CN111740425A - 一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤1，预测及参数化，包括：采用线性预测，求得三个潮流解；选择步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，预测获得下一个潮流解；步骤2，采用变步长控制函数，根据PV曲线的斜率控制步长；步骤3，采取牛顿法与GMRES(m)算法相结合的方法进行校正。本发明的改进型连续潮流法，相比于传统的连续潮流法，能够提高准确性、有效性和收敛性。

Description

一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方 法及系统

技术领域

本发明属于电力系统静态电压稳定分析技术领域，特别涉及一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法及系统。

背景技术

近几十年来，电力系统电压稳定性研究一直是电力系统的研究热点问题之一。连续潮流法是电力系统静态电压稳定性分析的有效方法，得到了广泛的应用。连续潮流法通过预测、参数化、校正和步长控制四个环节，有效克服了传统的潮流法在PV曲线鼻尖点处潮流雅克比矩阵奇异、潮流计算不收敛的问题。然而，随着经济及电力发展，特别是超高压、远距离直流输电系统的出现，电力系统的规模及复杂性急剧增大，连续潮流法的准确性、收敛性以及计算效率等方面遇到了困难。

综上，亟需一种新的基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法及系统，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明的改进型连续潮流法，相比于传统的连续潮流法，能够提高准确性、有效性和收敛性。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，包括以下步骤：

步骤1，获取第一个准确潮流解、第二个准确潮流解和第三个准确潮流解，包括：根据现有潮流法，求得电力系统第一个准确潮流解；基于第一个准确潮流解，采用线性预测，求得第二个预测潮流解；对第二个预测潮流解进行校正，获得第二个准确潮流解；基于第二个准确潮流解，采用线性预测，求得第三个预测潮流解；对第三个预测潮流解进行校正，获得第三个准确潮流解；

步骤2，基于获得的准确潮流解，选择步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，获得第n个预测潮流解，对获得的预测潮流解进行校正，获得第n个准确潮流解；其中，4≤n≤N，N为潮流解的总个数；选择步长时，采用变步长控制函数，根据PV曲线的斜率控制步长；

步骤3，基于获得的准确潮流解，获得PV曲线；基于校正后的PV曲线获得最大功率点；基于最大功率点，实现电力系统静态电压稳定分析；

其中，采取牛顿法与GMRES(m)算法相结合的方法对获得的预测潮流解进行校正。

本发明的进一步改进在于，步骤1中，求解第一个准确潮流解、第二个预测潮流解和第三个预测潮流解的具体步骤包括：

根据现有潮流法，求得第一个预测潮流解；

选择物理参数化方法增加一维方程，对预估向量进行单位化后再乘以步长，获得第二个预测潮流解；

使用割线预测法，获得第三个预测潮流解。

本发明的进一步改进在于，步骤1中，求解第一个准确潮流解、第二个预测潮流解和第三个预测潮流解的具体步骤包括：

根据现有潮流法，求得第一个准确潮流解(x_i-1λ_i-1)；其中，x为系统的电压幅值和相角，λ为负荷因子变量；

对电力系统稳态模型，

F(x,λ)＝0， (1)

式中：F为有功、无功潮流模型；x为系统的电压幅值和相角；λ为负荷因子变量；

(1)式两边对x、λ取偏导，得：

选择物理参数化方法增加一维方程，

式中，行向量e_k的第k个元素为1，其余元素为0；-1表示追踪方向沿着功率增长的方向；

对预估向量进行单位化后再乘以步长，得第二个预测潮流解，表达式为：

式中，步长σ＝0.2～0.8，dλ＝1；

使用割线预测，获得第三个预测潮流解，表达式为：

本发明的进一步改进在于，步骤2中，选择步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，获得第n个预测潮流解的具体步骤包括：

基于混合连续参数选取拉格朗日插值预测方法，根据线性预测得出的三个潮流解，沿着负荷增长的方向，预测获得下一个潮流解；

在PV曲线的不同区域，选择不同的连续参数对非线性预测过程中的参数化进行改进。

本发明的进一步改进在于，步骤2具体包括：

通过线性预测得到三个潮流解[x_k λ_k]^T，k＝i-3，i-2，i-1；

选择连续参数s，构造拉格朗日插值系数，表达式为：

式中，s_i＝s_i-1+σ；

由(6)式得下一个预测潮流解，表达式为：

式中，L_k表示拉格朗日插值系数，x为系统的电压幅值和相角，λ为负荷因子变量。

本发明的进一步改进在于，步骤2中，选择连续参数s的表达式为：

式中，|Δλ|＝|λ_i-1-λ_i-2|，|ΔV_f|＝|V_f,i-1-V_f,i-2|；

拉格朗日插值系数的表达式为：

式中，V_f,i、λ_i分别为节点电压幅值和负荷参数的预估值，V_f,i＝V_f,i-1+σ，λ_i＝λ_i-1+σ；V_f,i-1、V_f,i-2、V_f,i-3分别为变量V_f的三个已知值；

由(9)式获得下一个预测潮流解，表达式为：

式中，

为系统下一个预测点，x_i-3,x_i-2,x_i-1分别为变量x的三个已知解，λ_i-3,λ_i-2,λ_i-1分别为变量λ的三个已知解，L_i-3,L_i-2,L_i-1表示三个已知解的拉格朗日插值系数。

本发明的进一步改进在于，步骤2中，变步长控制函数表达式为：

式中，ΔV_p＝0.02～0.08，为步长常数；K＝0.1～0.8，为步长上限。

本发明的进一步改进在于，步骤2进行校正时，连续潮流校正环节修正方程为，

A dx＝b， (12)

式中，A为雅克比矩阵，dx为系统电压幅值和相角的修正量，b为系统的潮流方程功率不平衡量；

通过GMRES(m)求解修正方程。

本发明的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析系统，包括：

准确潮流解获取模块，用于获取第一个准确潮流解、第二个准确潮流解和第三个准确潮流解，包括：根据现有潮流法，求得电力系统第一个准确潮流解；基于第一个准确潮流解，采用线性预测，求得第二个预测潮流解；对第二个预测潮流解进行校正，获得第二个准确潮流解；基于第二个准确潮流解，采用线性预测，求得第三个预测潮流解；对第三个预测潮流解进行校正，获得第三个准确潮流解；其中，采取牛顿法与GMRES(m)算法相结合的方法对获得的预测潮流解进行校正；

预测潮流解获取及校正模块，用于基于获得的准确潮流解，选择步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，获得第n个预测潮流解；对获得的预测潮流解进行校正，获得第n个准确潮流解；其中，4≤n≤N，N为潮流解的总个数；选择步长时，采用变步长控制函数，根据PV曲线的斜率控制步长；其中，采取牛顿法与GMRES(m)算法相结合的方法对获得的预测潮流解进行校正；

评估分析模块，用于基于获得的准确潮流解，获得PV曲线；基于校正后的PV曲线获得最大功率点；基于最大功率点，实现电力系统静态电压稳定分析。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明的改进型连续潮流法，在预测过程中将线性预测和非线性预测有机结合；非线性预测在PV曲线不同区域选择不同的连续参数进行参数化；步长控制过程采取步长随曲线斜率变化的变步长策略；校正过程结合牛顿拉夫逊法与GMRES(m)法求解修正方程组；相比于传统的连续潮流法，能够提高准确性、有效性和收敛性。

本发明中，采用了线性预测与非线性预测相结合的方法；首先进行线性预测，在求得三个准确潮流解之后；选择合适的步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，预测下一个潮流解，能够减少迭代次数，提高预测的速度和准确性。

传统的连续潮流法，通常基于单一连续参数进行非线性预测。连续参数包括负荷参数、节点电压幅值、节点电压相角。将负荷参数λ作为连续参数，存在潮流极限点附近求解困难的问题。选取求解过程中电压下降最快的节点电压作为连续参数，构造拉格朗日插值二次多项式求解连续潮流时，在PV曲线较平坦区域潮流解容易发生振荡或发散。本发明提出的基于混合连续参数选取的拉格朗日插值预测方法，根据线性预测得出三个潮流解，沿着负荷增长的方向，预测下一潮流解；同时在PV曲线的不同区域，选择不同的连续参数对非线性预测过程中的参数化进行改进，能够克服单一连续参数选取的拉格朗日插值预测法求解时的潮流发散问题，预测方法准确，计算效率高。

步长选取一般性原则是，在PV曲线较为平坦的区域选择较大步长，减少潮流预估点，加快计算速度；而在潮流极限点附近采用小步长，预防潮流发散，提高计算精度。然而，PV曲线的斜率是不断变化的，定步长不仅会影响计算精度，也会影响收敛性和计算效率。本发明提出了变步长控制函数，能够根据PV曲线的斜率来控制步长，提高计算效率、计算精度，并加快收敛。在PV曲线较平坦区域，步长σ既满足了大步长的需求，也能够避免步长过大容易导致潮流发散的问题；在电压崩溃点附近，步长取值较小；在上述PV曲线两个部分之间的区域，实现了步长的自然过渡。

连续潮流法中，校正过程一般都是采用牛顿拉夫逊法进行直接求解，这种方法在修正方程的求解过程中将花费大量的时间。随着电力系统规模的不断增大，计算时间急剧提高，所以计算效率已成为连续潮流法需要解决的主要问题之一。分析发现，系数矩阵在求解过程中引入了大量非零元素，大大增加了算法的计算量和存储量。而修正方程经牛顿法逐次线性化之后，已经从非线性方程组转化成了高维稀疏线性方程组。GMRES(m)是一种求解高维稀疏非对称矩阵方程的有效方法。GMRES(m)算法的收敛性只与矩阵A的特征值有关，与问题的规模无关，从而可以大大减少存储量与计算量。为此，本发明采取了牛顿法与GMRES(m)算法相结合的校正方法，可极大的提高了计算的收敛性和计算效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中，New England 39节点系统示意图；

图3是本发明实施例中，单负荷增长方式下39节点系统PV曲线示意图；

图4是本发明实施例中，区域负荷增长方式下39节点系统PV曲线示意图；

图5是本发明实施例中，全局负荷增长方式下39节点系统PV曲线示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术效果及技术方案更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例。基于本发明公开的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它实施例，都应属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，包括以下步骤：

步骤1，预测及参数化环节的改进。

连续潮流法中，预测的准确性直接影响到校正环节中求取准确解时所需要的迭代次数：若预估解与准确解相距较远，则会造成校正过程中的迭代次数增加，甚至可能出现不收敛的情况。

预测法主要有线性预测和非线性预测两种。线性预测主要有切线预测和割线预测，非线性预测的主要有牛顿插值预测法和拉格朗日插值预测法。

由于PV曲线的形状与二次曲线非常相近，本发明采用了线性预测与非线性预测相结合的方法。具体可以包括：首先进行线性预测，在求得三个准确潮流解之后，选择合适的步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，预测下一个潮流解，以减少迭代次数，提高预测的速度和准确性。

本发明实施例中，步骤1具体包括：

步骤1.1，根据常规潮流法求得第一个准确潮流解(x_i-1λ_i-1)之后，对选择物理参数化方法增加一维方程，对预估向量进行单位化后再乘以步长，获得第二个潮流预测值；使用割线预测法得第三个潮流解预测值。

其中，根据常规潮流法求得第一个准确潮流解(x_i-1λ_i-1)之后，对电力系统稳态模型

F(x,λ)＝0， (1)

两边取偏导，得：

式中，未知量的个数多于方程数，因此选择物理参数化方法增加一维方程。

式中，行向量e_k的第k个元素为1，其余元素为0，-1表示追踪方向沿着功率增长的方向。由于本发明实施例只采用切线预测一次，取dλ＝1。

对预估向量进行单位化后再乘以步长，得预测值，表达式为：

式中，步长σ＝0.2～0.8。

使用割线预测，得第三个潮流解预测值，表达式为：

步骤1.2，基于混合连续参数选取的拉格朗日插值预测方法，根据线性预测得出三个潮流解，沿着负荷增长的方向，预测下一潮流解。同时在PV曲线的不同区域，选择不同的连续参数对非线性预测过程中的参数化进行改进。

其中，在通过线性预测得到三个潮流解[x_k λ_k]^T，(k＝i-3,i-2,i-1)之后，选择连续参数s，构造拉格朗日插值系数：

式中，s_i＝s_i-1+σ。

由(6)式得预测潮流解，表达式为：

本发明实施例中，选取择连续参数为：

式中，|Δλ|＝|λ_i-1-λ_i-2|，|ΔV_f|＝|V_f,i-1-V_f,i-2|；

由已知潮流解[x_k λ_k]^T，(k＝i-3,i-2,i-1)，构造拉格朗日插值系数：

式中，V_f,i、λ_i分别为节点电压幅值和负荷参数的预估值，且V_f,i＝V_f,i-1+σ，λ_i＝λ_i-1+σ，V_f,i-1、V_f,i-2、V_f,i-3分别为变量V_f的三个已知值。

由(9)得潮流预测解为：

传统的连续潮流法，通常基于单一连续参数进行非线性预测。连续参数包括负荷参数、节点电压幅值、节点电压相角。将负荷参数λ作为连续参数，存在潮流极限点附近求解困难的问题。选取求解过程中电压下降最快的节点电压作为连续参数，构造拉格朗日插值二次多项式求解连续潮流时，在PV曲线较平坦区域潮流解容易发生振荡或发散。本发明提出的基于混合连续参数选取的拉格朗日插值预测方法，根据线性预测得出三个潮流解，沿着负荷增长的方向，预测下一潮流解。同时在PV曲线的不同区域，选择不同的连续参数对非线性预测过程中的参数化进行改进。能够克服单一连续参数选取的拉格朗日插值预测法求解时的潮流发散问题，预测方法准确，计算效率高。

步骤2，采用变步长控制函数，根据PV曲线的斜率控制步长；变步长控制函数表达式为：

其中，ΔV_p＝0.02～0.08，称为步长常数；K＝0.1～0.8，称为步长上限。

步长选取一般性原则是：在PV曲线较为平坦的区域选择较大步长，减少潮流预估点，加快计算速度；而在潮流极限点附近采用小步长，预防潮流发散，提高计算精度。然而，PV曲线的斜率是不断变化的，定步长不仅会影响计算精度，也会影响收敛性和计算效率。为此，本发明提出了变步长控制函数，能够根据PV曲线的斜率来控制步长，提高计算效率、计算精度，并加快收敛。

在PV曲线较平坦区域，步长σ既满足了大步长的需求，也能够避免步长过大容易导致潮流发散的问题；在电压崩溃点附近，步长取值较小；在上述PV曲线两个部分之间的区域，实现了步长的自然过渡。

步骤3，采取牛顿法与GMRES(m)算法相结合的校正方法。校正环节本发明采取了牛顿法与GMRES(m)算法相结合的校正方法。牛顿法是线性、非线性方程组常用的方法，理论成熟，这里不在赘述，下面简要介绍GMRES(m)算法。其中，判断负荷因子的变化量小于0则达到拐点。

假设所求的方程组为Ax＝b，且A为非奇异矩阵，b∈Rⁿ。

GMRES(m)求解线性方程的步骤：

(1)确定迭代初始值x₀，计算初始残量为r₀＝b-Ax₀和初始向量v₁＝r₀/||r₀||₂；

(2)进入Arnoldi正交单位化过程，只进行m步；

(3)计算

最小二乘问题；

(4)求解近似解x_(m)＝x₍₀₎+V_my_m；

(5)进入重启动过程，计算残差r_m＝b-Ax_m；

(6)判断。若||r_m||₂满足收敛条件，则计算停止输出x_(m)；若||r_m||₂不满足收敛条件，则令x₀＝x_(m)，计算r_m＝b-Ax_m和初始向量v₁＝r_m/||r_m||₂；转到步骤2进行计算。

连续潮流法中，校正过程一般都是采用牛顿拉夫逊法进行直接求解，这种方法在修正方程的求解过程中将花费大量的时间。随着电力系统规模的不断增大，计算时间急剧提高，所以计算效率已成为连续潮流法需要解决的主要问题之一。分析发现，系数矩阵在求解过程中引入了大量非零元素，大大增加了算法的计算量和存储量。而修正方程经牛顿法逐次线性化之后，已经从非线性方程组转化成了高维稀疏线性方程组。GMRES(m)是一种求解高维稀疏非对称矩阵方程的有效方法。GMRES(m)算法的收敛性只与矩阵A的特征值有关，与问题的规模无关，从而可以大大减少存储量与计算量。为此，本发明采取了牛顿法与GMRES(m)算法相结合的校正方法，可极大的提高了计算的收敛性和计算效率。

本发明实施例的验证：

新英格兰10机39节点系统如图2所示，取负荷型连续潮流模型，负荷增长方式采用恒功率因数增长，发电机调度模型采用比例分配方式，PV节点没有功率限制，校正过程中的迭代收敛误差le-6。

系统在单一负荷、区域负荷以及全局负荷增长方式下，取步长ΔV_p分别为0.04、0.03、0.05，步长上限K分别为0.3、0.15、0.6。

图3为单负荷增长方式下39节点系统PV曲线，图4为区域负荷增长方式下39节点系统PV曲线，图5为全局负荷增长方式下39节点系统PV曲线。可以看出利用本发明方法在不同情况下都可以顺利画出PV曲线，具有良好的收敛性。

本发明实施例的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析系统，包括：

预测潮流解获取模块，用于获取N个预测潮流解；其中，采用线性预测，求得第一个预测潮流解、第二个预测潮流解和第三个预测潮流解；求解第n个预测潮流解时，基于获得的第n-1个预测潮流解、第n-2个预测潮流解、第n-3个预测潮流解，选择步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，获得第n个预测潮流解；其中，4≤n≤N；选择步长时，采用变步长控制函数，根据PV曲线的斜率控制步长；

校正模块，用于采取牛顿法与GMRES(m)算法相结合的方法对获得的预测潮流解进行校正，获得准确潮流解；

评估分析模块，用于基于获得的准确潮流解，获得校正后的PV曲线；基于校正后的PV曲线获得最大功率点；基于最大功率点，实现电力系统静态电压稳定分析。

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 (9)

1.一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获取第一个准确潮流解、第二个准确潮流解和第三个准确潮流解，包括：根据现有潮流法，求得电力系统第一个准确潮流解；基于第一个准确潮流解，采用线性预测，求得第二个预测潮流解；对第二个预测潮流解进行校正，获得第二个准确潮流解；基于第二个准确潮流解，采用线性预测，求得第三个预测潮流解；对第三个预测潮流解进行校正，获得第三个准确潮流解；

步骤2，基于获得的准确潮流解，选择步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，获得第n个预测潮流解，对获得的预测潮流解进行校正，获得第n个准确潮流解；其中，4≤n≤N，N为潮流解的总个数；选择步长时，采用变步长控制函数，根据PV曲线的斜率控制步长；

步骤3，基于获得的准确潮流解，获得PV曲线；基于校正后的PV曲线获得最大功率点；基于最大功率点，实现电力系统静态电压稳定分析；

其中，采取牛顿法与GMRES(m)算法相结合的方法对获得的预测潮流解进行校正。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，其特征在于，步骤1中，求解第一个准确潮流解、第二个预测潮流解和第三个预测潮流解的具体步骤包括：

根据现有潮流法，求得第一个预测潮流解；

选择物理参数化方法增加一维方程，对预估向量进行单位化后再乘以步长，获得第二个预测潮流解；

使用割线预测法，获得第三个预测潮流解。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，其特征在于，步骤1中，求解第一个准确潮流解、第二个预测潮流解和第三个预测潮流解的具体步骤包括：

根据现有潮流法，求得第一个准确潮流解(x_i-1λ_i-1)；其中，x为系统的电压幅值和相角，λ为负荷因子变量；

对电力系统稳态模型，

F(x,λ)＝0， (1)

式中：F为有功、无功潮流模型；x为系统的电压幅值和相角；λ为负荷因子变量；

(1)式两边对x、λ取偏导，得：

选择物理参数化方法增加一维方程，

式中，行向量e_k的第k个元素为1，其余元素为0；-1表示追踪方向沿着功率增长的方向；

对预估向量进行单位化后再乘以步长，得第二个预测潮流解，表达式为：

式中，步长σ＝0.2～0.8，dλ＝1；

使用割线预测，获得第三个预测潮流解，表达式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，其特征在于，步骤2中，选择步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，获得第n个预测潮流解的具体步骤包括：

基于混合连续参数选取拉格朗日插值预测方法，根据线性预测得出的三个潮流解，沿着负荷增长的方向，预测获得下一个潮流解；

在PV曲线的不同区域，选择不同的连续参数对非线性预测过程中的参数化进行改进。

5.根据权利要求1所述的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，其特征在于，步骤2具体包括：

通过线性预测得到三个潮流解[x_k λ_k]^T，k＝i-3，i-2，i-1；

选择连续参数s，构造拉格朗日插值系数，表达式为：

式中，s_i＝s_i-1+σ；

由(6)式得下一个预测潮流解，表达式为：

式中，L_k表示拉格朗日插值系数，x为系统的电压幅值和相角，λ为负荷因子变量。

6.根据权利要求5所述的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，其特征在于，步骤2中，选择连续参数s的表达式为：

式中，|Δλ|＝|λ_i-1-λ_i-2|，|ΔV_f|＝|V_f,i-1-V_f,i-2|；

拉格朗日插值系数的表达式为：

式中，V_f,i、λ_i分别为节点电压幅值和负荷参数的预估值，V_f,i＝V_f,i-1+σ，λ_i＝λ_i-1+σ；V_f,i-1、V_f,i-2、V_f,i-3分别为变量V_f的三个已知值；

由(9)式获得下一个预测潮流解，表达式为：

式中，

为系统下一个预测点，x_i-3,x_i-2,x_i-1分别为变量x的三个已知解，λ_i-3,λ_i-2,λ_i-1分别为变量λ的三个已知解，L_i-3,L_i-2,L_i-1表示三个已知解的拉格朗日插值系数。

7.根据权利要求6所述的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，其特征在于，步骤2中，变步长控制函数表达式为：

式中，ΔV_p＝0.02～0.08，为步长常数；K＝0.1～0.8，为步长上限。

8.根据权利要求6所述的一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析方法，其特征在于，步骤2进行校正时，连续潮流校正环节修正方程为，

A dx＝b， (12)

式中，A为雅克比矩阵，dx为系统电压幅值和相角的修正量，b为系统的潮流方程功率不平衡量；

通过GMRES(m)求解修正方程。

9.一种基于改进型连续潮流法的电力系统静态电压稳定分析系统，其特征在于，包括：

准确潮流解获取模块，用于获取第一个准确潮流解、第二个准确潮流解和第三个准确潮流解，包括：根据现有潮流法，求得电力系统第一个准确潮流解；基于第一个准确潮流解，采用线性预测，求得第二个预测潮流解；对第二个预测潮流解进行校正，获得第二个准确潮流解；基于第二个准确潮流解，采用线性预测，求得第三个预测潮流解；对第三个预测潮流解进行校正，获得第三个准确潮流解；其中，采取牛顿法与GMRES(m)算法相结合的方法对获得的预测潮流解进行校正；

预测潮流解获取及校正模块，用于基于获得的准确潮流解，选择步长，进行拉格朗日非线性二次插值运算，获得第n个预测潮流解；对获得的预测潮流解进行校正，获得第n个准确潮流解；其中，4≤n≤N，N为潮流解的总个数；选择步长时，采用变步长控制函数，根据PV曲线的斜率控制步长；其中，采取牛顿法与GMRES(m)算法相结合的方法对获得的预测潮流解进行校正；

评估分析模块，用于基于获得的准确潮流解，获得PV曲线；基于校正后的PV曲线获得最大功率点；基于最大功率点，实现电力系统静态电压稳定分析。

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