CN114336635A - 基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法、装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法、装置，方法包括：根据基于常项值的全纯嵌入潮流模型计算电力系统潮流，若先验节点电压逼近值满足内循环精度，计算所有节点电压初始逼近值，并由此计算节点注入复功率及功率不平衡量，若功率不平衡量满足潮流精度，将PV节点无功出力与其限值比较，存在越限情况时选择方案转换节点类型，初始化电压、电流常项值；否则继续计算更高阶幂级数系数，更新先验节点电压逼近值并重复本步骤直至幂级数阶数达到上限，计算所有节点电压再次逼近值，并由此更新电压、电流常项值。装置包括：处理器和存储器。本发明实现了大规模电力系统潮流的准确快速计算，且节点类型转换策略正确可行。

Description

基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法、装置

技术领域

本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法、装置。

背景技术

潮流计算是电力系统安全稳定分析的基础，基于牛顿-拉夫逊法(Newton-Raphson，NR)的潮流计算方法已在电力系统中得到广泛应用^[1]。但NR法的局部收敛特性使得该方法对初值选择较为敏感，实际计算时不合理的初值将导致计算结果不收敛；且在结果不收敛时，无法明确判定是由NR算法缺陷导致，还是系统在该运行方式下不存在潮流解^[2]。针对NR法在电力系统潮流求解中存在的问题，西班牙学者Antonio Trias博士于2012年首次提出将全纯嵌入法(Holomorphic Embedding Method，HEM)应用于求解电力系统非线性潮流方程的初步构想，为电力系统潮流计算提供了新思路^[3]。该方法基于复分析理论，将潮流待求量嵌入复参数后构建全纯函数，通过隐式全纯函数显式化实现潮流的求解。该方法无需提供初值且无需形成Jacobi矩阵，具有良好的收敛性。且若系统存在潮流解时，HEM可保证收敛至高电压解；若系统不存在潮流解，则会出现解析延拓振荡现象，为调度人员提供了明确参考。

但采用HEM求解大规模电力系统潮流时，其计算效率仍存在不足。为此，文献[4]提出将HEM与高斯-赛德尔法以及快速解耦法结合，提高HEM在大规模电力系统潮流求解中的计算效率，但所提方法需与传统潮流算法相结合才可体现出较好的计算性能，且每次更新潮流待求量全纯函数的幂级数高阶项系数后，需计算所有节点的电压逼近值，计算冗余度高也是制约该方法求解效率的主要原因。文献[5]指出HEM在求解大规模系统潮流时，用于全纯函数显式化的幂级数阶数过高是导致实际系统潮流计算效率较低的另一主要原因，且受计算机双精度限制，难以保证潮流解的精度。文献[6]进一步分析了当幂级数阶数过高时，求解过程中的舍入误差对HEM求解电力系统潮流的影响。文献[7]进一步从数学角度论证了HEM中所采用的基于

近似的解析延拓方法，在不考虑计算机舍入误差情况下，当幂级数计算阶数过高时

近似存在伪零极点对(Froissart doublets现象)，将影响潮流收敛。

因此，提出一种适用于大规模电力系统，且鲁棒性强的潮流计算方法尤为重要。

发明内容

本发明提供了一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法、装置，本发明针对实际潮流计算中发电机节点的类型转换，提出两种基于HEM的节点类型转换策略，本发明实现了大规模电力系统潮流的准确快速计算，且节点类型转换策略正确可行，具有较强的鲁棒性，详见下文描述：

第一方面、一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法，所述方法包括：

1)根据各节点电压常项值、电流常项值及建立的递推关系式求解高阶项幂级数系数，根据Bauer’s Eta法求取先验节点电压逼近值；

2)若先验节点电压逼近值满足内循环精度要求，计算所有节点电压初始逼近值，并根据初始逼近值计算此时节点注入复功率以及功率不平衡量，若功率不平衡量满足潮流精度，执行步骤4)；否则继续计算更高阶幂级数系数，更新先验节点电压逼近值并重复本步骤直至幂级数阶数达到其上限n_max，执行步骤3)；

3)计算所有节点电压再次逼近值，并根据再次逼近值更新电压常项值，继而更新电流常项值，执行步骤1)；

4)计算PV节点无功出力大小，并与其限值进行比较，存在越限情况时选择转换方案进行节点类型转换，初始化电压、电流常项值，而后执行步骤1)；不存在节点出力越限时，输出潮流结果，流程结束。

其中，在步骤1)之前所述方法还包括：根据电力系统中不同类型节点的特点，基于设置的电压初始常项值、电流初始常项值，构建不同类型节点的全纯嵌入潮流计算模型。

进一步地，所述先验节点为：基于系统拓扑结构，统计所有PV节点的连接度，选取大于给定连接度阈值的所有PV节点作为先验节点。

其中，所述转换方案为：

方案一：潮流初步收敛后，根据各节点的电压值，计算出所有PV节点的无功出力，并与各发电机无功出力上下限进行对比，将所有无功出力越限节点全部转为PQ节点，然后继续采用基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法获取系统新状态下的潮流解，并不断重复上述过程，直至不存在越限节点为止；

方案二：计算出初步潮流分布后，判断出无功出力越限量最大的节点，仅将该节点转换为PQ节点，各节点全纯嵌入潮流模型重构后，采用基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法不断计算潮流，直至满足所有节点的无功上下限约束，得到最终潮流解。

第二方面、一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算装置，所述装置包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器调用存储器中存储的程序指令以使装置执行第一方面中的任一项所述的方法步骤。

第三方面、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时使所述处理器执行第一方面中的任一项所述的方法步骤。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

1、本发明提出了一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流求解方法，可实现不同规模电力系统潮流的准确求解；

2、本发明所提基于常项值的全纯嵌入潮流计算方法可改善传统HEM中解析延拓的收敛问题，具有更好的潮流收敛性能和更高的计算准确性；

3、本发明提出了常项值动态更新策略和先验节点电压幅值预判机制，可有效降低全纯嵌入潮流的计算量，在保证计算准确性的前提下，有效提高了计算效率；

4、本发明提出了基于HEM的两种节点类型转换策略，可根据实际工况要求选择合适的转换策略，进一步实现实际潮流求解中的发电机节点类型转换；

5、与NR法相比，本发明所提出的方法不依赖初值便可准确、快速计算出系统潮流解，收敛性更强，为新型电力系统的潮流计算提供了新思路。

附图说明

图1为一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法的流程图；

图2为118节点测试系统节点类型转换策略一下CHELM与NR的电压计算结果对比的示意图；

图3为118节点测试系统节点类型转换策略二下CHELM与NR的电压计算结果对比的示意图；

图4为传统HELM与CHELM计算耗时对比的示意图；

图5为CHELM与P-CHELM计算耗时对比的示意图；

图6为传统HELM与P-CHELM计算耗时对比的示意图；

图7为CHELM与NR法计算耗时对比的示意图；

图8为一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

为了解决背景技术中现有全纯嵌入潮流存在的缺陷与不足，本发明实施例提出一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流求解方法(Holomorphic Embedding Load FlowMethod Based on Constant Values and Priori Buses，P-CHELM)及装置。首先，针对传统HEM求解大规模电力系统潮流时存在的解析延拓收敛性问题，构建基于常项值的全纯嵌入潮流(CHELM)模型，并提出常项值动态更新策略以避免高阶Padé近似计算，提高HEM收敛性；进一步，针对传统HEM更新幂级数高阶项系数后便计算系统所有节点电压逼近值，存在较多冗余计算的不足，定义系统先验节点，通过先验节点电压幅值误差，评估潮流计算过程中功率不平衡量是否已接近潮流收敛阈值，进而确定是否采用Bauer’s Eta法计算所有节点电压逼近值，以减少计算冗余，提高求解效率(P-CHELM)；最后，针对潮流计算中发电机节点的类型转换，提出两种基于全纯嵌入潮流的节点类型转换策略，为实际电力系统潮流求解提供了鲁棒性更强的计算工具。

实施例1

一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法，参见图1，该方法包括以下步骤：

101：根据电力系统中不同类型节点的特点，构建基于常项值的全纯嵌入潮流模型，并设置幂级数阶数计算上限n_max以及各节点电压初始常项值

将其作为各节点电压全纯函数幂级数常数项值，并计算电流初始常项值

以获取高阶项幂级数系数；

102：根据全纯函数特性，将全纯函数以幂级数替代，由多项式两边各次项幂级数系数完全相等的性质，推导出各全纯函数幂级数的高阶项系数V_i[n]与低阶项系数V_i[n-1]间的递推关系式；

103：根据各节点电压、电流常项值及建立的递推关系式求解高阶项幂级数系数，而后根据Bauer’s Eta法求取先验节点电压逼近值；

104：若先验节点电压逼近值满足内循环精度要求，进一步计算所有节点电压初始逼近值，并根据所得初始电压逼近值计算此时节点注入复功率以及功率不平衡量，若功率不平衡量满足潮流精度，执行步骤106；否则继续计算更高阶幂级数系数，更新先验节点电压逼近值并重复本步骤直至幂级数阶数达到其上限n_max，执行步骤105；

其中，将PQ节点有功、无功及PV节点有功计算值与实际值的误差记为功率不平衡量。

105：计算所有节点电压再次逼近值，并根据此值更新电压常项值，继而更新电流常项值，执行步骤103；

106：计算PV节点无功出力大小，并与其限值进行比较，存在越限情况时选择转换方案进行节点类型转换，初始化电压、电流常项值，而后执行步骤103；不存在节点出力越限时，输出潮流结果，流程结束。

综上所述，本发明实施例通过上述步骤101-步骤106实现了基于常项值和先验节点的电力系统全纯嵌入潮流计算，同时可以根据实际工况实现节点类型的转换，无需提供初值，且相对传统HELM计算更加灵活，通过减少冗余计算提高了计算效率。

实施例2

下面结合具体的计算公式、实例对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：

201：设置幂级数阶数计算上限n_max以及电压初始常项值

计算电流初始常项值

式中，节点b为任意节点，

为除去对地导纳后节点导纳矩阵的对称部分，

为节点b的电流初始常项值，

为节点k的电压初始常项值(采用传统HELM的各节点电压幂级数常数项值)，N为总节点数。

202：基于设置的电压、电流初始常项值，构建不同类型节点的CHELM模型；

其中，步骤202主要包括：

1)PQ节点CHELM模型：

式中，α为嵌入复参数，

为节点注入功率，

为节点电压(相量)，Y_i,sh为节点i对地自导纳，

分别为除去对地导纳后节点导纳矩阵的对称部分和不对称部分，其中不对称部分主要由于移相变压器的复数变比导致的，

为PQ节点i的电流常项值，“*”为共轭运算符，V_k(α)为节点k的电压全纯函数，V_i(α)为节点i的电压全纯函数。

2)PV节点CHELM模型：

式中，V_im为PV节点的电压幅值，

分别为PV节点i的电流、电压常项值。

3)平衡节点CHELM模型：

式中，

为平衡节点电压，REF为平衡节点集合。

203：根据多项式性质，推导出各全纯函数幂级数高阶项系数V_i[n]与低阶项系数V_i[n-1]间的递推关系式，由已知低阶项系数和求解矩阵计算幂级数高阶项系数；

其中，步骤203主要包括：

1)CHELM中PQ节点幂级数高阶项系数递推式：

为消除式(2)-(3)全纯嵌入模型中的分式，定义W_i(α)＝1/V_i(α)。对PQ节点所涉及的全纯函数进行泰勒级数展开：

将式(5)代入式(2)的PQ节点潮流模型中，根据多项式等式两边同阶项幂级数系数相等的原则，可得到对应高阶项幂级数系数V[n]与低阶项幂级数系数W[n-1]、V[n-1]的递推关系式：

2)CHELM中PV节点幂级数高阶项系数递推式：

与PQ节点类似，将各全纯函数的泰勒展开式代入式(3)所示PV节点全纯嵌入潮流模型中，通过比较等式两边同阶项幂级数系数可得等式：

式中，Rhs_Known[n-1]如式所示：

3)CHELM中平衡节点幂级数高阶项系数递推式：

将式(4)平衡节点潮流模型中全纯函数由其展开式替代后，比较等式两边同次幂系数得：

由式(8)可以看出：PV节点电压幅值约束所推导出的递归关系式中，包含节点电压实部V_ire和虚部V_iim。为便于统一求解，所有节点的电压待求量均采用直角坐标形式

将Y＝G+jB、

代入式(6)-(10)，令复数型递归关系等式两边实部、虚部分别相等，继而将整体求解过程转换为实数方程的求解。

为方便计算机求解，需将上述高阶项系数递推式以矩阵形式表示。以四节点系统(节点1为平衡节点，节点3为PQ节点，节点2和4为PV节点)为例，推导出P-CHELM高阶项幂级数系数的矩阵求解形式如式(11)所示。通过多次求解此线性方程组便可求得高阶项幂级数系数，实现隐式全纯函数显式化；

204：求取高阶项幂级数系数后，由Bauer’s Eta法求取先验节点电压逼近值

(定义系统中部分PV节点为先验节点)，当所求先验节点的电压幅值

与其给定电压幅值误差满足预设内循环精度tol要求时，再计算所有节点的电压逼近值，继而由式(12)和(13)得到功率

及最大功率不平衡量max_mis；然后将max_mis与给定潮流外循环精度比较，直至满足精度要求，潮流初步收敛；否则继续由步骤203计算更高阶幂级数系数；

式中，V(1)_pade为所有节点电压逼近值组成的列矩阵，“1”表示复参数α取值为1，“·”表示矩阵点乘运算，“×”表示矩阵乘法运算。

式中，mis_{S_PQ}为PQ节点复功率不平衡量，mis_{P_PV}为PV节点有功功率不平衡量。“Re”表示取PQ节点复功率不平衡量的实部，“Im”为取复数虚部，

为PQ节点的计算功率，

为PQ节点的实际给定功率，P_{calc_PV}为PV节点所计算的有功功率，P_PV为PV节点的实际给定有功功率，max_mis为最大功率不平衡量。

其中，先验节点选取标准如下：首先基于系统拓扑结构，统计所有PV节点的连接度(本发明将节点所连支路数定义为连接度)，选取大于给定连接度阈值的所有PV节点作为先验节点。本发明经过MATPOWER测试系统验证发现，当先验节点的连接度阈值为4时，各测试系统的计算耗时最少。

205：当计算阶数达所设上限n_max后，采用Bauer’s Eta法计算所有节点的电压逼近值，并根据此值更新所有节点电压常项值

并由式(1)计算对应的电流常项值

而后继续执行步骤202-204；

206：当潮流初步收敛后，由式(14)计算所有PV节点的无功出力值，当存在PV节点无功出力值越限时，选择适合实际工况的节点类型转换方案，然后执行步骤201-205直至不存在越限节点，潮流最终收敛，输出潮流分布，结束计算。

式中，Q_{load_PV}为PV节点所接无功功率负荷，

为PV节点电压，Y_PV为节点导纳矩阵中PV节点对应部分，Q_{ge_PV}为PV节点的发电机无功出力值。

其中，本发明实施例提出了适用于HELM的两种节点类型转换方案：

方案一：潮流初步收敛后，根据此时各节点的电压值，由式(14)计算出所有PV节点的无功出力，并与各发电机无功出力上下限进行对比，将所有无功出力越限节点全部转为PQ节点，然后继续采用步骤201-205计算系统新状态下的潮流解，并不断重复上述过程，直至不存在越限节点为止。

方案二：计算出初步潮流分布后，判断出无功出力越限量最大的节点，仅将该节点转换为PQ节点，并采用步骤201-205不断计算潮流，直至满足所有节点的无功上下限约束，得到最终潮流解。

上述两种节点转换策略均可在所提CHELM及P-CHELM中实现，具体采用哪一种转换策略，需结合电网中发电机的实际运行情况进行选择：方案一需将所有越限节点均转为PQ节点，可以有效确保所有发电机安全稳定运行，但越限节点较多时不符合运行准则，且存在部分PV节点被强制转换的可能性；而方案二每次潮流收敛后仅将越限值最大的节点转为PQ节点，可尽可能少的将越限节点转为PQ节点，但是在潮流计算过程中，会存在部分发电机处在无功越限的状态下运行，影响电网运行安全稳定性。因此，在实际工程中，应权衡利弊选择合适的转换方案。

综上所述，本发明实施例通过上述步骤201-步骤206，基于全纯嵌入求解理论，通过构建基于常项值的全纯嵌入潮流模型，引入先验节点幅值预判机制，提高了全纯嵌入潮流收敛性和计算效率，实现了电力系统全纯嵌入潮流的准确快速计算。

实施例3

下面结合具体的实例、图2-图7、以及表1-表4，对实施例1和2中的方案进行可行性验证，详见下文描述：

首先，为验证本发明的准确性和通用性，对比了所提CHELM、P-CHELM与传统HELM、NR法在不同规模测试系统的潮流计算结果，对于NR法，若平启动的潮流计算不收敛，则采用MATPOWER所提供的初值进行计算。算例的计算精度均为10^-03(即0.001，下述描述类似，不再赘述)，幂级数阶数上限n_max＝12，Padé近似计算均采用Bauer’s Eta法。300节点及以下规模系统采用CHELM计算，1000节点以上大规模测试系统中采用P-CHELM计算，选择连接度大于4的所有PV节点作为先验节点，电压幅值预判精度设为10^-07。

表1以NR法潮流计算结果为基准，详细给出了传统HELM和所提P-CHELM潮流计算结果中电压幅值及相角的最大误差。由表1可以看出：对于表1中的各类测试系统，本文所提算法与NR法计算结果均一致。需要指出的是：P-CHELM是在CHELM基础上，引入了先验节点计算思路，仅会提高计算效率，不会影响潮流计算精度，故表1所得大规模系统P-CHELM的计算精度与CHELM的计算精度相同。因此，表1结果验证了所提CHELM和P-CHELM在电力系统潮流计算中准确性。传统HELM虽然理论上可以保证在系统存在潮流解的情况下求得该解，但是在实际计算时，由于部分系统展开项的幂级数阶数过高易出现伪零极点对，且计算过程中幂级数系数值随幂级数阶数升高不断增大，将可能导致解析延拓发散而无法得到正确的电压逼近值。而采用本发明所提CHELM计算时，当幂级数阶数达到上限后动态更新常项值，受所提方法幂级数阶数上限约束，所求阶数最高仅为n_max，且更新常项值后重新利用递归关系计算，可有效减小幂级数系数值，所得系数值随阶数升高不断减小，Padé近似可靠收敛。可以看出，所提算法较传统HELM具有更加好的潮流收敛性能，计算通用性更强。

表1 HELM与P-CHELM潮流计算结果中最大电压误差对比

其次，采用case 118测试系统对所提转换策略的准确性和通用性进行验证。采用所提CHELM计算的该测试系统基态潮流下PV节点无功越限情况如表2所示：节点9、15、16、43、46、48共六个PV节点出现无功功率越限情况，该计算结果与NR法计算结果一致。首先按照方案一，将上述无功越限的PV节点均转化为PQ节点，然后再采用CHELM计算系统的潮流。图2对比了所提CHELM与NR法计算所得6个越限节点最终的电压幅值和相位。由图中结果可知：采用所提CHELM节点转换方案一的计算结果与NR法的计算结果一致，且整个潮流计算结果中CHELM相对NR法的最大电压幅值误差为(3.53×10^-06)p.u.，最大相角误差为(1.66×10^-04)°，验证了所提CHELM节点类型转换方案一的可行性和有效性。

表2 case 118测试系统基态下无功功率越限节点

进一步根据所提CHELM的节点类型转换方案二，在每次潮流计算结束后仅对越限量最大的PV节点进行类型转换。类似的，表3将采用CHELM节点类型转换方案二的节点转换结果与NR法的节点转换结果进行了对比：二者均依次将节点46、16、43、9、48、15转换为PQ节点，共经过六次节点类型转换后得到了最终的潮流解。图3对比采用所提CHELM节点类型转换方案二与NR法计算的所有发生节点类型转换的节点电压幅值和相位，由图中结果可知：所提CHELM节点类型转换方案二所得各无功越限节点的电压计算结果与NR法的电压计算结果一致，且在求得的所有节点电压幅值和相位中，CHELM相对NR法的最大电压幅值误差为(1.56×10^-05)p.u.，最大相角误差为(8.23×10^-04)°，验证了所提CHELM节点转换方案二的正确性和有效性。

表3 case 118测试系统节点类型转换策略二下转换结果

进一步，为评估本发明的计算效率，分别从引入常项值和先验节点两方面对比传统HELM与所提CHELM和P-CHELM的计算效率，得到如图4、图5以及图6所示结果。其中，图4对比了传统HELM和所提CHELM在求解部分系统潮流时的计算耗时，图5对比了CHELM与P-CHELM求解部分系统的计算耗时，图6对比了所提P-CHELM和传统HELM在部分1000-25000节点测试系统中的潮流计算耗时。

由图4结果可知，引入所提动态更新常项值的计算策略后，CHELM计算效率明显高于传统HELM，其效率提升大于34％，平均提升了46.01％，计算耗时显著降低。这是由于HELM仅以一个固定幂级数常数项值作为计算初始点，不断更新高阶幂级数系数，进而求取各节点电压值，计算效率较低。而本发明所提CHELM每达到所设定的幂级数阶数上限n_max后更新常项值，求解过程更灵活，不仅可保证解析延拓具有较好的收敛性，而且可更快求得电压解，显著缩短了全纯嵌入潮流求解耗时。由图5可知，考虑先验节点后可进一步提高全纯嵌入潮流的计算效率，其计算效率最低提升了17％，平均提升率为24.37％。故引入所提先验节点的计算策略后，可减少不必要的冗余计算，有效提高CHELM的计算效率。由图6可知：所提P-CHELM计算效率远优于传统HELM，计算效率提升率高达49.55％－64.74％，平均提升率为58.78％。综上，相比于传统HELM，本发明所提潮流计算方法不仅收敛性强、计算准确度高，且具有更高的计算效率。

最后，为评估本发明的鲁棒性，进一步对比了本发明所提方法与平启动下NR法的收敛性和计算耗时。NR法最大迭代次数设为10次。NR法采用平启动时，300节点及以下规模的系统均可有效收敛，其计算时间与所提CHELM对比结果如图7所示。由图7可知：对于小规模的系统，CHELM在保证计算准确性的前提下，计算效率接近NR法。1000节点以上的大规模系统P-CHELM与NR法的计算耗时如表4所示。由表4可知：随着系统规模增大，NR法采用平启动时，收敛问题愈发严重；而所提P-CHELM仍能保持全纯嵌入潮流求解的特性，在保证计算结果准确性和精度的前提下，体现出良好的收敛性。综上，本发明所提P-CHELM对不同规模的电力系统的潮流计算均可收敛，相对NR法具有更强的鲁棒性。

表4 P-CHELM与NR法计算耗时

上述结果表明：所提出的基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法可以准确、快速地计算出系统潮流解，具有良好地算法稳定性，较传统HELM和NR法均具有更强的潮流收敛性，且相对于传统HELM计算效率优势明显，为电力系统潮流计算提供了新思路。

实施例4

一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算，参见图8，该装置包括：处理器1和存储器2，存储器2中存储有程序指令，处理器1调用存储器2中存储的程序指令以使装置执行实施例1中的以下方法步骤：

1)根据各节点电压常项值、电流常项值及建立的递推关系式求解高阶项幂级数系数，根据Bauer’s Eta法求取先验节点电压逼近值；

2)若先验节点电压逼近值满足内循环精度要求，计算所有节点电压初始逼近值，并根据初始逼近值计算此时节点注入复功率以及功率不平衡量，若功率不平衡量满足潮流精度，执行步骤4)；否则继续计算更高阶幂级数系数，更新先验节点电压逼近值并重复本步骤直至幂级数阶数达到其上限n_max，执行步骤3)；

3)计算所有节点电压再次逼近值，并根据再次逼近值更新电压常项值，继而更新电流常项值，执行步骤1)；

4)计算PV节点无功出力大小，并与其限值进行比较，存在越限情况时选择转换方案进行节点类型转换，初始化电压、电流常项值，而后执行步骤1)；不存在节点出力越限时，输出潮流结果，流程结束。

其中，在步骤1)之前所述方法还包括：根据电力系统中不同类型节点的特点，基于设置的电压初始常项值、电流初始常项值，构建不同类型节点的全纯嵌入潮流计算模型。

进一步地，先验节点为：基于系统拓扑结构，统计所有PV节点的连接度，选取大于给定连接度阈值的所有PV节点作为先验节点。

其中，转换方案为：

方案一：潮流初步收敛后，根据各节点的电压值，计算出所有PV节点的无功出力，并与各发电机无功出力上下限进行对比，将所有无功出力越限节点全部转为PQ节点，然后继续采用基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法获取系统新状态下的潮流解，并不断重复上述过程，直至不存在越限节点为止；

方案二：计算出初步潮流分布后，判断出无功出力越限量最大的节点，仅将该节点转换为PQ节点，各节点全纯嵌入潮流模型重构后，采用基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法不断计算潮流，直至满足所有节点的无功上下限约束，得到最终潮流解。

综上所述，本发明实现了大规模电力系统潮流的准确快速计算，且节点类型转换策略正确可行，具有较强的鲁棒性。

这里需要指出的是，以上实施例中的装置描述是与实施例中的方法描述相对应的，本发明实施例在此不做赘述。

上述的处理器1和存储器2的执行主体可以是计算机、单片机、微控制器等具有计算功能的器件，具体实现时，本发明实施例对执行主体不做限制，根据实际应用中的需要进行选择。

存储器2和处理器1之间通过总线3传输数据信号，本发明实施例对此不做赘述。

实施例5

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质包括存储的程序，在程序运行时控制存储介质所在的设备执行上述实施例中的方法步骤。

该计算机可读存储介质包括但不限于快闪存储器、硬盘、固态硬盘等。

这里需要指出的是，以上实施例中的可读存储介质描述是与实施例中的方法描述相对应的，本发明实施例在此不做赘述。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。

计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过计算机可读存储介质进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质或者半导体介质等。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

参考文献

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[4]H.D.Chiang,T.Wang,H.Sheng.A Novel Fast and Flexible HolomorphicEmbedding Power Flow Method[J].IEEE Transactions on Power Systems,2018,33(3):2551-2562.

[5]Shruti R,Yang Feng,Daniel J,et al.The holomorphic embedding methodapplied to the power flow problem[J].IEEE Transactions on Power Systems,2016,31(5):3816-3828.

[6]Liu Chengxi,Wang Bin,Hu Fengkai,et al.Online voltage stabilityassessment for load areas based on the holomorphic embedding method[J].IEEETransactions on Power Systems,2018,33(4):3720-3734.

[7]Beckermann B,Matos A C.Algebraic properties of robust Padéapproximants[J].Journal of Approximation Theory,2015,190:91-115.

本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法，其特征在于，所述方法包括：

1)根据各节点电压常项值、电流常项值及建立的递推关系式求解高阶项幂级数系数，根据Bauer’s Eta法求取先验节点电压逼近值；

2)若先验节点电压逼近值满足内循环精度要求，计算所有节点电压初始逼近值，并根据初始逼近值计算此时节点注入复功率以及功率不平衡量，若功率不平衡量满足潮流精度，执行步骤4)；否则继续计算更高阶幂级数系数，更新先验节点电压逼近值并重复本步骤直至幂级数阶数达到其上限n_max，执行步骤3)；

3)计算所有节点电压再次逼近值，并根据再次逼近值更新电压常项值，继而更新电流常项值，执行步骤1)；

4)计算PV节点无功出力大小，并与其限值进行比较，存在越限情况时选择转换方案进行节点类型转换，初始化电压、电流常项值，而后执行步骤1)；不存在节点出力越限时，输出潮流结果，流程结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法，其特征在于，在步骤1)之前所述方法还包括：根据电力系统中不同类型节点的特点，基于设置的电压初始常项值、电流初始常项值，构建不同类型节点的全纯嵌入潮流计算模型。

3.根据权利要求1所述的一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法，其特征在于，所述先验节点为：基于系统拓扑结构，统计所有PV节点的连接度，选取大于给定连接度阈值的所有PV节点作为先验节点。

4.根据权利要求1所述的一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法，其特征在于，所述转换方案为：

方案一：潮流初步收敛后，根据各节点的电压值，计算出所有PV节点的无功出力，并与各发电机无功出力上下限进行对比，将所有无功出力越限节点全部转为PQ节点，然后继续采用基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法获取系统新状态下的潮流解，并不断重复上述过程，直至不存在越限节点为止；

方案二：计算出初步潮流分布后，判断出无功出力越限量最大的节点，仅将该节点转换为PQ节点，各节点全纯嵌入潮流模型重构后，采用基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算方法不断计算潮流，直至满足所有节点的无功上下限约束，得到最终潮流解。

5.一种基于常项值和先验节点的全纯嵌入潮流计算装置，其特征在于，所述装置包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器调用存储器中存储的程序指令以使装置执行权利要求1-4中的任一项所述的方法步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-4中的任一项所述的方法步骤。

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