CN109698505B - 大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法，包括：基于潮流方程确定出调控量与状态量之间的量化映射关系；通过单状态断面的戴维南等值参数辨识方法，计算出状态量与等值参数之间的直接量化映射关系，进而得到调控量与等值参数之间的量化映射关系；结合等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系，获得调控量与稳定裕度指标之间的解析量化关联。该方法无需求取临界点处潮流雅可比矩阵的零特征值所对应的左特征向量，改善以往方法计算速度的同时还具有较高的计算准确度。

Description

大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法
技术领域
本公开属于电力系统领域，尤其涉及一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着互联电网规模日益庞大、结构日益复杂以及电力市场化改革的推进，电力系统运行状态逐渐向其稳定极限逼近，而风电等可再生能源发电所占比例的不断增加导致系统运行状态的随机性和波动性增强，造成静态电压失稳风险和频率增高，因此迫切需要提升大电网静态电压稳定的在线监测与实时优化防控能力。基于控制灵敏度的在线防控优化算法能快速有效给出最优辅助决策，保证系统的安全稳定运行，但实现在线寻优的关键一步是稳定裕度指标及其与控制变量间量化映射关系的快速计算。
寻找能准确反映系统静态电压稳定水平且满足计算精度和速度要求的安全裕度指标，并实现控制灵敏度的实时计算对大电网在线优化防控至关重要。现有的计算方法中负荷裕度与控制参数间灵敏度或左特征向量的计算大都基于系数阵为潮流雅可比矩阵或扩展潮流雅可比矩阵的线性方程组，通过对其因子化以及前代和回代过程即可求得，该类方法给出数学上较为完备的解析公式，分析结果准确，能够解决传统电网构架的静态失稳问题，并且基于控制参数与负荷裕度间的灵敏度可以给出最优预防控制策略，取得了较好的实际效果。但随着电网规模的增大，左特征向量以及负荷裕度本身的计算量亦随之增大，并且高渗透率可再生能源的大规模并网以及电力电子化加剧了运行状态的随机波动，系统防控的实时性要求显著提升，上述方法计算控制灵敏度则成为静态电压稳定预防控制实时性要求的瓶颈因素。
随着广域量测系统在电力系统中的大规模应用，基于实时量测信息辨识戴维南等值参数进而在线分析电压稳定性已成为大电网静态电压稳定在线评估与防控领域的一个重要研究方向。与雅可比矩阵的最小奇异值和特征值、负荷裕度指标等其它基于状态信息的电压稳定性指标不同的是，基于两节点系统的静态电压稳定裕度指标物理意义明确，易于理解且计算简单快速，能很好地反应系统当前时刻的电压稳定水平，在大电网在线安全评估和防控优化中应用较为广泛。但如何利用等值参数构建的电压稳定裕度指标推导调控灵敏度，进而指导防控措施的优化协调却较少关注。
调控措施与稳定裕度间的量化关系可基于调控措施作用后的运行断面快速辨识等值参数，进而计算电压稳定裕度指标来形成。但当电网规模较大时，防控优化需要多次量化比较不同调控措施对静态电压稳定裕度指标的影响和控制代价，这种间接计算难以满足在线防控优化的实时性要求。构建在线防控优化模型和求解算法也均需要调控量与裕度指标之间的量化解析关系，因此有必要研究调控量与稳定裕度间的直接量化映射关系。
发明内容
根据本公开的一个或多个实施例，提供一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法，其无需求取临界点处潮流雅可比矩阵的零特征值所对应的左特征向量，改善以往方法计算速度的同时还具有较高的计算准确度。
本公开的一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法，包括：
基于潮流方程确定出调控量与状态量之间的量化映射关系；
通过单状态断面的戴维南等值参数辨识方法计算出状态量与等值参数之间的直接量化映射关系，进而得到调控量与等值参数之间的量化映射关系；
结合等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系，获得调控量与稳定裕度指标之间的解析量化关联。
在一个或多个实施例中，所述调控量包括发电机端电压调压量和节点处并联电容无功补偿调控量。
在一个或多个实施例中，基于潮流方程采用高斯消元法得到调控量与状态量之间的量化映射关系。
在一个或多个实施例中，在通过单状态断面的戴维南等值参数辨识方法计算状态量与等值参数之间的直接量化映射关系的过程中，基于联络节点注入电流为零的特性，列写出节点电压方程，并将节点电压方程中的耦合项完全等值为电势。
在一个或多个实施例中，在通过单状态断面的戴维南等值参数辨识方法计算状态量与等值参数之间的直接量化映射关系的过程中，基于联络节点注入电流为零的特性，列写出节点电压方程，并将节点电压方程中的耦合项完全等值为阻抗。
在一个或多个实施例中，等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系的计算过程为：
基于单一状态断面的戴维南等值参数，得到负荷节点在当前断面下有功极限；
直接利用当前断面下节点的有功负荷以及等值参数，计算出稳定裕度指标，进而得到等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开的一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法，首先基于常规潮流方程确定了调控量与状态量间的量化关系，然后通过单状态断面的戴维南等值参数辨识方法推导状态与等值参数的直接映射关系，代入调控量与状态的量化映射形成调控量与等值参数之间的量化映射，最终结合等值参数与稳定裕度之间的数学关系，推演出调控量与稳定裕度指标间的解析量化关联，该方法无需求取临界点处潮流雅可比矩阵的零特征值所对应的左特征向量，改善以往方法计算速度的同时还具有较高的计算准确度；
(2)本公开避免了中间的潮流计算过程以及参数辨识环节，非常适用于大规模电力系统计及调控影响的在线中长期静态电压稳定分析；
(3)本公开得到的调控量与静态电压稳定裕度量化映射关系还是在线优化防控模型中目标函数和约束条件的必备信息，不仅能够快速量化分析调控后系统稳定裕度的变化情况，还能为实现大电网静态电压稳定在线态势评估以及实时优化防控决策奠定理论基础。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开的一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法流程图。
图2是耦合项等值为电势和耦合项等值为阻抗的精确度对比图。
图3是机端电压调控—节点电压幅值对比结果。
图4是机端电压调控—电压稳定裕度对比结果。
图5是电容器投切—节点电压幅值对比结果。
图6是电容器投切—电压稳定裕度对比结果。
图7是机端电压调控—多个断面电压稳定裕度的相对误差。
图8是电容器投切—多个断面电压稳定裕度的相对误差。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本公开使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
图1是本公开的一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法流程图。
如图1所示，本公开的一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法，包括：
步骤1：基于潮流方程确定出调控量与状态量之间的量化映射关系。
为获得调控措施与稳定裕度指标之间的量化解析关系，首先需要确定调控量与状态量之间的量化映射。不同状态下，调控量和状态量之间的精确量化关系可以通过更新潮流计算获得，但这种方式对于大电网而言计算量较大，难以满足在线决策的实时性要求。针对发电机端电压调压这种调控措施，通过修正雅克比矩阵，推导出系统状态改变量与调控措施之间的量化关系，如下所示：
Figure BDA0001880054780000041
式中，SθG，SVG均为发电机端电压调控的状态灵敏度，ΔVG，ΔVL分别为PV节点的调控量以及PQ节点电压幅值的变化，Δθ为PV节点和PQ节点电压相角的变化，VG，VL分别为PV节点和PQ节点的电压幅值。
类似地，若在某一节点处采取并联电容投切作为无功补偿措施，则相当于减少该节点的无功负荷，即潮流方程中的ΔQC≠0，而PV节点和PQ节点的有功保持不变，即ΔP＝0，由此并联电容无功补偿调控与状态变化量间的量化映射关系如下：
Figure BDA0001880054780000051
式中，SθC，SVC分别为并联电容器投切的状态灵敏度。
依据式(1)及(2)可快速获得调控措施与状态变化量间的灵敏度矩阵，不需要进行潮流计算，计算速度快。但对于大电网来说，若采用上述方法计算调控量与状态量间的量化关系，会涉及到高维矩阵求逆及相乘等复杂运算，计算量大，难以满足电压稳定在线评估以及防控优化的实时性要求，因此本公开基于上述量化映射关系提出采用高斯消去的改进计算方法。
令
Figure BDA0001880054780000052
Figure BDA0001880054780000053
则线性方程组AX＝B的解X，即为
Figure BDA0001880054780000054
类似地，对于并联电容调控，若系统中的节点数目为n，安装并联电容器的节点数目为k，且安装在节点m1，m2，…mk处，可令
Figure BDA0001880054780000055
由此同样依据高斯消元法可得并联电容无功补偿调控下的灵敏度矩阵
Figure BDA0001880054780000061
需要注意的是，式(5)中矩阵的列数取决于系统中安装并联电容器的节点数目。
由于上述线性方程的右端向量为矩阵形式，因此灵敏度矩阵的计算相当于同时求解多个左端系数矩阵相同、右端列向量不同的线性方程组。基于该特性，可利用分布式并行计算方法，将计算任务以分布式阵列存储，利用多个CPU内核同时并行
对线性方程组进行求解，进一步提升灵敏度矩阵的计算速度。
基于上述调控量与状态变化量间的量化关系，通过简单变形即可快速获取调控措施作用后系统的运行状态断面。假设当前状态断面下PQ节点的电压幅值和相角分别为VL和θL，则发电机端电压或并联电容无功补偿调控后的节点电压幅值V′L和相角θ′L均可用下式计算：
VL′＝VL+VLSVΔr (6)
θL′＝θL+SθΔr (7)
式中，Δr代表调控措施，且
Figure BDA0001880054780000062
Sθ＝[SθG SθC]，SV＝[SVG SVC]。
由此调控后节点电压的向量形式为：
Figure BDA0001880054780000063
上式即为调控后的系统运行状态，通过直接函数表达求解调控措施与系统状态间的关系，可避免潮流迭代过程，节省计算量，并为后续调控量与等值参数以及稳定裕度指标间量化关系的推导奠定基础。
步骤2：通过单状态断面的戴维南等值参数辨识方法计算出状态量与等值参数之间的直接量化映射关系，进而得到调控量与等值参数之间的量化映射关系。
结合基于状态断面辨识戴维南等值参数方法，通过推导可获得调控量与等值参数间的量化映射。相比于基于量化映射计算调控措施作用后的运行断面，再辨识等值参数的间接计算过程，直接依据量化映射关系来计算调控后戴维南等值参数的变化可有效提高计算速度。
基于广域量测的方法仅由单一状态断面便可快速辨识等值参数，与基于局域量测的方法相比，能够避免多时间窗尺度下运行状态保持不变的假设和参数漂移问题，且计算量相比连续潮流法少，在线应用较为广泛，因此本公开利用基于耦合单端口概念的广域量测等值参数辨识方法。基于联络节点注入电流为零的特性，节点电压方程可用下式表示：
Figure BDA0001880054780000071
式中，Y为系统的节点导纳矩阵，
Figure BDA0001880054780000072
代表节点的电压电流相量，下标L，T，G分别代表负荷节点，联络节点和发电机节点。上式经变形可推导得：
Figure BDA0001880054780000073
Figure BDA0001880054780000074
Figure BDA0001880054780000075
式中，ZLL可由节点导纳矩阵中的元素求得。
对任意负荷节点i，均有下式成立：
Figure BDA0001880054780000076
式中，ZLLii，ZLLij为ZLL矩阵中的元素，
Figure BDA0001880054780000077
为节点i的电压和电流向量，
Figure BDA0001880054780000078
为耦合项，代表系统中其他负荷对节点i的影响。
对于耦合项的处理，主要分为两种方式：
1)将耦合项完全等值为电势；
2)将耦合项完全等值为阻抗。
研究表明，在功率极限点处，将耦合项等值为电势基本符合阻抗匹配条件，而将其等值为阻抗可能会出现不符合阻抗匹配条件的情况，后续仿真中也验证了将耦合项等值为电势时参数辨识结果的准确性更高。
上述第一种处理方式下的等值参数可依下式计算：
Figure BDA0001880054780000079
Zthi＝ZLLii (15)
式中，
Figure BDA0001880054780000081
分别为待求负荷节点的戴维南等值参数，Zthi为ZLL矩阵的对角元素，即戴维南等值阻抗Zthi在电网拓扑结构以及节点类型不变时，其值保持恒定，不随系统运行状态发生变化。
采用第一种等值方式为例，利用调控与状态间的量化映射并结合等值阻抗保持恒定的特性即可实现调控量与等值电势间的量化关系。
由戴维南等值两节点系统可知，所有负荷节点均满足下式所示的戴维南等值方程：
Figure BDA0001880054780000082
式中，
Figure BDA0001880054780000083
分别为负荷节点的电压相量和电流相量。
而系统状态断面一般给出的是节点功率和电压，故式(16)中的节点电流可依据下式计算：
Figure BDA0001880054780000084
式中，
Figure BDA0001880054780000085
为负荷节点的复功率，上标*表示共轭，PL，QL分别为负荷节点的有功和无功功率。
将式(8)和式(17)代入式(16)，可得调控后运行断面下的等值电势如下：
Figure BDA0001880054780000086
式中，R，X分别为等值阻抗参数的实部和虚部。
式(18)经化简，可得：
Figure BDA0001880054780000087
将式(6)及(7)所示的调控量与状态量间的函数关系代入上式可得等值电势与调控量间的量化解析关系为：
Figure BDA0001880054780000091
由于等值阻抗保持不变，依据上式可直接利用调控量以及电网任意运行状态下辨识的等值阻抗参数求取当前断面下的戴维南等值电势，实现调控量与等值电势间的直接量化映射关系，并为调控量与稳定裕度间的量化映射奠定基础。
步骤3：结合等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系，获得调控量与稳定裕度指标之间的解析量化关联。
在一个或多个实施例中，等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系的计算过程为：
基于单一状态断面的戴维南等值参数，得到负荷节点在当前断面下有功极限；
直接利用当前断面下节点的有功负荷以及等值参数，计算出稳定裕度指标，进而得到等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系。
具体地，基于调控量与等值参数间的解析关系，以及依据戴维南等值参数获得静态电压稳定裕度指标表达式，就可以通过数学推导获得调控量与稳定态势间量化关联的解析表达，为在线防控优化模型的构建奠定理论基础。下面具体介绍基于等值参数以及节点负荷信息获得静态电压稳定裕度指标以及调控量与稳定裕度间的解析关系。
直接利用当前断面下节点的有功负荷以及等值参数来计算稳定裕度，便于和系统实际运行状态对应，且计算精度较好，因此本公开采用该方法来计算静态电压稳定裕度指标。
基于单一状态断面的戴维南等值参数可得负荷节点在当前断面下的有功极限如下所示：
Figure BDA0001880054780000092
式中，
Figure BDA0001880054780000093
E为该负荷节点的等值电势参数的模值，R、X分别为等值阻抗参数的实部和虚部，PL，QL为负荷节点的有功和无功负荷。
由此静态电压稳定裕度指标为：
Figure BDA0001880054780000101
基于上述稳定裕度指标的计算公式以及调控量与等值参数间的量化映射，可推导获得稳定裕度指标与调控量间的量化解析关系。
依据式(20)所示的负荷节点戴维南等值电势的表达式可知：
Figure BDA0001880054780000102
将式(23)化简得：
Figure BDA0001880054780000103
式中，B＝(VL+VLSVΔr)4+(PL 2+QL 2)(R2+X2)+2PLR(VL+VLSVΔr)2。
将式(24)代入式(21)并化简得：
Figure BDA0001880054780000104
由此，稳定裕度指标与调控量间的解析表达如式(26)所示：
Figure BDA0001880054780000105
至此，调控量与稳定裕度指标间的解析关系推导完毕。
本公开采用MATPOWER工具包进行仿真分析，软件平台为MATLAB。首先在NewEngland10机39节点系统上分析对比两种等值方式的精确性，然后验证本公开推导调控量与状态量、稳定裕度间量化关系的准确性；最后在case1354pegase，case2869pegase以及case9241pegase系统上分析验证本公开推导量化关系的快速性。
以New England 10机39节点系统为例进行仿真计算，分析将耦合项等值为电势或阻抗两种方式下参数辨识结果的准确性，参数辨识结果越准确，负荷随机波动后利用戴维南等值两节点系统计算所得节点电压幅值与实际潮流计算所得电压之间的偏差就越小。假设已知某一时刻潮流状态断面数据，为对比两种耦合项处理方式的精度，首先计算当前断面下全网负荷节点的等值参数，并在所有负荷节点上均施加30次±30％范围内的随机扰动，将扰动后的负荷代入New England 10机39节点系统进行潮流计算得到负荷节点的电压幅值作为标准值，再将扰动后的负荷代入两节点系统进行潮流计算得到节点的电压幅值作为计算值，各节点电压幅值的计算值相较于标准值的相对误差百分比均值的对比结果如图2所示。
由图2可见，对于系统中所有负荷节点，将耦合项等值为电势时参数辨识结果的误差小，即精度明显高于等值为阻抗的处理方式，同时也说明了本公开采用第一种等值方式的合理性。
以New England 10机39节点系统为例进行仿真计算，分析验证调控量与状态量、稳定裕度间量化关系的准确性。首先在系统基态下辨识戴维南等值参数，并将各个节点的等值阻抗参数记录下来，然后将全网负荷提升到初始值的1.5倍，负荷的增长由所有发电机节点按初始比例承担，在该状态断面下，假设所有可调PV节点的电压均增加0.01p.u.，将此调控措施施加到该系统上，验证发电机调控措施作用下调控量与状态量、稳定裕度间量化关系的准确性。将直接依据式(1)和式(26)计算得到的节点电压幅值、稳定裕度与通过潮流计算获得节点电压幅值、稳定裕度两种方法进行对比，结果如图3、图4所示。
由图3、图4中曲线可知，基于量化映射关系计算得到的节点电压、稳定裕度指标与通过潮流计算所得的结果非常接近，由此证明了本公开所推导的调控量与状态量、稳定裕度间量化关系的准确性。为进一步显示其准确性，计算了该方法相比于潮流计算方法的相对误差，其中节点电压幅值的相对误差平均值为0.0339％，最大值为0.0861％，稳定裕度指标的相对误差平均值为0.0143％，最大值为0.0480％，因此采用量化关系直接计算节点电压、稳定裕度的误差很小，能够满足静态稳定在线评估以及实时预防控制决策计算精度的要求。
类似地，对于并联电容器投切，负荷及发电机出力同样按照上述方式增长，并且假定系统中节点3，8为并联电容无功补偿节点，且每个节点上可投切的并联电容器均为5组，每组容量为0.3Mvar。假设节点3，8各投切一组电容器，将此调控策略施加到该系统上，验证并联电容调控措施作用下调控量与状态量、稳定裕度间量化关系的准确性，对比结果如图5、图6所示。与潮流计算所得的结果相比，节点电压幅值的相对误差平均值为0.1944％，最大值为0.6085％，稳定裕度指标的相对误差平均值为0.0730％，最大值为0.3872％，因此通过本公开推导的调控量与状态量、稳定裕度指标间量化关系直接计算所得结果的误差很小，能够满足实时优化防控计算精度的要求。
由于上述各个节点稳定裕度指标的精确性验证均基于某一状态断面，结果可能会有偶然性，为进一步显示本公开所提方法在各个潮流断面下的准确性，将全网负荷在初始值的基础上以5％步长增长连续取20个状态断面，在每一状态断面下负荷的增长均由所有发电机节点按初始比例承担，假设各个状态断面下调控措施仍按上述两种方式设置。由此得到各个潮流断面下各个负荷节点稳定裕度指标的相对误差百分比的均值和最大值，对比结果如图7、图8所示。
由图7、图8可见，与潮流计算所得的结果相比，通过本公开推导的调控量与稳定裕度指标间解析关系直接计算获得的稳定裕度误差很小，由此进一步在多个状态断面下验证了该量化关系的准确性。
由于New England 10机39节点系统较小，采用量化关系直接计算稳定裕度的速度效果不明显，因此选用1354，2869和9241节点系统进行量化映射关系的快速性校验，以体现本公开推导的调控量与稳定裕度间量化关系在计算速度方面的优势。首先将全网负荷提升至初始值的1.02倍，负荷的增长由所有发电机节点按相同比例均分，机端电压调控措施按照第二节的方式设置，对于上述三个大规模系统，分别假定并联电容器无功补偿节点设置为系统中负荷最重的200、500、1000个节点处，每个节点上可投切的并联电容器均为5组，每组容量为0.3Mvar，假定每个节点均投切一组电容器。依据本公开所提调控量与稳定裕度间解析关系来直接计算，则灵敏度矩阵SV，Sθ的获取计算量最大，因此本小节统计了串行以及分布式并行计算情况下灵敏度矩阵获取所用的时间，且表中稳定裕度的计算时间为利用分布式并行计算的统计结果。具体如表1、表2所示。
表1电压调控——灵敏度的计算时间
Figure BDA0001880054780000131
表2电容器投切——灵敏度的计算时间
Figure BDA0001880054780000132
由表中数据知，当电力系统规模增大时，计算时间随之增多，并且采用潮流计算方法计算稳定裕度指标的时间明显多于本公开所提方法。对于9241节点系统，对于机端电压调控，依据表达式计算稳定裕度的时间仅为2.398s，而对于并联电容器投切的时间仅为2.231s。由此可见，从计算速度的角度考虑，本公开所推导的调控量与稳定裕度间的量化关系非常适用于电压稳定在线监测以及后续静态电压稳定优化防控模型的构建。
本公开基于单状态断面的参数辨识方法构建了大电网调控量与静态电压稳定裕度指标间的直接量化映射关系。与以往研究相比，该方法不仅避免了中间的潮流计算过程以及参数辨识环节，而且无需求取临界点处潮流雅可比矩阵的零特征值所对应的左特征向量，能够快速完成系统稳定裕度指标的计算，为实现大电网静态稳定在线态势评估以及实时优化防控模型构建奠定理论基础。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本发明实施例的方法、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。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (2)

1.一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法，其特征在于，包括：
基于潮流方程采用高斯消元法得到调控量与状态量之间的量化映射关系；
通过单状态断面的戴维南等值参数辨识方法计算出状态量与等值参数之间的直接量化映射关系，进而得到调控量与等值参数之间的量化映射关系；
在通过单状态断面的戴维南等值参数辨识方法计算状态量与等值参数之间的直接量化映射关系的过程中，基于联络节点注入电流为零的特性，列写出节点电压方程，并将节点电压方程中的耦合项完全等值为电势或阻抗；
结合等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系，获得调控量与稳定裕度指标之间的解析量化关联；
调控量与稳定裕度指标之间的解析量化关联表达式为：
Figure FDF0000012659900000011
B＝(VL+VLSVΔr)4+(PL 2+QL 2)(R2+X2)+2PLR(VL+VLSVΔr)2
SV＝[SVGSVC]
Figure FDF0000012659900000012
其中，λL为稳定裕度指标，R、X分别为等值阻抗参数的实部和虚部，PL,QL为负荷节点的有功和无功负荷；VL和θL分别为当前状态断面下PQ节点的电压幅值和相角；Δr代表调控措施；SVC为并联电容器投切的状态灵敏度；SVG为发电机端电压调控的状态灵敏度；Pmax为负荷节点在当前断面下的有功极限；
等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系的计算过程为：
基于单一状态断面的戴维南等值参数，得到负荷节点在当前断面下有功极限；
直接利用当前断面下节点的有功负荷以及等值参数，计算出稳定裕度指标，进而得到等值参数与稳定裕度指标之间的数学关系。
2.如权利要求1所述的一种大电网静态电压稳定在线防控的调控量化映射计算方法，其特征在于，所述调控量包括发电机端电压调压量和节点处并联电容无功补偿调控量。
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