CN110120673B - 基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法及系统 - Google Patents

基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法及系统 Download PDF

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Abstract

本公开提出了基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法及系统，将输、配电网全局的优化问题分解为各主、从系统单独进行无功优化的子问题，对于输电网而言，将各个与之相连的配网简化为PQ负荷，各个配网只向输电网传递根节点处的复功率值，复功率为配网净负荷与配网复功率损耗之和。对于配网而言，输电网等值为戴维南等值电势与等值阻抗。本公开维持了原有输配电网系统以及数据的相对独立性。仅通过等值电势与等值阻抗两个参数表征整个输电网系统的状态，向配网传输的信息较少，减少通信量。

Description

基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法及 系统
技术领域
本公开涉及输配电网技术领域，特别是涉及基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法及系统。
背景技术
传统的主从分裂模型，配网等值为输电网中的PQ负荷，在配网潮流计算模型中，输电网等值模型用于计算根节点处的电压相量值，当负荷水平增大到收敛极限附近时，基于主从分裂法的输配协同潮流计算迭代次数的多达10～20次，迭代次数较多，全局优化的总时间较长，无法满足在线无功优化的实时性要求。
发明内容
本说明书实施方式的目的是提供基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，维持了原有输配电网系统以及数据的相对独立性。仅通过等值电势与等值阻抗两个参数表征整个输电网系统的状态，向配网传输的信息较少，减少通信量。
本说明书实施方式提供基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，通过以下技术方案实现：
包括：
设输电网连接了n个配网，初始准备步骤，输电网将与其相连的配网根据其净负荷等值为PQ节点，配网i根据输电网的戴维南等值参数对输电系统进行等值，求解输配全网的潮流信息，其计算结果作为优化前的初始断面，并且根据初始潮流断面计算输配全局初始总网损；
输电网优化步骤，输电网根据接收到的n个配网的复功率值，并结合输电网第k-1次的优化措施重新进行潮流计算得到更新的输电网潮流断面，进而进行第k次的无功优化，以及得到第k次的发电机电压调控列向量；
配网优化步骤，配网i根据输电网的戴维南等值参数重新进行潮流计算以及无功优化，得到配网i的第k次优化措施，即投切电容器的无功补偿向量，更新潮流断面，并求得配网i新的功率损耗，传递给输电网的相应根节点i；
收敛判断步骤，判断每次优化迭代全局总网损的修正量或者输配电网交互复功率的修正量，当修正量大于门槛值时，转入输电网优化步骤进行循环，当其小于门槛值时，迭代结束，得到输、配电网的第k次优化措施，以及总网损。
本说明书实施方式提供基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化系统，通过以下技术方案实现：
包括：
设输电网连接了n个配网，初始准备模块，被配置为：输电网将与其相连的配网根据其净负荷等值为PQ节点，配网i根据输电网的戴维南等值参数对输电系统进行等值，求解输配全网的潮流信息，其计算结果作为优化前的初始断面，并且根据初始潮流断面计算输配全局初始总网损；
输电网优化模块，被配置为：输电网根据接收到的n个配网的复功率值，并结合输电网第k-1次的优化措施重新进行潮流计算得到更新的输电网潮流断面，进而进行第k次的无功优化，以及得到第k次的发电机电压调控列向量；
配网优化模块，被配置为：配网i根据输电网的戴维南等值参数重新进行潮流计算以及无功优化，得到配网i的第k次优化措施，即投切电容器的无功补偿向量，更新潮流断面，并求得配网i新的功率损耗，传递给输电网的相应根节点i；
收敛判断模块，被配置为：判断每次优化迭代全局总网损的修正量或者输配电网交互复功率的修正量，当修正量大于门槛值时，转入输电网优化步骤进行循环，当其小于门槛值时，迭代结束，得到输、配电网的第k次优化措施，以及总网损。
本说明书实施方式提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法的步骤。
本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开维持了原有输配电网系统以及数据的相对独立性。仅通过等值电势与等值阻抗两个参数表征整个输电网系统的状态，向配网传输的信息较少，减少通信量。
(2)本公开当负荷的功率发生变动时，此负荷节点处的戴维南等值参数变化较小，尤其是戴维南等值阻抗，几乎不随负荷功率的变动而变化，因此在输配电网优化迭代过程中，可以较快的达到收敛条件，并且有较好的收敛性。
(3)本公开由于其迭代次数少，所以有良好的计算速度，并且分布式无功优化的结果与集中式优化结果相近，但是其更短的优化周期使其可更好的适应可再生能源的入网，满足在线计算的实时性要求。
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为本公开实施例子基于戴维南等值参数辨识的输配协同分析模型；
图2为本公开实施例子基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同分析信息传递示意图；
图3为本公开实施例子输配协同分布式无功优化求解流程图；
图4(a)为本公开实施例子基于主从分裂的分布式无功优化图；
图4(b)为本公开实施例子基于戴维南等值参数辨识的分布式无功优化图；
图5为本公开实施例子集中式与基于戴维南参数辨识的分布式无功优化调压措施对比图。
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，本文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。
实施例子一
该实施例公开了基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，基于戴维南等值参数辨识的输配协同分析模型，参见附图1所示，与传统的主从分裂模型相比，配网依然等值为输电网中的PQ负荷，所不同的是，在配网潮流计算模型中，输电网等值模型中电源电压不再是根节点处的电压,而是输电网在相应根节点处的戴维南等值模型，包含戴维南等值电势
Figure GDA0002101702620000041
以及等值阻抗
Figure GDA0002101702620000042
两个参数。
参见附图2所示，为基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同分析信息传递示意图，在改进的主从分裂法中，进行信息交互的时，输电网向各个配网传递的是相应的戴维南等值参数，即戴维南等值电势
Figure GDA0002101702620000043
以及等值阻抗
Figure GDA0002101702620000044
因为配网的功率损耗占配网总负荷的比重很小，第一次输配潮流计算后得到的修正功率损耗与最终损耗的差值占配网总负荷的比重更小，因此当配网的功率发生变化时，输电网的戴维南等值模型的变化相对于根节点电压相量的变化小得多，所以在交互过程中，可以更快的达到收敛条件，从而降低了迭代次数。仿真结果表明应用此方法对输配电网进行一至两次迭代计算即可得到满足工程实际要求的结果。根据文献“丰颖,贠志皓,孙景文,等.输配协同的配电网态势快速感知方法[J].电力系统自动化,2016,40(12):37-44.”，当负荷水平增大到收敛极限附近时，基于主从分裂法的输配协同潮流计算迭代次数的多达10～20次，而基于戴维南等值参数辨识的输配潮流计算法的迭代次数受负荷水平增大的影响较小。所以对于输配协同的全局无功优化问题，为了减少迭代次数，降低优化模型的求解规模，满足在线无功优化的实时性要求，本公开选择基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法。
对于大规模互联电力系统的无功优化问题，已有研究成果中，将多个电力系统构成的互联大电网的全局无功优化分解为各个子网络独立无功优化的问题，进行迭代求解，采用公式推导证明了分布式的无功优化的计算结果与集中式无功优化结果近似，其精度满足工程实际要求，并且由于将原有互联大电网的优化问题规模降低，其求解时间得到大幅度降低。
基于前述的学术研究，可以得到以下两点结论：(1)输配全局协同分析问题，可以延用主从分裂思想，将原有问题降维处理。(2)各子系统分布式无功优化进而迭代的优化方式可以得到和集中式无功优化相接近的计算结果。(3)基于戴维南等值参数辨识改进主从分裂法，可以减少输配交互迭代次数，缩短全局优化时间。
因此，鉴于上述结论，本文提出基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，其核心思路为：将输、配电网全局的优化问题分解为各主、从系统单独进行无功优化的子问题，对于输电网而言，将各个与之相连的配网简化为PQ负荷，各个配网只向输电网传递根节点处的复功率值，复功率为配网净负荷与配网复功率损耗之和。对于配网而言，输电网等值为戴维南等值电势与等值阻抗。
下面具体介绍基于改进主从法的分布式输配全局协同无功优化的迭代流程，设输电网连接了n个配网。其流程分为初始准备、输电网优化、配网优化、迭代收敛判断四个阶段，过程如图3所示。
(1)初始准备阶段：
输电网将与其相连的配网i(i∈n)根据其净负荷
Figure GDA0002101702620000051
等值为PQ节点，Pi为配网i负荷总的有功功率，Qi为配网i负荷总的无功功率，Si为配网i负荷总的复功率，配网i根据输电网的戴维南等值电势
Figure GDA0002101702620000052
和等值阻抗
Figure GDA0002101702620000053
对输电系统进行等值。求解输配全网的潮流信息，其计算结果作为优化前的初始断面，并且根据初始潮流断面计算输配全局初始总网损
Figure GDA0002101702620000061
Ploss为系统有功功率损耗，下标T代表输电网，下标d代表配电网。置迭代次数k＝1。
(2)输电网优化阶段：
输电网根据接收到的n个配网的复功率值，并结合输电网第k-1次的优化措施重新进行潮流计算得到更新的输电网潮流断面，进而进行第k次的无功优化，以及得到第k次的参与调控的发电机机端电压调控量组成的列向量Vg (k)。
基于输电网调控量与状态量(节点电压)的线性映射关系修正输电网的节点电压(幅值和相角)，并在与配网i相连的节点处进行戴维南等值计算，将根节点i的戴维南等值参数
Figure GDA0002101702620000062
和
Figure GDA0002101702620000063
传递给配网i。计算第k次优化后输电网的网损更新值Ploss(T) (k)。
(3)配网优化阶段：
配网i根据输电网的戴维南等值参数
Figure GDA0002101702620000064
和
Figure GDA0002101702620000065
重新进行潮流计算以及无功优化，得到配网i的第k次优化结果，即各个投切电容器的无功补偿量组成的列向量Qc，i (k)，基于列向量Qc，i (k)关于配电网状态量(节点电压相量)的线性映射关系，更新潮流断面，并求得配网i新的功率损耗Ploss(d,i) (k)(配网净负荷与复功率损耗之和)，传递给输电网的相应根节点i。
(4)收敛判断阶段：
判断前后两次优化迭代过程中总网损的修正量ΔPloss(k)＝Ploss(k)-Ploss(k-1)，当修正量大于容许误差时，置k＝k+1，转入输电网优化阶段进行循环，当其小于容许误差时，迭代结束，得到输、配电网的第k次优化结果，以及总网损Ploss(k)。
实施例子二
本说明书实施方式提供基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化系统，通过以下技术方案实现：
包括：
设输电网连接了n个配网，初始准备模块，被配置为：输电网将与其相连的配网根据其净负荷等值为PQ节点，配网i根据输电网的戴维南等值参数对输电系统进行等值，求解输配全网的潮流信息，其计算结果作为优化前的初始断面，并且根据初始潮流断面计算输配全局初始总网损；
输电网优化模块，被配置为：输电网根据接收到的n个配网的复功率值，并结合输电网第k-1次的优化措施重新进行潮流计算得到更新的输电网潮流断面，进而进行第k次的无功优化，以及得到第k次的发电机电压调控列向量；
配网优化模块，被配置为：配网i根据输电网的戴维南等值参数重新进行潮流计算以及无功优化，得到配网i的第k次优化措施，即投切电容器的无功补偿向量，更新潮流断面，并求得配网i新的功率损耗，传递给输电网的相应根节点i；
收敛判断模块，被配置为：判断每次优化迭代全局总网损的修正量或者输配电网交互复功率的修正量，当修正量大于门槛值时，转入输电网优化步骤进行循环，当其小于门槛值时，迭代结束，得到输、配电网的第k次优化措施，以及总网损。
该实施例中模块的具体计算过程可参见实施例子一中的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，此处不再进行具体解释说明。
本说明书实施方式提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法的步骤。
该实施例中计算过程可参见实施例子一中的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，此处不再进行具体解释说明。
本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法的步骤。
该实施例中计算过程可参见实施例子一中的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，此处不再进行具体解释说明。
仿真案例
118节点输电网系统搭接10个配网的无功优化仿真，利用MATLAB对IEEE118节点主网搭10个IEEE33节点配电网系统进行无功优化仿真。选取118节点输电网的7、11、28、35、41、45、48、50、53、75节点与配网相连，将上述节点原有的负荷去掉。如图4(a)-图4(b)为118节点输电网搭接10个配网的分布式无功优化迭代结果，并将基于主从分裂法与基于戴维南等值参数辨识的分布式无功优化结果进行对比。
表1-1为此算例下118节点系统节点信息，支路信息参见IEEE118节点电网支路数据。(在表1-1的节点类型中，1表示PQ节点，2表示PV节点，3表示平衡节点，下标d表示负荷，下标g表示发电机。)输配全网配置以及优化结果见表1-2。
本算例中，输电网发电机端电压的调节范围为额定电压的±5％。要求优化后输电网全部节点的(除平衡节点)的电压幅值为额定的80～120％，每个33节点配电网的拓扑结果和参数配置见文献“王守相，王成山.现代配电系统分析[M].北京：高等教育出版社，2014.”，并将配网的负荷倍数提高为原来的10倍，每个配网的节点10和27为电容无功补偿节点，每个节点可投切的电容各配备有5组，单组电容器无功可调节容量为2.5kVar。
表1-1 118节点系统节点信息
Figure GDA0002101702620000081
Figure GDA0002101702620000091
Figure GDA0002101702620000101
表1-2 118节点系统调压措施结果
Figure GDA0002101702620000111
在最终优化结果中，所接配网的无功补偿值均为0。
图5将集中式与基于戴维南参数辨识的分布式无功优化调压措施结果进行了对比，由图可知，基于戴维南参数辨识的分布式无功优化的调控措施结果以及网损结果与集中式优化结果十分接近。
另外，把分布式优化网损以及时间与输配集中式无功优化结果做了对比。验证了本公开的实施例子中所提方法的准确性。
表1-3 118节点主网搭接配网优化结果对比
优化方式 主从分裂 戴维南 集中式
时间(s) 2.6764 1.9868 580.7005
优化前输配网总网损(MW) 55.5408 56.5407 55.5407
优化后输配网总网损(MW) 29.1494 29.1643 28.6661
迭代次数(次) 3 2 无
根据图4(a)-图4(b)、图5以表1-3的对比结果知，在运行过程中，基于戴维南等值参数辨识的输配全局分布式无功优化仅2次优化迭代即可满足工程实际要求。且由于迭代次数少，其优化时间1.9868s远远低于集中式的580.7s，也明显低于主从分裂法的2.6764s，这是由于，采用基于戴维南等值参数辨识的分布式方法对输配全局进行优化时，当配网的功率发生变化时，输电网的戴维南等值模型的变化相对于根节点处电压相量的变化小得多，所以在迭代过程中，可以更快的达到收敛条件，减少了迭代次数，可以极大地的减少运算求解时间。
随着系统规模的增大，分布式输配协同无功优化的时间受系统规模增大的影响小，计算时间为是秒级，而集中式优化方法受系统规模增大的影响极大，很难适应可再生能源接入下在线实时优化的要求。并且，在主从分裂法的基础上改进的戴维南等值参数辨识法的分布式无功优化法，其结果精度符合要求，但是由于迭代次数少，所需时间明显优于前者。
对原有基于主从分裂法的分布式无功优化法进行了改进，介绍了基于戴维南等值参数辨识的输配协同无功优化方法的核心思路，以及交互迭代机制。
在MATLAB工具中通过仿真搭建模型，分别比较了集中式与分布式算法、基于主从分裂法与基于戴维南参数辨识的输配全局无功优化方法的性能，验证了本公开所提的方法缩短了求解时间，并且满足工程精度的要求。
可以理解的是，在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，其特征是，包括：
设输电网连接了n个配网，初始准备步骤，输电网将与其相连的配网根据配网净负荷等值为PQ节点，配网i根据输电网的戴维南等值参数对输电系统进行等值，求解输配全网的潮流信息，其计算结果作为优化前的初始潮流断面，并且根据初始潮流断面计算输配全局初始总网损；
输电网优化步骤，输电网根据接收到的n个配网的复功率值，并结合输电网第k-1次的优化措施重新进行潮流计算得到更新的输电网潮流断面，进而进行第k次的无功优化，以及得到第k次的参与调控的发电机机端电压调控量组成的列向量；
配网优化步骤，配网i根据输电网的戴维南等值参数重新进行潮流计算以及无功优化，得到配网i的第k次优化措施，即各个投切电容器的无功补偿量组成的列向量，基于所述列向量，更新潮流断面，并求得配网i新的功率损耗，传递给输电网的相应根节点i；
收敛判断步骤，判断每次优化迭代全局总网损的修正量或者输配电网交互复功率的修正量，当修正量大于门槛值时，转入输电网优化步骤进行循环，当其小于门槛值时，迭代结束，得到输、配电网的第k次优化措施，以及总网损。
2.如权利要求1所述的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，其特征是，配网i与输电网交互的初始复功率即配网i净负荷。
3.如权利要求1所述的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，其特征是，输电网的戴维南等值参数即戴维南等值电势
Figure FDA0002604985330000011
以及等值阻抗
Figure FDA0002604985330000012
4.如权利要求1所述的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，其特征是，输电网优化步骤中，还包括：基于输电网调控量与状态量的线性映射关系修正输电网的节点电压，并在与配网i相连的节点处进行戴维南等值计算，将根节点i的戴维南等值参数
Figure FDA0002604985330000021
和
Figure FDA0002604985330000022
传递给配网i，计算第k次优化后输电网的网损更新值Ploss(T) (k)。
5.如权利要求1所述的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，其特征是，配网优化步骤中，配网i新的功率损耗为配网净负荷与复功率损耗之和。
6.如权利要求1所述的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，其特征是，初始准备步骤中，配网i净负荷为
Figure FDA0002604985330000023
其中，Pi为配网i负荷总的有功功率，Qi为配网i负荷总的无功功率，Si为配网i负荷总的复功率，j为虚数单位。
7.如权利要求1所述的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法，其特征是，初始准备步骤中，根据初始潮流断面计算输配全局初始总网损
Figure FDA0002604985330000024
其中，Ploss为系统有功功率损耗，T代表输电网，d代表配电网。
8.基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化系统，其特征是，包括：
设输电网连接了n个配网，初始准备模块，被配置为：输电网将与其相连的配网根据配网净负荷等值为PQ节点，配网i根据输电网的戴维南等值参数对输电系统进行等值，求解输配全网的潮流信息，其计算结果作为优化前的初始潮流断面，并且根据初始潮流断面计算输配全局初始总网损；
输电网优化模块，被配置为：输电网根据接收到的n个配网的复功率值，并结合输电网第k-1次的优化措施重新进行潮流计算得到更新的输电网潮流断面，进而进行第k次的无功优化，以及得到第k次的参与调控的发电机机端电压调控量组成的列向量；
配网优化模块，被配置为：配网i根据输电网的戴维南等值参数重新进行潮流计算以及无功优化，得到配网i的第k次优化措施，即各个投切电容器的无功补偿量组成的列向量，基于所述列向量，更新潮流断面，并求得配网i新的功率损耗，传递给输电网的相应根节点i；
收敛判断模块，被配置为：判断每次优化迭代全局总网损的修正量或者输配电网交互复功率的修正量，当修正量大于门槛值时，转入输电网优化步骤进行循环，当其小于门槛值时，迭代结束，得到输、配电网的第k次优化措施，以及总网损。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一所述的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的基于戴维南等值参数辨识的分布式输配协同无功优化方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110781638B (zh) * 2019-11-07 2021-08-24 山东大学 基于节点端口伏安特性的最优戴维南等值参数计算方法
CN111181164B (zh) * 2020-02-11 2022-03-22 山东大学 一种改进的主从分裂输配协同潮流计算方法及系统
CN111416346A (zh) * 2020-04-10 2020-07-14 华北电力大学 电网薄弱支路的确定方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103023024A (zh) * 2012-11-30 2013-04-03 天津市电力公司 一种由自动电压控制引起输电网有功损耗降低的计算方法
CN105787604A (zh) * 2016-03-22 2016-07-20 山东大学 一种输配协同的配网态势快速感知方法
CN105811404A (zh) * 2016-03-22 2016-07-27 山东大学 一种输配协同的配网静态电压稳定态势监测方法
CN107171341A (zh) * 2017-06-15 2017-09-15 河海大学 一种基于分布式计算的输配电网一体化无功优化方法
CN108536917A (zh) * 2018-03-15 2018-09-14 河海大学 一种输配电网全局电压稳定控制的分布式计算方法
CN109494724A (zh) * 2018-11-22 2019-03-19 山东大学 基于lu分解的大电网戴维南等值参数在线辨识方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103023024A (zh) * 2012-11-30 2013-04-03 天津市电力公司 一种由自动电压控制引起输电网有功损耗降低的计算方法
CN105787604A (zh) * 2016-03-22 2016-07-20 山东大学 一种输配协同的配网态势快速感知方法
CN105811404A (zh) * 2016-03-22 2016-07-27 山东大学 一种输配协同的配网静态电压稳定态势监测方法
CN107171341A (zh) * 2017-06-15 2017-09-15 河海大学 一种基于分布式计算的输配电网一体化无功优化方法
CN108536917A (zh) * 2018-03-15 2018-09-14 河海大学 一种输配电网全局电压稳定控制的分布式计算方法
CN109494724A (zh) * 2018-11-22 2019-03-19 山东大学 基于lu分解的大电网戴维南等值参数在线辨识方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
电力系统戴维南等值分析应用及DG灵活接入后的影响;王宾等;《华北电力技术》;20121225(第12期);第29页-第34页 *
计及发电机无功越限的广域戴维南等值参数在线计算方法;贠志皓等;《电力系统自动化》;20160610;第40卷(第11期);第53页-第60页 *
输配协同的配电网态势快速感知方法;丰颖等;《电力系统自动化》;20160625;第40卷(第12期);第37页-第44页 *

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