CN102346442B - 适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法 - Google Patents

Abstract

一种适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法，包括：对微网中各分布式发电单元的分布式电源及控制器模型进行建模，对配电网络、电力电子设备和滤波电路进行建模；读取各元件的基本信息、拓扑连接关系及元件参数；确定自然解耦的控制系统的子系统以及子系统个数；创建nc+1个计算线程或进程；仿真时间先前推进一个步长，t＝t+Δt；计算线程或进程间进行通信；根据微机上的CPU个数以及仿真任务个数，进行仿真任务指派；判断仿真时间是否达到仿真终了时刻。本发明能够有效地提高分布式发电微网系统仿真计算速度，并且简单，易于程序实现；同时利用控制系统的各种基本环节可实现各种具有复杂非线性分布式电源及控制器的建模，具有高度的灵活性。

Description

适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法

技术领域

本发明涉及一种电力系统仿真。特别是涉及一种适用于基于节点分析框架的电磁暂态仿真程序的适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法。

背景技术

近代以来，电能一直是能源利用的最有效方式之一。随着人类经济社会发展对能源需求的不断增长以及环境问题的日益突出，传统地以化石燃料为主导的集中式发电方式受到挑战，各种以新能源利用为代表的分布式发电技术正受到越来越广泛的重视和应用。

分布式发电技术主要是指利用各种可用的分散存在的能源，包括可再生能源(太阳能、生物质能、小型风能、小型水能、波浪能等)和本地可方便获取的化石类燃料(主要是天然气)进行发电供能的技术^{错误！未找到引用源。}。相对于传统电力系统，分布式发电技术具有使用经济、灵活、环保等诸多优点。分布式发电技术的多样性增加了并网运行的难度，同时大量分布式电源的并网运行对电网的运行与调度也提出了新的挑战。

微网技术的提出旨在中低压层面上实现分布式发电技术的灵活、高效应用，解决数量庞大、形式多样的分布式电源并网运行时的主要问题。微网是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷和监控、保护装置汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行。现有研究和实践表明，将分布式发电供能系统以微网的形式接入到大电网并网运行是发挥其效能的最有效方式。随着单位千瓦电能生产价格的不断下降以及政策层面的有力支持，分布式发电微网及相关系统集成技术正得到越来越广泛的应用。

与传统电力系统相比，分布式发电供能微网系统有其自身特点，主要体现在：1)分布式电源种类繁多且形式各异，即有静止的直流型电源，也有旋转的交流电机；2)大部分分布式电源需通过电力电子变流器向电网或负荷供电；3)通常具有并网和独立运行等多种模式；4)许多分布式电源的出力具有间歇性和随机性，往往需要储能设备、功率补偿装置以及其他种类分布式电源的配合才能达到较好的动、静态性能；5)分布式发电系统控制复杂，包括分布式电源及储能元件自身的控制，电力电子变流器的控制以及网络层面的电压与频率调节；6)有的分布式电源在运行时不仅要考虑系统中电负荷的需求，有时还要受冷、热负荷的约束，达到“以热定电”或“以冷定电”的目的；7)中小容量的分布式电源大多接入中低压配网，此时网络参数与负荷的不对称性大大增加，此外，用户侧的分布式电源可能会通过单相逆变器并网，更加剧了系统的不对称性。因此，系统的运行状态会随着外部条件的变化、负荷需求的增减、电源出力的调整、运行方式的改变以及故障或扰动的发生而不断变化，其动态过程也将更为复杂，因此必须借助有效的暂态仿真工具以获取分布式发电微网系统在各种复杂运行情况下的时域响应特性。

分布式发电微网系统暂态仿真侧重于分布式发电微网系统中各种快速变化的暂态过程的详细仿真，同时兼具含分布式电源及(或)微网的大电网的仿真能力，特别强调仿真结果的准确性和完整性，可捕捉频率范围从几百kHz到工频之间系统中的电气量和非电气量的动态过程。从功能上看，分布式发电微网系统暂态仿真主要用于分布式发电系统稳态时的谐波分析、电压与频率控制、能量优化与管理、控制算法分析与控制器设计，分布式发电系统暂态时的短路电流计算、短期的负荷跟踪特性、故障期间的系统动态特性、故障穿越特性、反孤岛保护方法、紧急控制、保护装置整定以及实际物理系统的试验与验证等诸多方面。从仿真方法上看，通过对元件的详细建模以捕捉具有快动态特性的暂态过程得到详细、充分、完整的系统动态响应特性属于电力系统电磁暂态仿真的范畴。

电力系统电磁暂态仿真算法的基本框架可以分为基于节点分析法(Nodal Analysis)以及状态变量分析(State Space Analysis)两类。相对于状态变量分析，节点分析法在算法的实现难度、数值稳定性、计算矩阵维数以及仿真计算速度方面具有较大优势，因此被许多专业的电力系统电磁暂态仿真软件所采用，如EMTP、PSCAD/EMTDC等，工程上也称基于节点分析框架的电磁暂态仿真工具为EMTP类程序。本发明同样面向基于节点分析框架实现的分布式发电供能微网系统暂态仿真。

基于节点分析框架的暂态仿真方法可概括为先采用某种数值积分方法(通常为梯形积分法)对系统中动态元件的特性方程差分化，得到等效的计算电导与历史项电流源并联形式的诺顿等效电路，此时联立整个电气系统的元件特性方程形成节点电导矩阵，如式(1)所示，求解得到系统中各节点电压的瞬时值。

Gu＝i             (1)

式(1)所示的节点电导矩阵为线性方程组，可采用各种基于高斯消去的直接法进行求解，对于电气系统中的各种非线性元件，如非线性阻抗、电机等模型可采用分段线性化、伪非线性、预测校正、补偿法等局部方法进行处理，而系统整体上仍是对式(1)的线性方程组进行求解。

在电气系统中，电气元件的元件特性是以元件的伏安关系描述的，如线路、变压器、开关元件、电机、阻抗等。与此不同的是，包括传递函数、延迟环节、限幅环节等一大类模型的元件特性则是以输入输出关系描述的，这里称其为控制元件，在传统的电力系统电磁暂态仿真中控制元件主要用于对电机的励磁、原动部分进行建模。相对于电气系统，由线性环节、动态环节以及非线性环节构成的控制系统具有复杂的强非线性特征，因此计算求解时联立整个控制系统元件的输入输出关系将得到一组非线性方程组，它通常采用如式(2)形式的牛顿法迭代格式进行求解。

F(x^(k))+J^(k)Δx^(k)＝0             (2)

综上所述，对式(1)所描述的电气系统的求解可以得到包括电压电流等在内的各种电气量，而对式(2)所描述的控制系统的求解则可以得到各种控制量。理论上，式(1)与式(2)应联立求解以获得准确的数值解，但在实际应用中，一般将电气系统与控制系统的求解通过插入一个步长Δt的时延进行解耦以降低程序设计实现与计算求解的难度，考虑到系统建模时的物理背景这样的处理是合适的，附图1给出了电气系统与控制系统求解过程的简要示意图，附图2则给出了上述求解过程的计算时序。从附图2中可以看出，在某一仿真时刻t先使用上一时步求解出来的控制系统解算值作为输入，完成本时步电气系统的求解，然后再利用解算出的电气量作为输入，完成该时步控制系统的求解。此时，电气系统的解算使用上一时步的输出量，它存在一个步长的时延，而控制系统的解算使用了该时步的电气量作为输入，可以近似认为控制系统的解算是准确的，整个仿真计算过程将按附图2中所示的[1]、[2]、[3]、[4]的时序依次进行。

由各种代数运算环节、逻辑运算环节、典型非线性环节等基本环节构成的控制系统具有灵活的建模能力，不仅可用于对各种形式复杂的控制器模型进行建模求解，也同样可以实现对各种电气元件的建模与精确求解。这时，需要首先将以微分方程形式描述的元件动态环节转化为以传递函数描述的形式，并利用基本控制环节加以实现，而以代数方程描述的元件静态环节则可以直接在控制系统中实现，例如式(3)给出的微型燃气轮机发电系统中常见永磁同步电机模型，在控制系统中建模时如附图3所示，图中各个环节都可以通过控制系统的基本元件模型组合实现，其中v_d/v_q分别为d轴和q轴电压，i_d/i_q分别为d轴和q轴电流，L_d/L_q分别为d轴和q轴电抗，p为电机极对数，ω_r为转子的机械角速度，λ为永磁通，J为电机的转动惯量，Te为电机的电磁转矩，Tm为电机的原动转矩，D为阻尼系数。

T_e＝1.5p[λi_q+(L_d-L_q)i_di_q]

$v_d={\mathrm{Ri}}_d+L_d\frac{{\mathrm{di}}_d}{\mathrm{dt}}-p{\mathrm{\ω}}_r{L}_q{i}_q$

$v_q={\mathrm{Ri}}_q+L_q\frac{{\mathrm{di}}_d}{\mathrm{dt}}+p{\mathrm{\ω}}_r{L}_d{i}_d+\mathrm{\λp}{\mathrm{\ω}}_r---\left(3\right)$

$J\frac{d{\mathrm{\ω}}_r}{\mathrm{dt}}=T_m-D{\mathrm{\ω}}_r-T_e$

利用控制系统基本环节对电气元件进行建模时，需要利用电气系统中的测量元件(电压、电流表等)得到输入的电气量并输入控制系统，而将控制系统的输出量处理为电气系统中的受控源(受控电压源、受控电流源等)。这里同样以单轴形式的微型燃气轮机发电系统为例，附图4给出了其原动部分建模示意图，其中PLL为锁相环模型，PMSM为附图3所示的永磁同步电机模型，MT为微型燃气轮机模型，[T(θ)]和[T(θ)]^-1分别为派克(Park)变换和反变换。

上述利用控制系统基本环节实现的电气元件建模过程对于分布式发电微网系统暂态仿真具有重要意义。附图5给出了分布式发电微网系统中分布式发电单元的典型结构，如前所述，各种分布式发电技术种类繁多、形式各异、控制方式复杂，这些都使得包括分布式电源在内的各部分元件模型具有十分复杂的非线性特征，而采用式(2)形式从整体上对非线性方程计算求解的控制系统相对于式(1)的局部化处理方法具有更好的数值精度与数值稳定性，更适于含有大量强非线性特征的分布式电源及控制器的建模求解。特别地，对于含多个分布式发电单元的分布式发电微网系统而言，当采用控制系统元件对各分布式电源及其控制器进行建模时，分属于不同分布式发电单元的分布式电源及其控制器模型之间是自然解耦的，如附图6所示，因此可以利用上述的自然解耦关系对控制系统进行降维，并利用高性能计算机并行求解。唯一的问题是，附图2所示电气系统与控制系统之间的计算过程仍是串行的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够有效地提高分布式发电微网系统仿真计算速度，并且简单，易于程序实现的适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法。

本发明所采用的技术方案是：一种适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法，包括如下步骤：

第一步：采用控制系统的基本环节实现对微网中各分布式发电单元的分布式电源及控制器模型进行建模，采用电气系统基本元件对配电网络、电力电子设备和滤波电路进行建模；

第二步：读取各元件的基本信息、拓扑连接关系及元件参数，包括元件类型、元件名称、连接节点；

第三步：对于采用控制系统基本环节实现的分布式电源及控制器模型，利用图的连通性以及深度优先搜索算法实现拓扑识别，确定自然解耦的控制系统的子系统以及子系统个数。设控制子系统个数为nc，考虑到电气系统个数，则总仿真任务个数为nc+1；

第四步：创建nc+1个计算线程或进程，计算线程或进程用于承载不同的仿真任务，完成各个仿真任务的计算，电气系统仿真任务采用节点方程法进行计算，控制系统仿真任务采用牛顿法进行计算，仿真时刻t设置为t＝0，仿真步长为Δt；

第五步：仿真时间先前推进一个步长，t＝t+Δt；

第六步：计算线程或进程间进行通信，电气系统读取控制系统接口变量的输出值，控制系统则读取电气系统接口变量的输出值；

第七步：根据微机上的CPU个数以及仿真任务个数，进行仿真任务指派，完成该仿真时刻上所有的计算任务；

第八步：判断仿真时间是否达到仿真终了时刻，如达到仿真终了时刻，则释放内存，仿真结束；否则返回第五步。

所述的采用控制系统的基本环节实现对微网中各分布式发电单元的分布式电源及控制器模型进行建模时，需要利用电气系统中的测量元件，包括电压和电流表测量得到的电气量输入控制系统，而将控制系统的输出量处理为电气系统中的受控源，包括受控电压源、受控电流源。

步骤4中所述的电气系统仿真任务和控制系统仿真任务的计算是采用并行方式加以实现的。

本发明的适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法，能够有效地提高分布式发电微网系统仿真计算速度，并且简单，易于程序实现；同时利用控制系统的各种基本环节可实现各种具有复杂非线性分布式电源及控制器的建模，具有高度的灵活性；此外，考虑到分布式发电系统的典型结构，对于微网中的多个分布式发电单元在利用自然解耦关系降维时具有相近的计算规模，能够充分发挥多处理器的计算性能；最后，算法对硬件环境要求不高，在当前广泛使用的多核处理器计算机上即可实现。本发明不仅适用于分布式发电微网系统的暂态仿真，也同样适于一般的电力系统电磁暂态仿真程序。

附图说明

图1是电气系统与控制系统计算求解过程示意图

图2是电气系统与控制系统串行求解计算时序；

图3是以传递函数描述的永磁同步电机模型

图4是微型燃气轮机发电系统原动部分模型

图5是分布式发电单元典型结构

图6是基于控制系统建模求解的分布式电源及控制器模型自然解耦示意图

图7是电气系统与控制系统并行求解计算时序；

图8是并行计算时序解算流程图；

图9是欧盟低压微网测试算例结构图；

图10是光伏发电单元逆变器输出的无功功率；

图11是光伏阵列的输出电压；

图12是光伏发电单元滤波器出口处A相电流；

图13是光伏发电单元滤波器出口处A相电压。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法做出详细说明。

电力系统电磁暂态仿真算法的基本框架可以分为基于节点分析法(Nodal Analysis)以及状态变量分析(State Space Analysis)两类。相对于状态变量分析，节点分析法在算法的实现难度、数值稳定性、计算矩阵维数以及仿真计算速度方面具有较大优势，因此被许多专业的电力系统电磁暂态仿真软件所采用，如EMTP、PSCAD/EMTDC等，工程上也称基于节点分析框架的电磁暂态仿真工具为EMTP类程序。本发明同样面向基于节点分析框架实现的分布式发电供能微网系统暂态仿真。

基于节点分析框架的暂态仿真方法可概括为先采用某种数值积分方法(通常为梯形积分法)对系统中动态元件的特性方程差分化，得到等效的计算电导与历史项电流源并联形式的诺顿等效电路，此时联立整个电气系统的元件特性方程形成节点电导矩阵，如式(1)所示，求解得到系统中各节点电压的瞬时值。

Gu＝i                (1)

式(1)所示的节点电导矩阵为线性方程组，可采用各种基于高斯消去的直接法进行求解，对于电气系统中的各种非线性元件，如非线性阻抗、电机等模型可采用分段线性化、伪非线性、预测校正、补偿法等局部方法进行处理，而系统整体上仍是对式(1)的线性方程组进行求解。

在EMTP类程序中，可将整个物理系统分别在电气系统与控制系统中建模求解，而这两类系统中的模型则具有不同的元件特性描述方式。在上述的电气系统中，电气元件的元件特性是以元件的伏安关系描述的，如线路、变压器、开关元件、电机、阻抗等，使用这些基础元件可以构建复杂的电力系统模型。与此不同的是，包括传递函数、延迟环节、限幅环节等一大类模型的元件特性则是以输入输出关系描述的，这里称其为控制元件，使用基础的控制元件可以构建复杂的控制系统，在传统的电力系统电磁暂态仿真中控制元件主要用于对电机的励磁、原动部分进行建模。相对于电气系统，由线性环节、动态环节以及非线性环节构成的控制系统具有复杂的强非线性特征，因此计算求解时联立整个控制系统元件的输入输出关系将得到一组非线性方程组，它通常采用如式(2)形式的牛顿法迭代格式进行求解。

F(x^(k))+J^(k)Δx^(k)＝0               (2)

综上所述，对式(1)所描述的电气系统的求解可以得到包括电压电流等在内的各种电气量，而对式(2)所描述的控制系统的求解则可以得到各种控制量。理论上，式(1)与式(2)应联立求解以获得准确的数值解，但在实际应用中，一般将电气系统与控制系统的求解通过插入一个步长Δt的时延进行解耦以降低程序设计实现与计算求解的难度，考虑到系统建模时的物理背景这样的处理是合适的，附图1给出了电气系统与控制系统求解过程的简要示意图，附图2则给出了上述求解过程的计算时序。从附图2中可以看出，在某一仿真时刻t先使用上一时步求解出来的控制系统解算值作为输入，完成本时步电气系统的求解，然后再利用解算出的电气量作为输入，完成该时步控制系统的求解。此时，电气系统的解算使用上一时步的输出量，它存在一个步长的时延，而控制系统的解算使用了该时步的电气量作为输入，可以近似认为控制系统的解算是准确的，整个仿真计算过程将按附图2中所示的[1]、[2]、[3]、[4]的时序依次进行。

由各种代数运算环节、逻辑运算环节、典型非线性环节等基本环节构成的控制系统具有灵活的建模能力，不仅可用于对各种形式复杂的控制器模型进行建模求解，也同样可以实现对各种电气元件的建模与精确求解。这时，需要首先将以微分方程形式描述的元件动态环节转化为以传递函数描述的形式，并利用基本控制环节加以实现，而以代数方程描述的元件静态环节则可以直接在控制系统中实现，例如式(3)给出的微型燃气轮机发电系统中常见永磁同步电机模型，在控制系统中建模时如附图3所示，图中各个环节都可以通过控制系统的基本元件模型组合实现，其中vd/vq分别为d轴和q轴电压，id/iq分别为d轴和q轴电流，Ld/Lq分别为d轴和q轴电抗，p为电机极对数，ωr为转子的机械角速度，λ为永磁通，J为电机的转动惯量，Te为电机的电磁转矩，Tm为电机的原动转矩，D为阻尼系数。

T_e＝1.5p[λi_q+(L_d-L_q)i_di_q]

$v_d={\mathrm{Ri}}_d+L_d\frac{{\mathrm{di}}_d}{\mathrm{dt}}-p{\mathrm{\ω}}_r{L}_q{i}_q$

$v_q={\mathrm{Ri}}_q+L_q\frac{{\mathrm{di}}_d}{\mathrm{dt}}+p{\mathrm{\ω}}_r{L}_d{i}_d+\mathrm{\λp}{\mathrm{\ω}}_r---\left(3\right)$

$J\frac{d{\mathrm{\ω}}_r}{\mathrm{dt}}=T_m-D{\mathrm{\ω}}_r-T_e$

利用控制系统基本环节对电气元件进行建模时，需要利用电气系统中的测量元件(电压、电流表等)得到输入的电气量并输入控制系统，而将控制系统的输出量处理为电气系统中的受控源(受控电压源、受控电流源等)。这里同样以单轴形式的微型燃气轮机发电系统为例，附图4给出了其原动部分建模示意图，其中PLL为锁相环模型，PMSM为附图3所示的永磁同步电机模型，MT为微型燃气轮机模型，[T(θ)]和[T(θ)]^-1分别为派克(Park)变换和反变换。

上述利用控制系统基本环节实现的电气元件建模过程对于分布式发电微网系统暂态仿真具有重要意义。附图5给出了分布式发电微网系统中分布式发电单元的典型结构，如前所述，各种分布式发电技术种类繁多、形式各异、控制方式复杂，这些都使得包括分布式电源在内的各部分元件模型具有十分复杂的非线性特征，而采用式(2)形式从整体上对非线性方程计算求解的控制系统相对于式(1)的局部化处理方法具有更好的数值精度与数值稳定性，更适于含有大量强非线性特征的分布式电源及控制器的建模求解。特别地，对于含多个分布式发电单元的分布式发电微网系统而言，当采用控制系统元件对各分布式电源及其控制器进行建模时，分属于不同分布式发电单元的分布式电源及其控制器模型之间是自然解耦的，如附图6所示，因此可以利用上述的自然解耦关系对控制系统进行降维，并利用高性能计算机并行求解。

本发明的实施方式为：首先，将上述的电气系统与控制系统串行计算时序进行解耦，实现电气系统与控制系统的并行求解。如附图7所示，在每一个仿真时刻t，利用前一仿真时刻t-Δt的控制系统输出量作为该时刻电气系统的输入将电气系统积分到该时步，同时也直接使用前一仿真时步t-Δt电气系统的输出量作为该时刻控制系统的输入将控制系统积分到该时步，如图7所示，与图2有所不同的是，[1]与[1’]同时进行，[2]与[2’]同时进行，从而实现并行化。此时，不仅电气系统的解算存在一个步长Δt的时延，控制系统的解算同样也存在一个步长Δt的时延。其次，利用上述的微网中多个分布式发电单元中的分布式电源及其控制器模型在控制系统中建模求解时自然解耦的特点进一步实现计算任务的分解，实现控制系统内部的并行计算求解，并可与电气系统的求解同时进行，此时各分布式发电单元间的拓扑连接通过电气系统的联立求解体现。

综合起来看，整个仿真计算的求解过程可以分为一个电气系统及若干个控制子系统的求解，形成若干个仿真任务，采用前述的建模与解耦方法后，在每个仿真步长计算时，各计算任务间相对独立，只需在各仿真步长计算结束时互相交换数据，其中控制子系统的个数是由微网中分布式发电单元的种类与个数决定的。在算法应用过程中，对于不同的硬件环境与仿真算例，计算单元个数与独立的仿真任务数可能不一致，需要仿真核心程序根据各计算单元的占用情况进行仿真任务的分派。

以该算法在PC上实施为例进行说明，此时计算单元是微机的CPU(中央处理器)，而不同的仿真任务将分配给不同的线程(或进程)，由用户决定不同线程(或进程)分配给CPU的方式。如附图8所示，本发明的适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法，包括如下步骤：

第一步：采用控制系统的基本环节实现对微网中各分布式发电单元的分布式电源及控制器模型进行建模，采用电气系统基本元件对配电网络、电力电子设备和滤波电路等进行建模；

所述的采用控制系统的基本环节实现对微网中各分布式发电单元的分布式电源及控制器模型进行建模时，需要利用电气系统中的测量元件，包括电压和电流表等，得到输入的电气量并输入控制系统，而将控制系统的输出量处理为电气系统中的受控源，包括受控电压源、受控电流源等。

第二步：读取各元件的基本信息、拓扑连接关系及元件参数，包括元件类型、元件名称、连接节点等；

第三步：对于采用控制系统基本环节实现的分布式电源及控制器模型，利用图的连通性以及深度优先搜索算法实现拓扑识别，确定自然解耦的控制系统的子系统以及子系统个数。设控制子系统个数为nc，考虑到电气系统个数，则总仿真任务个数为nc+1；

第四步：创建nc+1个计算线程或进程，计算线程或进程用于承载不同的仿真任务，完成各个仿真任务的计算，电气系统仿真任务采用节点方程法进行计算，控制系统仿真任务采用牛顿法进行计算，仿真时刻t设置为t＝0，仿真步长为Δt；

该步骤中所述的电气系统仿真任务和控制系统仿真任务的计算是采用并行方式加以实现的

第五步：仿真时间先前推进一个步长，t＝t+Δt；

第六步：计算线程或进程间进行通信，电气系统读取控制系统接口变量的输出值，控制系统则读取电气系统接口变量的输出值；

第七步：根据微机上的CPU个数以及仿真任务个数，进行仿真任务指派，完成该仿真时刻上所有的计算任务；

第八步：判断仿真时间是否达到仿真终了时刻，如达到仿真终了时刻，则释放内存，仿真结束；否则返回第五步。

上述流程中的通信过程以及对于线程(或进程)的各种处理，包括创建、销毁、设置优先级等，可由用户自行编制。本文所给出的例子中使用了基于POSIX标准的pthread线程库。

该方法简单，易于实现，对程序内部改动小，可通过简单地修改计算模块的调用流程加以实现。然而，由于电气系统求解与控制系统求解分别延时一个步长，在仿真速度提高的同时会牺牲一定的仿真精度。

TSDG(Transient Simulator for Distributed Generation Systems and Microgrid)是天津大学自行开发的基于节点分析框架的面向分布式发电微网系统暂态仿真的计算程序，本实施例以TSDG为基础，实现了本发明的方法。

本实施例以TSDG为基础，实现了本发明的方法，并以欧盟低压微网算例作为测试算例，其系统结构如图9所示。该算例是在欧盟第五框架计划支持下的微网研究项目“Microgrids”提出的一个用于微网设计、仿真与测试的低压微网算例，系统中含有多种线路与负荷类型，可接入多种形式的分布式电源，充分体现了微网结构与运行的复杂性。作为测试，本发明只接入了单级光伏发电系统，如附图9所示。表1给出了仿真步长分别为1us、5us、10us、20us、50us的条件下，串行策略与并行策略的仿真用时对比，算例的仿真时间设置为1s。硬件环境为CPU：Intel i5 3.2GHz双核四线程；软件环境为：QNX实时操作系统，编译器为GCC4.3.3，未采用编译优化手段。

表1串行与并行计算策略仿真计算用时比较(算例时间：1s，单位：s)

附图10～图13比较了仿真步长为5us时采用并行策略的TSDG与商业仿真软件PSCAD的仿真结果，仿真时间为1.0s，为了便于观察与绘图，图中仅给出了前0.5s的仿真结果，其中点划线为TSDG并行计算结果，实线为PSCAD仿真结果。从图中可以看出，PSCAD仿真结果与TSDG并行程序的仿真结果基本一致，但在一些波形的局部放大图中，TSDG并行程序的计算精度不如PSCAD，部分局部暂态特征没有较好的反应，这是由于控制系统解算时电气系统输出量的时延造成的。表1给出了分别采用串行计算策略与并行计算策略的TSDG仿真用时的比较，可以看到，在应用本文提出的并行计算策略后TSDG的仿真速度有了明显的提高，最高可提高约80％。

Claims (3)

1.一种适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步：采用控制系统的基本环节实现对微网中各分布式发电单元的分布式电源及控制器模型进行建模，采用电气系统基本元件对配电网络、电力电子设备和滤波电路进行建模；

第二步：读取各元件的基本信息、拓扑连接关系及元件参数，包括元件类型、元件名称、连接节点；

第三步：对于采用控制系统基本环节实现的分布式电源及控制器模型，利用图的连通性以及深度优先搜索算法实现拓扑识别，确定自然解耦的控制系统的子系统以及子系统个数，设控制子系统个数为nc，考虑到电气系统个数，则总仿真任务个数为nc+1；

第四步：创建nc+1个计算线程或进程，计算线程或进程用于承载不同的仿真任务，完成各个仿真任务的计算，电气系统仿真任务采用节点方程法进行计算，控制系统仿真任务采用牛顿法进行计算，仿真时刻t设置为t=0，仿真步长为Δt；

第五步：仿真时间向前推进一个步长，t=t+Δt；

第六步：计算线程或进程间进行通信，电气系统读取控制系统接口变量的输出值，控制系统则读取电气系统接口变量的输出值；

第七步：根据微机上的CPU个数以及仿真任务个数，进行仿真任务指派，完成该仿真时刻上所有的计算任务；

第八步：判断仿真时间是否达到仿真终了时刻，如达到仿真终了时刻，则释放内存，仿真结束；否则返回第五步。

2.根据权利要求1所述的适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法，其特征在于，所述的采用控制系统的基本环节实现对微网中各分布式发电单元的分布式电源及控制器模型进行建模时，需要利用电气系统中的测量元件，包括电压和电流表测量得到的电气量输入控制系统，而将控制系统的输出量处理为电气系统中的受控源，包括受控电压源、受控电流源。

3.根据权利要求1所述的适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法，其特征在于，第四步中所述的电气系统仿真任务和控制系统仿真任务的计算是采用并行方式加以实现的。

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