环形和辐射运行场景解决三相不对称潮流计算。这使我们对配电网潮流研究发展产生了兴趣。潮流是在基频下获取屯力系统稳态电圧的过程丄。一个高效潮流算法需要对所有场景具有快速的收敛速度,最低的使用内存(计算高效)和数值稳定的计算方法。采用高斯-塞德尔法,牛顿-拉夫逊法和它的解耦算法的传输网络潮流研究已经发展得很好⑸。由于以下特殊性,配电网进入了这些传统潮流算法的病态电力系统范畴曲:•辐射或弱环网•高R/X比率•多相,不对称运行•不对称分布式负载•分布式电源传输系

4、统的潮流研究用三相系统的单相表示,在大多数情况下,该传输系统被假定为一个对称网络。但由于不对称负载,辐射结构网络和换位导线使配电系统作为一个不对称系统来处理。因此,配电系统需要三和潮流分析。三相潮流分析可以在两类不同的坐标系下进行,这两类坐标系即相坐标系和序坐标系。相坐标系直接处理不对称量。序坐标系处理三个单独的相量系统,当叠加时,在电路屮就得到不对称条件。本文综述如下:(1)不同算法的相坐标潮流计算及其求解方法(2)序坐标潮流计算及其耦合和解耦算法(3)相坐标和序坐标下算法讨论和小结。二、相坐标潮流计算相坐标潮流分析计算是在3相a-b-c相量下进行。在这个范畴下使用的算法有前推回推法,

5、补偿法,隐式Zbus高斯法,改进牛顿法和牛顿类方法以及其它各类潮流算法。1.前推回推法前推回推法的计算方法可以归类为电流求和法,功率求和法和导纳求和法[7]Oa.电流求和法W.II.Kersting等人沐和R.Berg等人提出了一种求解单相和三相对称或不对称辐射分布式网络的高效潮流算法。该方法通过Kersting的改进Ladder迭代技术而为人所知,其屮色含了用基尔霍夫电压电流定律通过网路进行前推回推。前推(始于最后一个节点,结束于源节点)主要是随着电压的变化对电流求和。冋推(始于源节点,结束于最后一个节点)主要是随着电流的变化计算电压降。对于对称和不对称辐射馈线潮流计算,前推回推法是非

6、常先进的,也是最常用的方法。这种算法通常用来作为与其它算法进行比较的基准。但这种算法不能解决环网潮流问题。G.W.Chang等人对辐射分布式系统提出了改进前推回推潮流算法,该算法包括回推和分解前推。在回推小,用KVL和KCL可以得到每个上游母线的计算电压。在回推结束时计算源母线(第1个节点)额定电压和计算电床的比率。在前推屮,利用线性比例原则,用该比率乘以每条母线上的计算电床可以修正每条母线上的电压。与常用的前推回推法相比,该算法在计算效率方面具有更好的收敛性。采用一元二次方程的前推回推法是由U.Eminoglu等人他为对称辐射网而提出的。不同的是,在前推中计算节点电压采用一元二次方程,

7、而在回推屮仍然采用早期方法小使用的基尔霍夫定律。为检查到最大节点电压不匹配吋,采用由Jianwei等人⑹提出的电压比率法来调整节点电压。结果表明,与以KVL为基础的推算法相比,除去有多个压敏负载的系统,以二次方程为基础的的潮流算法迭代次数是相当小的皿。b.功率求和法对于多源或环形结构配电系统,Haque"采用了稳定的前推回推法。该方法通过各口引入发电机断点(GBP)和回路断点(LBP)把多源和环网转换为单源辐射网。通过从网路屮隔离发

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