CN112234598A - 一种电磁暂态仿真初始化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电磁暂态仿真初始化方法，其技术特点是：本发明通过构建新能源场站的三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程；根据节点网络方程构建基于BP神经网络的新能源场站三相不平衡交直流混合电网模型，并嵌套BP神经网络的潮流计算迭代；基于多端口等值的并行计算方法提高三相基波潮流的计算效率。本发明在新能源场站序分量模型的基础上，对三相交直流混合电网的不平衡状态进行初始化修正，使得初始点离稳态点更近以提高数值计算的速度；有效的潮流初始化能够提高电磁暂态仿真的效率和数值计算的稳定性，提高了新能源场站潮流计算工程的可行性；本发明基于多端口等值的并行计算方法提高电磁暂态仿真初始化速度，数值收敛快、干扰小。
Description
技术领域
本发明属于电力系统运行控制领域，尤其是一种电磁暂态仿真初始化方法。
背景技术
作为电力系统仿真的重要组成部分,电磁暂态仿真具有现象刻画准确,应用广泛,数值稳定性好等特点,其应用涵盖了电力系统规划、设计、运行及科学研究等多个方面,是了解电力系统暂态复杂行为的必要工具。
未进行数据初始化的电磁暂态仿真需要长时间的仿真才能达到稳态运行点，甚至会出现初始点离稳态点较远引起数值计算发散的问题，有效的潮流初始化能够提高电磁暂态仿真的效率和数值计算的稳定性。非对称线路结构参数和三相非均衡的负载造成交直流混合电网运行在三相不平衡的状态，采用三相基波潮流可有效提高交直流混合电网的电磁暂态仿真速度，因此，三相不平衡潮流常用于交直流混合电网电磁暂态仿真的初始化。
适用于电网的潮流计算方法主要包括基于电流失配的牛顿拉夫逊法和不动点迭代方法两类。新能源场站序分量模型广泛用于电网三相潮流计算中，但实际上，由于三相不平衡、谐波因素存在，很难给出用于潮流计算的新能源场站稳态解析表达式。除了三相基波潮流初始化，三相谐波潮流也常用于电磁暂态仿真初始化，但其计算过程复杂，初始化效果与三相基波潮流差别不大，从工程上来说，采用谐波潮流初始化化的意义不大。
交直流混合电网节点数众多，为了提高大规模交直流混合电网的电磁暂态仿真初始化速度，有必要采用并行化求解技术。现有并行化求解技术主要针对时域仿真过程的并行处理，并没有考虑对初始化进行并行化处理，随着新能源场站的大规模接入，使得该过程更加难以求解。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种电磁暂态仿真初始化方法，能够提高大规模交直流混合电网三相基波潮流的计算效率。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种电磁暂态仿真初始化方法，包括以下步骤：
步骤1、构建新能源场站的三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程；
步骤2、根据节点网络方程构建基于BP神经网络的新能源场站三相不平衡交直流混合电网模型，并嵌套BP神经网络的潮流计算迭代；
步骤3、为适应新能源场站大规模三相不平衡交直流混合电网的初始化，基于多端口等值的并行计算方法提高三相基波潮流的计算效率。
而且，所述步骤1中的三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程包括如下参数：三相不平衡交直流混合电网复杂的阻抗、谐波和控制特性。
而且，所述三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程包括KCL/KVL拓扑约束和组成电网的串联和并联元件约束两部分，其中：
KVL拓扑约束为
KCL拓扑约束为
组成系统的串联和并联元件约束为
其中，A为节点-支路关联矩阵，下标1为阻抗支路，下标2为分布式电源，I为复数电流，U为复数电压，下标br为支路类变量，diag[ybr]表示原始支路导纳矩阵。
而且，所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1、使用人工神经网络模型拟合新能源场站的三相不平衡交直流混合电网参数，得到包含初始值信息的中间隐层参数；
步骤2.2、将人工神经网络模型嵌套进基于改进节点法的三相基波潮流计算流程中，在迭代过程中对新能源场站三相不平衡交直流混合电网的功率进行修正。
而且，所述步骤2.1的具体实现方法为：构建包含新能源场站三相不平衡交直流混合电网的单机无穷大电磁暂态仿真系统，在多次仿真不同工况下，测量注入新能源场站三相不平衡交直流混合电网的三相基波电流的实部和虚部，将新能源场站三相不平衡交直流混合电网的并网点电压、三相总加有功和无功作为BP神经网络的输入层，将三相基波电流的实部和虚部作为输出层。
而且，所述步骤2.2的具体实现方法为：基于BP神经网络构建的新能源场站三相不平衡交直流混合电网的模型，三相基波潮流的迭代过程为
其中，fBP-NN基于BP神经网络学习得到的新能源场站注入电流模型，
表示交替迭代，A为节点-支路关联矩阵，下标1为阻抗支路，下标2为分布式电源，I为复数电流，U为复数电压，下标br为支路类变量，diag[ybr]表示原始支路导纳矩阵。
而且，所述步骤3的具体实现方法为：将三相不平衡交直流混合电网分成两个区域，并增加区域间支路电流作为待求变量，使用上标l表示，则两个区域总体的改进节点法方程为
其中，下标I和II表示区域I和区域II，
表示联络线支路阻抗矩阵，线路之间若不耦合，其为对角线矩阵；Il表示流经区域间联络线的电流相量矩阵，A为节点-支路关联矩阵，下标1为阻抗支路，下标2为分布式电源，I为复数电流，U为复数电压，下标br为支路类变量，diag[ybr]表示原始支路导纳矩阵；
使用高斯消去法，得到联络支路电流矩阵
其中，k表示区域编号，所述使用多端口等值的并行计算方法以提高三相基波潮流的计算效率的计算流程为，先计算最后一行联络线电流
ZlIl＝el
再计算k个区域的节点电压
(A1diag[ybr]A1 TUn)k+CkIl＝(A2Ibr,2)k。
本发明的优点和积极效果是：
1、本发明通过构建新能源场站的三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程；根据节点网络方程构建基于BP神经网络的新能源场站三相不平衡交直流混合电网模型，并嵌套BP神经网络的潮流计算迭代；为适应新能源场站大规模三相不平衡交直流混合电网的初始化，基于多端口等值的并行计算方法提高三相基波潮流的计算效率，达到了新能源场站的三相不平衡交直流混合电网快速快速初始化的功能。
2、在新能源场站序分量模型的基础上，对三相交直流混合电网的不平衡状态进行初始化修正，使得初始点离稳态点更近以提高数值计算的速度；有效的潮流初始化能够提高电磁暂态仿真的效率和数值计算的稳定性，提高了新能源场站潮流计算工程的可行性；该发明平台中基于多端口等值的并行计算方法提高大规模交直流混合电网的电磁暂态仿真初始化速度，数值收敛快、干扰小，得以实现工程应用。
附图说明
图1是本发明平台初始化模块运行流程示意图；
图2是本发明电磁暂态仿真数据的初始化处理装置结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步详述。
一种电磁暂态仿真初始化方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、构建新能源场站的三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程。
本步骤的具体实现方法为：
三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程包括如下参数：三相不平衡交直流混合电网复杂的阻抗、谐波和控制特性。所述三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程包括KCL/KVL拓扑约束和组成电网的串联和并联元件约束两部分，三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程的KVL约束为
三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程的KCL约束为
对于串联类阻抗支路能够得到
Ibr,1＝diag[ybr]Ubr,1
转化得到
其中，A为节点-支路关联矩阵，下标1为阻抗支路，下标2为分布式电源，I为复数电流，U为复数电压，下标br为支路类变量，diag[ybr]表示原始支路导纳矩阵。因此在三相基波潮流用于电磁暂态初始化计算过程中，需要建立BP神经网络的新能源场站模型的关系，根据新的节点电压不断更新出并联新能源场站的注入电流。
步骤2、根据节点网络方程构建基于BP神经网络的新能源场站三相不平衡交直流混合电网模型，并嵌套BP神经网络的潮流计算迭代。
步骤2.1、使用人工神经网络模型拟合新能源场站的三相不平衡交直流混合电网参数，得到包含初始值信息的中间隐层参数。
本步骤的具体实现方法为：构建包含新能源场站三相不平衡交直流混合电网的单机无穷大电磁暂态仿真系统，在多次仿真不同工况下，测量注入新能源场站三相不平衡交直流混合电网的三相基波电流的实部和虚部，将新能源场站三相不平衡交直流混合电网的并网点电压、三相总加有功和无功作为BP神经网络的输入层，将三相基波电流的实部和虚部作为输出层。
步骤2.2、将人工神经网络模型嵌套进基于改进节点法的三相基波潮流计算流程中，在迭代过程中对新能源场站三相不平衡交直流混合电网的功率进行修正。
本步骤的具体实现方法为：基于Levenberg-Marquardt算法BP神经网络构建的新能源场站三相不平衡交直流混合电网的模型，三相基波潮流的迭代过程为
其中，fBP-NN基于BP神经网络学习得到的新能源场站注入电流模型，
表示交替迭代。
步骤3、为适应新能源场站大规模三相不平衡交直流混合电网的初始化，基于多端口等值的并行计算方法提高三相基波潮流的计算效率。
本步骤的具体实现方法为：将三相不平衡交直流混合电网分成两个区域，并增加区域间支路电流作为待求变量，使用上标l表示，则两个区域总体的改进节点法方程为
其中，下标I、II表示区域I和II，
表示联络线支路阻抗矩阵，线路之间若不耦合，其为对角线矩阵；Il表示流经区域间联络线的电流相量矩阵；
使用高斯消去法，得到联络支路电流矩阵
其中，k表示区域编号，所述使用多端口等值的并行计算方法以提高三相基波潮流的计算效率的计算流程为，先计算最后一行联络线电流
ZlIl＝el
再计算k个区域的节点电压
(A1diag[ybr]A1 TUn)k+CkIl＝(A2Ibr,2)k
本步骤主要针对时域仿真过程的并行处理，同时考虑对初始化进行并行化处理，提高了大规模交直流混合电网的电磁暂态仿真初始化效率和数值计算速度。
根据上述一种电磁暂态仿真初始化方法，采用含光伏电站和的IEEE33节点和330节点三相不平衡交直流混合电网算例验证本发明的有效性。
采用人工神经网络拟合新能源场站大规模三相不平衡交直流混合电网复杂的阻抗、谐波、控制特性。如图2所示，首先，以1MW为步进更改光伏电源的出力，将每一种出力参数下的电压、电流、相位关系做为输入变量，经过隐层的处理，输出层输出在不同出力情况下的适合于稳定计算并快速收敛的光伏发电初始值参数配置。其中参数配置包括电压、电流、相位关系。其次，谐波方面，提取光伏出口电压、电流谐波，电力电子逆变器常见的5、7、11、13次谐波，经过不同出力、波动情况下的谐波学习与对比，将谐波计算量较大的环节形成初始值。将上述初始值其嵌套进基于改进节点法的三相基波潮流计算框架中，在迭代过程中直接对光伏电站的功率进行修正。经过初始化修正的光伏模型收敛速度更快、更稳定，计算曲线更加平滑，运算过程不收波动谐波的影响，速度更快。
采用多端口等值并行过程仿真验证，构造包含10个IEEE 33节点，共计330个节点的含光伏电站和不平衡负荷的交直流混合电网拓扑模型，将其进行分块并行初始化，观测CPU运算时间，验证基于三相潮流的交直流混合电网电磁暂态仿真初始化平台的有效性。模型经过分区后，初始化速度得到明显地提升。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。
Claims (7)
1.一种电磁暂态仿真初始化方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、构建新能源场站的三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程；
步骤2、根据节点网络方程构建基于BP神经网络的新能源场站三相不平衡交直流混合电网模型，并嵌套BP神经网络的潮流计算迭代；
步骤3、为适应新能源场站大规模三相不平衡交直流混合电网的初始化，基于多端口等值的并行计算方法提高三相基波潮流的计算效率。
2.根据权利要求1所述的一种电磁暂态仿真初始化方法，其特征在于：所述步骤1中的三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程包括如下参数：三相不平衡交直流混合电网复杂的阻抗、谐波和控制特性。
3.根据权利要求1所述的一种电磁暂态仿真初始化方法，其特征在于：所述三相不平衡交直流混合电网的节点网络方程包括KCL/KVL拓扑约束和组成电网的串联和并联元件约束两部分，其中：
KVL拓扑约束为
KCL拓扑约束为
组成系统的串联和并联元件约束为
其中，A为节点-支路关联矩阵，下标1为阻抗支路，下标2为分布式电源，I为复数电流，U为复数电压，下标br为支路类变量，diag[ybr]表示原始支路导纳矩阵。
4.根据权利要求1所述的一种电磁暂态仿真初始化方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1、使用人工神经网络模型拟合新能源场站的三相不平衡交直流混合电网参数，得到包含初始值信息的中间隐层参数；
步骤2.2、将人工神经网络模型嵌套进基于改进节点法的三相基波潮流计算流程中，在迭代过程中对新能源场站三相不平衡交直流混合电网的功率进行修正。
5.根据权利要求4所述的一种电磁暂态仿真初始化方法，其特征在于：所述步骤2.1的具体实现方法为：构建包含新能源场站三相不平衡交直流混合电网的单机无穷大电磁暂态仿真系统，在多次仿真不同工况下，测量注入新能源场站三相不平衡交直流混合电网的三相基波电流的实部和虚部，将新能源场站三相不平衡交直流混合电网的并网点电压、三相总加有功和无功作为BP神经网络的输入层，将三相基波电流的实部和虚部作为输出层。
6.根据权利要求4所述的一种电磁暂态仿真初始化方法，其特征在于：所述步骤2.2的具体实现方法为：基于BP神经网络构建的新能源场站三相不平衡交直流混合电网的模型，三相基波潮流的迭代过程为
其中，fBP-NN基于BP神经网络学习得到的新能源场站注入电流模型，
表示交替迭代，A为节点-支路关联矩阵，下标1为阻抗支路，下标2为分布式电源，I为复数电流，U为复数电压，下标br为支路类变量，diag[ybr]表示原始支路导纳矩阵。
7.根据权利要求1所述的一种电磁暂态仿真初始化方法，其特征在于：所述步骤3的具体实现方法为：将三相不平衡交直流混合电网分成两个区域，并增加区域间支路电流作为待求变量，使用上标l表示，则两个区域总体的改进节点法方程为
其中，下标I和II表示区域I和区域II，
表示联络线支路阻抗矩阵，线路之间若不耦合，其为对角线矩阵；Il表示流经区域间联络线的电流相量矩阵，A为节点-支路关联矩阵，下标1为阻抗支路，下标2为分布式电源，I为复数电流，U为复数电压，下标br为支路类变量，diag[ybr]表示原始支路导纳矩阵；
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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