CN107993159B - 一种电网分区弱耦合度计算方法及系统 - Google Patents
一种电网分区弱耦合度计算方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107993159B CN107993159B CN201711460202.4A CN201711460202A CN107993159B CN 107993159 B CN107993159 B CN 107993159B CN 201711460202 A CN201711460202 A CN 201711460202A CN 107993159 B CN107993159 B CN 107993159B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- matrix
- partition
- power grid
- grid
- graph
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000005192 partition Methods 0.000 title claims abstract description 118
- 230000008878 coupling Effects 0.000 title claims abstract description 38
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 123
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 17
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 30
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 abstract description 17
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 13
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 2
- 206010003591 Ataxia Diseases 0.000 description 1
- 206010010947 Coordination abnormal Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 208000016290 incoordination Diseases 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明涉及一种电网分区弱耦合度计算方法及系统,包括依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘权重图;计算边缘权重图的拉普拉斯算子矩阵及其对应的特征值和特征向量;根据拉普拉斯算子矩阵的特征向量构造分区矩阵;基于所述分区矩阵对所述电网进行分区处理。本发明通过对拉普拉斯谱分解原理算法进行改进,根据电力系统运行特征,通过耦合度强弱完成对电网正常运行状态下的网格分解,大大简化电网网格分解问题的难度。应用本计算方法,可以有效解决整定计算面临的大电网数据结果运算效率慢等问题。
Description
技术领域
本发明涉及电力技术领域,具体涉及一种电网分区弱耦合度计算方法及系统。
背景技术
随着电网的不断加强,网络结构越来越复杂,这样就带来两个方面的问题:一个是需要一个开放式、区域化的数据来完成基于本地区的保护定值的计算;另一方面又需要一种高精度、准实时的边界融合技术将各个区域进行无缝拼接构成一体化的故障计算平台,满足可以覆盖全网的、高精度、多方式的暂态稳定分析。网络技术的应用使得电网各个系统之间的数据交换越来越多,同时,各个地区系统尽管相互独立且高度自治,但是随着网络技术的发展,将地区系统整合,形成统一的故障短路计算平台已成为一种必然选择。
尽管,短路电流的计算、故障状态的评估,并不需要实时完成,但是在定值配合进行调整中,如果数据量过大,配合调整一次如果过长的话,也会降低工作的效率,这是与初衷相违背的,不能完成对电网正常运行状态下的网格分解,因此,如何解决好大量数据有效性结果运算问题是目前平台面临的问题。
发明内容
为解决电网网格分解难度大的问题,本发明的目的是提供一种电网分区弱耦合度计算方法及系统,本发明基于拉普拉斯谱分解原理算法,通过对拉普拉斯谱分解原理算法进行改进,根据电力系统运行特征,通过耦合度强弱完成对电网正常运行状态下的网格分解。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的:
本发明提供一种电网分区弱耦合度计算方法,其改进之处在于:
依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘权重图;
计算边缘权重图的拉普拉斯算子矩阵及其对应的特征值和特征向量;
根据拉普拉斯算子矩阵的第一特征向量构造分区矩阵;
基于所述造分区矩阵对所述电网进行分区处理。
进一步地:所述依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘图的权重图包括:
依据电网拓扑结构将电力系统网络的每条母线组成图G的顶点,电力系统的运行输电线路为图G的边缘;
根据的所述有功功率的相应绝对值分配图G每个边缘的权重。
进一步地:所述计算边缘图的拉普拉斯算子矩阵及其对应的特征值和特征向量,包括:
计算图G的邻接矩阵A和对角矩阵D;
根据邻接矩阵A和对角矩阵D计算图G的拉普拉斯算子矩阵L,L=D-A;
计算拉普拉斯算子矩阵L的特征值k;
计算特征值k对应的特征向量x=[x;...;x]。
进一步地:所述邻接矩阵A用下式表示为:
其中:1和0表示电网拓扑中的节点间是否存在物理联系,相连为1,不相连为0;N表示电网节点个数;
所述对角矩阵D用下式表示:
进一步地:所述拉普拉斯算子矩阵L用下式表示:
进一步地:所述从拉普拉斯算子矩阵的第一特征向量构造分区矩阵用下式表示:
式中:为从一个的特征向量归一化后投影(XXT)得到的分区矩阵,N(X)是一个为对角矩阵D的度量矩阵,/>nii是第i行x范数的倒数;XTN(X),表示向量矩阵X在度量矩阵N(X)的投影;h表示h个分量,X′ih是第i向量的第h分量;
XT=[x1′…,x′k]表示行向量,方向余弦提供了两矢量间的相近程度。
进一步地,:所述基于所述造分区矩阵对所述电网进行分区处理,包括:选择分区矩阵的一个顶点作为分区的种子,以所述种子作为中心地区,剩下的顶点根据顶点和中心地区之间的距离被分配到设定阈值区域。
进一步地:所述选择分区矩阵的一个顶点作为分区的种子,以所述种子作为中心地区,包括:
选择分区矩阵中的任意一个顶点作为第一种子;
让种子={s1}存储所述第一个种子作为第一个中心;
选择分区矩阵中除种子结点的一个顶点v作为新的种子;
若所述顶点v满足{maxcos(v,Si)}为最小,则所述新的种子被选择为新的中心,所有中心点确定后,形成向量Seeds={S1,S2…SK};其中Si是第i区域的中心i=1,2,…k。
进一步地:所述剩下的顶点根据顶点和中心地区之间的距离被分配到设定阈值区域,包括:
当电网共有n个节点,其中k个节点被选为种子节点,将剩余的n-k个节点进行分类,形成k个分区,所述k个分区P用下式表示:
P={A1,A2…AK},分区Aj=Aj∪{v}
其中:A1,A2,...,AK分别表示第1分区、第2分区,...,第K分区。
进一步地:所述K个分区包括A1~Ak区域集合。
本发明还提供一种电网分区弱耦合度计算系统,其改进之处在于:
转换模块,用于依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘权重图;
计算模块,用于计算边缘图的拉普拉斯算子矩阵及其对应的特征值和特征向量;
构造模块,用于从拉普拉斯算子矩阵的第一特征向量构造分区矩阵;
处理模块,用于基于所述造分区矩阵对所述电网进行分区处理。
进一步地:所述转换模块包括:
组成单元,用于依据电网拓扑结构将电力系统网络的每条母线组成图G的顶点,电力系统的运行输电线路为图G的边缘;
第一分配单元,用于根据的所述有功功率的相应绝对值分配图G每个边缘的权重。
进一步地:所述计算模块,包括:
第一算数单元,用于计算图G的邻接矩阵A和对角矩阵D;
第二算数单元,用于根据邻接矩阵A和对角矩阵D计算图G的拉普拉斯算子矩阵L,L=D-A;
第三算数单元,用于计算拉普拉斯算子矩阵L的特征值k;
第四算数单元,用于计算特征值k对应的实特征向量x=[x;...;x]。
进一步地:所述处理模块包括:
选择单元,用于选择分区矩阵的一个顶点作为分区的种子,所述种子作为中心地区;
第二分配单元,用于将剩下的顶点根据顶点和中心地区之间的距离被分配到设定阈值区域。
与最接近的现有技术相比,本发明提供的技术方案具有的有益效果是:
本发明提供一种电网分区弱耦合度计算方法,依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘权重图;计算边缘权重图的拉普拉斯算子矩阵及其对应的特征值和特征向量;从拉普拉斯算子矩阵的第一特征向量构造分区矩阵;基于所述分区矩阵对所述电网进行分区处理,解决电网网格分解难度大的问题。
本发明提供的技术方案通过对拉普拉斯谱分解原理算法进行改进,根据电力系统运行特征,通过耦合度强弱完成对电网正常运行状态下的网格分解。
本发明提供的技术方案在通过潮流的弱耦合界面对电网进行解列和划分后,对应的新的分区的保护也是以潮流平衡点为起始点的配合优化方法。这样的保护体系在整个分区中整体动作时间最优,并因为是根据最新运行状态潮流的运行水平决定的,因此其相应的保护动作值也是建立在此水平上。由此,可以去除掉因新能源运行方式改变而保护失去其应用功能的问题,又因为是大局着眼进行分区划分,从局部入手进行保护方案的再协调,可以大大简化电网网格分解问题的难度。应用本计算方法,可以有效解决整定计算面临的大电网数据结果运算效率慢等问题。
附图说明
图1是本发明提供的基于拉普拉斯谱分解原理算法的电网分区弱耦合度计算方法原理示意图;
图2是本发明提供的某地区2014的电网概况示意图;
图3是本发明提供的基于拉普拉斯谱分解原理算法的电网分区弱耦合度计算方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案,以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求,否则单独的组件和功能是可选的,并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围,以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中,本发明的这些实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示,这仅仅是为了方便,并且如果事实上公开了超过一个的发明,不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。
实施例一、
如图1所示,电网本身的潮流分析在网架结构及负荷用量决定后,通过其潮流的平衡点进行方式安排,常规的作法是网格分区运行,在特殊情况下(例如检修或故障发生特殊运行方式下)将联络线两侧开关合上联网运行。而相应的后备保护配合也是以潮流的平衡点作为不配合点选取位置,换言之即配合关系终止或重新启动初始的位置。因为这样配合一旦因不配合发生越级跳闸事件时,成本最小,影响范围及对电网的冲击最小。但是,现在的问题是当出现占有相当比例的新能源后,其输出的有功会随天气变化有大幅的波动。实际的边界发生变化,潮流平衡点也将发生偏移,如果在这种情况下仍然选择原有边界,就相当于在水流较急的地方强行阻断,势必给电网带来冲击。对于保护配合关系来讲,原来的重启点与不配合点,会因为潮流发生分布变化潮流不平衡点变化而变的不再合理。当发生越级跳闸时跳开的不再是潮流最低点,对电网的冲击会明显增大。所以,合理的电网分区至关重要,下面将介绍基于拉普拉斯谱分解原理算法的电网分区弱耦合度计算方法。
拉普拉斯算子矩阵的定义中给出了一个图。给定一个边加权无向图G=(V,E),其中V和E分别为顶点和图的边的集合,对于每一对顶点(u,v)分配边加权auv,,矩阵A=[auv,],被称为图的邻接矩阵。让d(v)表示度v,让D表示由dvv=d(v)构成的对角矩阵V的度;矩阵Q(G)=D-A被称为图的拉普拉斯算子矩阵。
为实现灵活的网格配置的概念,即子网的个数。对于一个给定的电网运行条件点的分离工作是至关重要的。为方便,将这些子网称为区域。即广域电网操作的集合即一个自足地区电网隔离划分。注意,这些地区并不一定对应于同一个电力公司。
一组标准确定了物理边界划分原则。例如,应考虑系统结构特征的识别。一个重要的考虑是在每个区域产生的负载不平衡,即分区耦合度,平衡度越高,耦合度越低。在每个区域的负载不平衡的减少降低了减载的数量。也使得每个区域电能生产和负载相匹配使的频率极限和恢复时间是有益的。
这种分区算法是基于图像光谱分区技术。目标是开发一种基于光谱方法的K-个分区算法,它利用全局信息的特征向量将电网划分为成K个不相交的区域,同时考虑在每个区域最小负载不平衡量。在下面的定理,证明建立了光谱图和“最小比例削减”之间的联系。
定理:拉普拉斯算子的矩阵Q加权图G最小的特征值K的总和是图G的K种的任何方法分区方法的一个下限值。/>其中P={P1,P2,…Pk}是图G节点K种分区方法,Π是图G的K种分区集合,Eh是图G在Ph中具有同一个端点边的总权重。
上述定理,提出一个先进的发现最小的特征值和特征向量对的光谱分区方法。这些特征向量被认为能提供一个将图的N个顶点嵌入到K维子空间。利用嵌入的K维顶点间夹角的余弦值形成分区。
基于此,将电力系统划分为K个分区,并同时考虑每个区域最小负载不平衡量。首先,电力系统网络建模为加权图根据实际相应的输电线路功率流的绝对值决定边的权值分配。计算这个图的拉普拉斯算子矩阵。拉普拉斯算子的最小的K特征值对应的特征向量矩阵提供了一种将图的顶点嵌入到K维子空间方法。因此,分区矩阵可由K特征向量组成的向量取得。这个分区矩阵能提供顶点彼此距离程度的量度。基于分区的信息矩阵K个种子(顶点)选择尽可能保持彼此距离远离。这些种子是K分区的中心地区。最后。剩下的N-K顶点根据顶点和中心之间的距离被分配到K个区域。包括下述步骤,其如图3所示:
步骤1:依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘权重图:
·计算电力系统网络的功率流。
·电网转换成一个图G。
·每个母线是一个图G的顶点。
·每个电力系统的运行输电线路图是一个图G的边缘。
·根据的实际功率流的相应绝对值传输线分配每个边缘权重图G的权重。
步骤2:计算边缘权重图的拉普拉斯算子矩阵及其对应的特征值和特征向量。
·计算图G的拉普拉斯算子矩阵L。
·计算图G的邻接矩阵A和对角矩阵D。
·L=D-A。
·计算拉普拉斯算子矩阵Q的k重最小。
·计算k特征值对应的特征向量x,x,...,x,。
步骤3:从拉普拉斯算子矩阵的第一特征向量构造分区矩阵。
·由第一k重特征向量x=[x;。;x]得到比例分配相似矩阵。
·分区矩阵是从一个的特征向量归一化后投影(XXT)得到。
· 为从一个的特征向量归一化后投影(XXT)得到的分区矩阵,N(X)是一个为对角矩阵D的度量矩阵,/>nii是第i行x范数的倒数;XTN(X),表示向量矩阵X在度量矩阵N(X)的投影;h表示h个分量,X′ih是第i向量的第h分量;
·是X两个行i,j之间的角度余弦值(XT=[x1′…,x′k]行向量);这些方向余弦提供了两矢量间的相近程度。
当电网共有n个节点,其中k个节点被选为种子节点,将剩余的n-k个节点进行分类,形成k个分区,所述k个分区P用下式表示:
P={A1,A2…AK},分区Aj=Aj∪{v}
其中:A1,A2,...,AK分别表示第1分区、第2分区,...,第K分区。
步骤4:基于所述分区矩阵对所述电网进行分区处理。
本发明的目的是提供一种电网分区弱耦合度计算方法,本发明基于拉普拉斯谱分解原理算法,通过对拉普拉斯谱分解原理算法进行改进,根据电力系统运行特征,通过耦合度强弱完成对电网正常运行状态下的网格分解。上述步骤3、4在求取分区特征向量的计算方法。特征向量即网格分区划分原则---分区耦合度。将电网在每个区域产生的负载不平衡情况,定为分区耦合度,平衡度越高,耦合度越低。
基于拉普拉斯图论理论,以潮流的大小及流向来确定的网中潮流所构成的几个平面,则对应的正常运行时可划分的网格,其矩阵特征根间的夹角则表明几个网格间的相关性。当相关性最小时,说明其边界流过的潮流最弱。
中心地区的产生,是一个迭代的过程。第一步选择任意一个顶点(节点)作为第一种子,新的顶点v,如满足{maxcos(v,Si)}是最小的,则新种子被选择为新的中心,所有中心点确定后,形成向量Seeds={S1,S2…SK}。
步骤5:对剩余的n-k顶点分类k中,并获得K个分区。
假设电网共有n个节点,其中k个节点被选为种子节点,将剩余的n-k个节点进行分类,形成k个分区。分类的依据这:在所有k种子之间寻找种子,使其距离这个节点距离最短,则这个节点与此k种子节点为一个分区。所有的节点进行分类计算后,则完成分区。所述分区用p表示,公式为:P={A1,A2…AK}是这个区域集合,然后分区Aj=Aj∪{vi}。
现在,将电力系统网络的工作分成若干区域,以最小化每个区域的发电负载不平衡,即寻找耦合度最小的分区为代价。
许多电力系统停电是由级联事件引起的。级联事件是指电力系统中一个或多个组件故障引发的一系列跳闸。初始组件(s)故障可能是由设施破坏,过电流或电压下降引起的。在这里,初始组件(s)故障被指定为电源基础架构的“冲击源”。如果没有采取有效的控制措施吸收冲击,初始触发事件可能沿着广域网传播,成为级联事件。因此,正常运行时,系统会被划分为网格运行的方式。如果一个电网被被动地分解为几个岛屿,意味着网络的拉普拉斯算子矩阵的特征值为零。最好是找到更好的划分点,将网络主动分离到区域,即主动使拉普拉斯算子矩阵的特征值等于零。上述区域划分算法可以利用最小特征值及其相应特征向量的信息将网络划分为指定区域,并考虑每个区域的最小负载生成不平衡。此外,在主动分区系统时,可以确定最佳数量区域。对系统进行主动划分时可以确定最佳数目。最佳分区意味着负载的损失在所有可接受的分区中最小。
实施例二、
图2是某地区2014的电网概况,其220kV,500kV系统潮流总格局是西电东送,并且与省网、周边的地区紧密相联。随着网架结构加强,电源点增多、特高压建成后,电网输送能力,静稳水平提高的同时,也带来了诸如220kV电网短路电流超标、电磁环网、供电区域过大等问题。
为了同时兼顾其电网暂态稳定水平,进行了以下运行方式的调整:以潮流正常运行电源与当地负荷的平衡线路作为划分断面,对电网进行网格化划分,网络间断面上开环运行,各个网格内电网独立供电,而在特殊方式开环线路通过转为直配线运行的方式进行弱联系下的电能支援。采取此方式后带来的结果是;由于开环线路及两端厂站运行方式多变且某些运行方式之间互斥,因此在配合计算时,简单的厂站方式轮变组合将会造成计算结果的错误。
采用基于拉普拉斯谱分界原理算法,进行电网分区弱耦合度计算后,根据电网潮流分布将其划分为南北两个独立电网供电,如图2中的长虚线所示。电网分区后,同时打开了与周边地区电网的紧密联系,而具体的方式轮变选择,根据其限定方式进行。其原则是,子区域的边界线路两侧厂站的方式设置原则需保证两侧厂站方式轮变的组合中不可出现使开环线路环网运行的方式组合。基于拉普拉斯谱分界原理算法,进行电网分区弱耦合度计算后形成电网分区,该地区220kV电网短路电流超标、电磁环网、供电区域过大等问题基本得到了解决,保护间的不配合率及运算时也大大降低。
实施例三、
基于同样的发明构思,本发明还提供一种电网分区弱耦合度计算系统,包括:
转换模块,用于依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘权重图;
计算模块,用于计算边缘图的拉普拉斯算子矩阵及其对应的特征值和特征向量;
构造模块,用于从拉普拉斯算子矩阵的特征向量构造分区矩阵;
处理模块,用于基于所述造分区矩阵对所述电网进行分区处理。
进一步地:所述转换模块包括:
组成单元,用于依据电网拓扑结构将电力系统网络的每条母线组成图G的顶点,电力系统的运行输电线路为图G的边缘;
第一分配单元,用于根据的所述有功功率的相应绝对值分配图G每个边缘的权重。
进一步地:所述计算模块,包括:
第一算数单元,用于计算图G的邻接矩阵A和对角矩阵D;
第二算数单元,用于根据邻接矩阵A和对角矩阵D计算图G的拉普拉斯算子矩阵L,L=D-A;
第三算数单元,用于计算拉普拉斯算子矩阵L的特征值k;
第四算数单元,用于计算特征值k对应的实特征向量x=[x;...;x]。
进一步地:所述处理模块包括:
选择单元,用于选择分区矩阵的一个顶点作为分区的种子,所述种子作为中心地区;
第二分配单元,用于将剩下的顶点根据顶点和中心地区之间的距离被分配到设定阈值区域。
本发明通过对拉普拉斯谱分解原理算法进行改进,根据电力系统运行特征,通过耦合度强弱完成对电网正常运行状态下的网格分解。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种电网分区弱耦合度计算方法,其特征在于:
依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘权重图;
计算边缘权重图的拉普拉斯算子矩阵;
根据拉普拉斯算子矩阵的特征向量构造分区矩阵;
基于所述分区矩阵对所述电网进行分区处理;
所述依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘权重图包括:
依据电网拓扑结构将电网的每条母线组成图G的顶点,电力系统的运行输电线路为图G的边缘;
根据所述有功功率的相应绝对值分配图G每个边缘的权重;
所述计算边缘权重图的拉普拉斯算子矩阵及其对应的特征值和特征向量,包括:
计算图G的邻接矩阵A和对角矩阵D;
根据邻接矩阵A和对角矩阵D计算图G的拉普拉斯算子矩阵L,L=D-A;
计算拉普拉斯算子矩阵L的特征值k;
计算特征值k对应的特征向量x=[x;...;x];
所述邻接矩阵A用下式表示为:
其中:1和0表示电网拓扑中的节点间是否存在物理联系,相连为1,不相连为0;
所述对角矩阵D用下式表示:
所述拉普拉斯算子矩阵L用下式表示:
2.如权利要求1所述的电网分区弱耦合度计算方法,其特征在于:所述根据拉普拉斯算子矩阵的特征向量构造分区矩阵用下式表示:
式中:为从一个的特征向量归一化后投影(XXT)得到的分区矩阵,N(X)是一个为对角矩阵D的度量矩阵,/>nii是第i行x范数的倒数;XTN(X),表示向量矩阵X在度量矩阵N(X)的投影;h表示h个分量,X′ih是第i向量的第h分量;
XT=[x′1…,x′k]表示行向量,方向余弦提供了两矢量间的相近程度。
3.如权利要求1所述的电网分区弱耦合度计算方法,其特征在于:所述基于所述分区矩阵对所述电网进行分区处理,包括:选择分区矩阵的一个顶点作为分区的种子,以所述种子作为中心地区,剩下的顶点根据顶点和中心地区之间的距离被分配到设定阈值区域。
4.如权利要求3所述的电网分区弱耦合度计算方法,其特征在于:所述选择分区矩阵的一个顶点作为分区的种子,以所述种子作为中心地区,包括:
选择分区矩阵中的任意一个顶点作为第一种子;
让种子={s1}存储所述第一个种子作为第一个中心;
选择分区矩阵中除种子结点的一个顶点v作为新的种子;
若所述顶点v满足{max cos(v,Si)}为最小,则所述新的种子被选择为新的中心,所有中心点确定后,形成向量Seeds={S1,S2…SK};其中Si是第i区域的中心i=1,2,…k。
5.如权利要求3所述的电网分区弱耦合度计算方法,其特征在于:所述剩下的顶点根据顶点和中心地区之间的距离被分配到设定阈值区域,包括:
当电网共有n个节点,其中k个节点被选为种子节点,将剩余的n-k个节点进行分类,形成k个分区,所述k个分区P用下式表示:
P={A1,A2…AK},分区Aj=Aj∪{v};
其中:A1,A2,...,AK分别表示第1分区、第2分区,...,第K分区。
6.如权利要求5所述的电网分区弱耦合度计算方法,其特征在于:所述K个分区包括A1~Ak区域集合。
7.一种电网分区弱耦合度计算系统,用于实现如权利要求1-6任一项所述的电网分区弱耦合度计算方法,其特征在于:
转换模块,用于依据电网拓扑结构和有功功率将电网转换成边缘权重图;
计算模块,用于计算边缘图的拉普拉斯算子矩阵及其对应的特征值和特征向量;
构造模块,用于从拉普拉斯算子矩阵的第一特征向量构造分区矩阵;
处理模块,用于基于所述造分区矩阵对所述电网进行分区处理。
8.如权利要求7所述的电网分区弱耦合度计算系统,其特征在于:所述转换模块包括:
组成单元,用于依据电网拓扑结构将电力系统网络的每条母线组成图G的顶点,电力系统的运行输电线路为图G的边缘;
第一分配单元,用于根据的所述有功功率的相应绝对值分配图G每个边缘的权重。
9.如权利要求8所述的电网分区弱耦合度计算系统,其特征在于:所述计算模块,包括:
第一算数单元,用于计算图G的邻接矩阵A和对角矩阵D;
第二算数单元,用于根据邻接矩阵A和对角矩阵D计算图G的拉普拉斯算子矩阵L,L=D-A;
第三算数单元,用于计算拉普拉斯算子矩阵L的特征值k;
第四算数单元,用于计算特征值k对应的实特征向量x=[x;...;x]。
10.如权利要求7所述的电网分区弱耦合度计算系统,其特征在于:所述处理模块包括:
选择单元,用于选择分区矩阵的一个顶点作为分区的种子,所述种子作为中心地区;
第二分配单元,用于将剩下的顶点根据顶点和中心地区之间的距离被分配到设定阈值区域。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711460202.4A CN107993159B (zh) | 2017-12-28 | 2017-12-28 | 一种电网分区弱耦合度计算方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711460202.4A CN107993159B (zh) | 2017-12-28 | 2017-12-28 | 一种电网分区弱耦合度计算方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107993159A CN107993159A (zh) | 2018-05-04 |
CN107993159B true CN107993159B (zh) | 2023-11-14 |
Family
ID=62041583
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711460202.4A Active CN107993159B (zh) | 2017-12-28 | 2017-12-28 | 一种电网分区弱耦合度计算方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107993159B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109510245A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-03-22 | 东北电力大学 | 一种基于图分割的电力系统同调机群辨识方法 |
CN115144696B (zh) * | 2022-06-29 | 2023-09-29 | 国网北京市电力公司 | 一种小电流接地系统故障选线方法、装置、设备及介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105046026A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-11-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种计及节点功率注入和电网拓扑的输电能力评估方法 |
CN107491621A (zh) * | 2017-09-01 | 2017-12-19 | 厦门亿力吉奥信息科技有限公司 | 基于社区和结构洞联合分析的大电网分割方法、存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB201320858D0 (en) * | 2013-11-26 | 2014-01-08 | Univ Manchester | Method of determining an islanding solution for an electrical power system |
-
2017
- 2017-12-28 CN CN201711460202.4A patent/CN107993159B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105046026A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-11-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种计及节点功率注入和电网拓扑的输电能力评估方法 |
CN107491621A (zh) * | 2017-09-01 | 2017-12-19 | 厦门亿力吉奥信息科技有限公司 | 基于社区和结构洞联合分析的大电网分割方法、存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于谱聚类与功率传输分布因子的电网静态等值;刘扬 等;《现代电力》;第3-4 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107993159A (zh) | 2018-05-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104077393B (zh) | 一种基于半监督谱聚类的最优解列断面搜索方法 | |
CN111900719B (zh) | 考虑柔性可控负荷的电网充裕度评估方法、装置及系统 | |
Chu et al. | Improving multi-objective reservoir operation optimization with sensitivity-informed dimension reduction | |
CN107993159B (zh) | 一种电网分区弱耦合度计算方法及系统 | |
CN104466959A (zh) | 电力系统关键线路辨识方法和系统 | |
CN113806947B (zh) | 海上风电场布局处理方法、装置及设备 | |
CN107808200B (zh) | 配电网短时检修计划优化方法和装置 | |
CN109921420A (zh) | 弹性配电网恢复力提升方法、装置及终端设备 | |
Tan et al. | Non-iterative solution for coordinated optimal dispatch via equivalent projection—Part II: Method and applications | |
CN111211560B (zh) | 一种基于最优环路的微电网拓扑规划 | |
CN109980639B (zh) | 互联电网联络线功率可行域的快速确定方法 | |
CN116298686A (zh) | 应用于配电网的故障定位方法、装置、设备及介质 | |
CN113258567B (zh) | 基于混合聚类算法的电网关键输电断面确定方法及系统 | |
CN110311372A (zh) | 基于谱聚类的电网分区方法 | |
Zelensky et al. | Development of a distributed multi-agent system monitoring and control networks of 0.4–35 kV | |
Amini et al. | An effective multi-solution approach for power system islanding | |
CN111834996B (zh) | 电网线损计算方法和装置 | |
CN103246933A (zh) | 基于虚拟阻抗矩阵和边界节点迁移的在线校核分区方法 | |
Zhang et al. | Impact of dynamic load models on transient stability-constrained optimal power flow | |
CN113224770B (zh) | 一种融合电气距离与边介数的电网无功分区方法 | |
CN104821590A (zh) | 智能电网节能优化综合测评方法 | |
CN111313461B (zh) | 一种基于分步求解的黑启动分区方法 | |
Donmez et al. | A parallel framework for robust state estimation using node-breaker substation models | |
Baquedano-Aguilar et al. | Tri-Level Linear Programming Model for Automatic Load Shedding Using Spectral Clustering | |
Jia et al. | A novel network partitioning approach in smart grid environment |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |