电力系统稳定性分析_小论文（精选16篇）
1.电力系统稳定性分析_小论文 篇一
五年级信息技术上册《展评小板报》教
案分析
教学目标:
1、了解小板报的形式、结构。
2、以4人为一小组确立下节小板报的主题；
3、通过讨论规划作出版面设计。
教学重、难点:
确定小板报主题并进行版面设计
教学过程：
一、导入
师：（出示一张已修饰好的小板报）同学们，班级小板报椒宣传国家大事、介绍班级新人新事、传播科普知识等等内容的一个非常重要的窗口。
二、新授：设计小板报
活动一：了解小板报
师：将收集的小板报进行展示，激发学生学习热情，告诉他们小板报的组成及文中细节。并将一些优秀小板报共享供学生浏览。只有图文恰当的结合才能作出一个优秀的板报作品。
活动二：确定小报主题
1、确定主题
2、收集资料
师：讲解选择主题的一些注意事项。
生：学生4人分小组讨论后，汇报教师处确定主题进行登记。
师：到同学中去，边倾听，边指导。针对检查中发现的问题及时纠正指引，帮忙学生确定正确的小报主题。
活动三：版面设计
参照第49页图3，进行版面布局的规划
试一试：
回家对自己选定的主题进行资源的查找及初步的版面设计。
2.电力系统稳定性分析_小论文 篇二
电力系统小扰动稳定性是指电力系统在遭受小扰动后是否有能力恢复到原来的平衡状态的性能。特征值法是电力系统小扰动稳定分析的常用方法, 它根据系统线性化后状态方程的系统矩阵求取特征值, 进而分析系统的稳定性, 能够给出很多与稳定性相关的信息。但面对现代巨型电力系统, 全特征值QR法存在维数灾难问题, 可能提供不准确的特征值;而选择模式分析法等部分特征值法则无法确保不遗漏重要特征值[1,2,3]。此外, 常用于评价低频振荡衰减特性的机电模式最小阻尼比也存在不全面的缺陷[4,5]。因此, 无论是从可靠判定稳定性的角度, 还是从全面评价系统动态特性的角度, 都需要探索其他的方法。
李亚普诺夫直接法通过李亚普诺夫函数分析系统的稳定性, 是研究非线性系统稳定性的重要方法, 但存在构造李亚普诺夫函数困难的问题, 而直接法若用于线性定常系统的稳定性分析则非常规范和简洁[6]。直接法用于电力系统控制和暂态稳定分析方面已有丰富的研究成果[7,8,9], 但尚未见其用于电力系统小扰动稳定分析的文献。基于线性化模型, 直接法完全可应用于电力系统的小扰动稳定分析。另一方面, 从控制理论应用的角度看, 直接法一般仅用于低阶线性系统的稳定分析, 鲜见用于诸如电力系统这样的高阶线性系统稳定性分析的文献。本文探讨将直接法用于电力系统的小扰动稳定分析, 剖析了求解李亚普诺夫方程的算法, 引入功角偏差平方积分指标对机电振荡的动态性能做出评价, 并与特征值法进行比较。
1 线性定常系统稳定性的直接法分析
1.1 直接法稳定性判据
直接法基于能量观点, 采用李亚普诺夫函数 (广义能量函数) 判断系统平衡状态的稳定性。扰动后, 如果随着时间的推移系统储存的能量逐渐衰减, 且到达平衡状态时能量达到最小值, 系统就是渐近稳定的, 否则就是不稳定的。
下面描述线性定常系统稳定性的直接法判据[6]。
对线性定常系统
其平衡状态xe=0为大范围渐近稳定的充要条件是:对任意给定的正定实对称矩阵Q, 必定存在正定的实对称矩阵P, 满足李亚普诺夫方程
并且
是系统的李亚普诺夫函数。
Q阵的选择与系统的稳定性结论无关, 只需为正定即可。为简便, 常取Q=I, I为单位矩阵。
1.2 李亚普诺夫方程的求解
直接法分析系统稳定性的关键是由式 (2) 李亚普诺夫方程快速准确地求出P阵。求解李亚普诺夫方程的方法已有不少。根据P和Q阵的对称性分解合并同类项的方法[10]简单明了, 但其中间数据占用内存太大;用高维新公式[11]求解李亚普诺夫方程需要首先知道A阵的特征值性质;降阶法[12]则是将李亚普诺夫方程的数值解转化为一个代数特征值问题。这些方法在一定程度上丧失了直接法的本意。
Matlab中的命令lyap求解李亚普诺夫方程效率较高, 现对其算法进行剖析[13]。
将系统矩阵A通过一个正交矩阵U相似变换到上三角分块矩阵A′, 即
其中, 矩阵块A′ii最高为2阶, 因此AT通过正交矩阵U相似变换可得到下三角分块矩阵A′T。
表示李亚普诺夫方程中矩阵P和Q的正交相似变换分别为
则可有
由其可解出P′中的各分块矩阵, 从而得到矩阵P=UP′UT。这种方法将高阶李亚普诺夫矩阵方程的求解问题化为p×p个不高于2阶的低阶矩阵方程的独立求解问题, 在计算时间和计算机空间占用上都得到显著的节约。本文采用这种方法求解李亚普诺夫方程。
李亚普诺夫方程的求解在数学上属于线性代数方程组的求解问题。上述正交变换分解法每个矩阵代数方程的阶数不高于2阶, 其可靠求解不存在问题, 从这一点看采用直接法判断电力系统小扰动稳定不会因遗漏信息或提供不准确信息导致误判。
1.3 基于直接法的系统动态性能评价
采用状态变量偏差平方积分评价系统的动态性能是一种有效的方法。对于稳定的线性系统, 用李亚普诺夫方程可以方便地求得状态变量偏差平方积分值。
设式 (1) 中描述的线性系统为稳定系统, 其中x为状态偏差量, 由式 (3) 计算指标函数值 (即各状态偏差量的加权平方积分值) J:
其中, QJ≥0, 称为对角加权矩阵。设
QJ=diag (q1, q2, …, qn)
则
可以利用QJ阵元素赋值的不同来突出或弱化某状态偏差量在J中的权重。特别地, 若QJ=I, 则
此时, J实际上就是系统各状态偏差量平方在t (0, +∞) 区间上的积分之和。对状态偏差量xi, 其自由响应曲线和平方积分结果如图1所示。
由图1可见, J值即图1 (b) 中的阴影面积, 能够反映xi的动态性能;J值小, 表明xi衰减速度快且振荡幅度小。
由式 (2) 和式 (3) 得:
将式 (1) 代入式 (4) 整理化简, 并考虑当系统稳定时x (∞) =0, 得:
由上可见, 直接法评价系统稳定时, 可以根据对角阵QJ元素的取值不同求出各状态偏差量平方积分值的加权和, 对系统的动态过程进行全面和准确的评价。对稳定的系统, 如果仅关心部分状态变量的动态过程, 则在对角阵QJ中只需取与这些状态变量对应的元素为正、其余元素为0即可。
2 电力系统小扰动稳定的直接法分析
电力系统低频振荡是指电力系统在欠阻尼情况下发生的发电机转子间机电摇摆或系统联络线上的功率振荡, 是常见的电力系统小扰动稳定问题。本文以低频振荡为对象说明直接法在电力系统小扰动分析与评价中的应用。
当发电机采用三阶实用模型, 励磁系统采用一阶惯性环节表示时, 分析电力系统低频振荡的线性化状态方程如式 (1) 所示, 式中
其中, A的各非零子矩阵均为对角阵;K1~K6是与系统平衡点有关的线性化系数矩阵;均为状态列向量。各符号的含义遵从习惯, 其中Δδ和Δω分别为相对于参考机组功角和角速度的数值[14]。
基于该模型运用第1节中的方法求解李亚普诺夫方程 (Q=I) , 根据P阵的正定性即可对系统稳定性作出判断。
描述低频振荡最直观的变量是功角。对稳定系统, 在李亚普诺夫方程中取
即在QJ阵中仅取对应于功角的对角元素为1, 其余为0, 对给定的Δδ初值就可以求出评价系统动态性能的各功角状态量平方积分之和J。对相同的功角初值, J越小表明动态过程越短, 系统性能越好。
3 算例
本文运用直接法对算例系统1~4的小扰动稳定性进行分析, 并与特征值法进行对比, 结果如表1所示, 表中λ表示系统的特征值。4个算例系统分别为WSCC 3机系统[15]、中国电力科学研究院6机系统[16]、中国电力科学研究院8机系统[17]和New England 10机系统[18]。
由表1可见, 2种方法所得稳定性判断结果完全一致, 其中算例系统3和4不稳定。
对算例系统3和4, 分别按照表2和表3所示顺序 (按动态最小阻尼比配置准则) [19]对发电机组配置PSS以改善系统稳定性, 并同时列出了特征值法所得机电模式最小阻尼比ζmin和直接法的功角偏差平方积分值J (δ (0) =1) 对系统动态性能进行评价。
机电模式最小阻尼比ζmin是被广泛采用的低频振荡评价指标。由表2和表3可见, 随着配置PSS机组的增加, ζmin单调增大, 按照认识习惯, 这表明系统稳定性能逐步改善, 越来越好。但同时可见, 功角偏差平方积分值J随着PSS配置的增加, 并不总是单调减小, 如两表中加框的相邻J值就出现了相反的情况, 这与基于机电模式最小阻尼比的评价结果不一致。
对这一现象分析如下。有文献指出, 新配置的PSS在改善某个机电模式阻尼的同时也可能恶化其他机电模式的阻尼[5]。机电模式最小阻尼比除了它所对应的所谓主导机电模式外, 并没有提供其他机电模式的阻尼信息, 从这一点看, 采用ζmin评价低频振荡虽然具有一定道理, 但并不全面。
图2所示为算例系统3的6号机组配置PSS前后1号机组的功角曲线, 其与表2第3、4行数据对应。
图2表明, 在算例系统3的6号机组配置PSS后, 与配置前相比虽然ζmin有所提升, 但1号机组的功角波动程度非但不减反而略有增加, 这是ζmin不能全面描述系统机电动态特性的一个示例。而功角偏差平方积分值J包含了所有机组功角在 (0, ∞) 时间区间上的波动信息, 包括6号机组配置PSS后至少1号机组的功角波动性略有恶化的信息, 因此J可以更准确全面地反映系统的机电动态过程。
4 结论
本文探索将李亚普诺夫直接法用于电力系统小扰动稳定性的分析与评价。
a.运用直接法能够正确可靠地判定系统的小扰动稳定性, 不会出现因信息遗漏或不准确导致稳定性误判;状态偏差平方积分指标较机电模式最小阻尼比能够更全面地评价系统的动态性能。
b.状态偏差平方积分值虽然能够对系统动态性能进行全面的评价, 但目前还没有一个统一评价标准, 只能根据其变化趋势来判定系统稳定性是否改善;计算经验表明, 对算例系统, 求解李亚普诺夫方程耗用机时较特征值稍多。将李亚普诺夫直接法用于电力系统小扰动稳定性分析需要进一步探索。
摘要：对李亚普诺夫直接法用于分析和评价电力系统小扰动稳定性进行研究。介绍了线性定常系统稳定性的直接法判据, 剖析了求解李亚普诺夫方程的算法, 引入状态偏差量平方积分指标对系统动态性能进行评价。以4个算例系统的低频振荡为对象, 具体研究直接法在电力系统小扰动稳定分析中的应用。研究结果表明:直接法可以正确可靠地判断电力系统的小扰动稳定性;采用功角偏差平方积分指标评价低频振荡动态特性比常用的机电模式最小阻尼比更为全面, 丰富了电力系统小扰动稳定性的评价方法。
3.电力系统稳定性分析_小论文 篇三
电力调度中心是供电企业核心部门和重点保卫单位之一，特别是在国家重大活动、节日保供电、服务社会等，为重点保证调度指挥中心自身办公岗位照明及调度通信设备可靠供电，显得更为重要。所以本文就如何确保《电力系统220V电压UPS稳定可靠性供電》论点，经过多年来工作经历所解决考虑的电力系统电源电压稳定可靠性设计规化和维护方面的论说。
一、电气室UPS环境
1.机房电气供电要求
UPS不间断电源系统是通信设备电源供应站，如果电源中断或瞬间断电，目前应急电源供电无法达到设备要求，也会造成设备损坏，对公司产生严重损失。UPS电源机房应有：UPS专供分路配电箱、空调配电盘、照明配电盘、市电总电力屏，以上电力箱体及电力线都比较粗大，所以箱体设计尽可能采用落地型，以利将来扩充电缆线施工及维修方便。
2.采用市电供电时常发生之状况
电源（市电）不稳定，往往是通信设备的致命伤，尤其是硬式磁机，若常常在不稳定的电源下工作，很容易使设备死机，而市电品质无法完全符合计算机之标准，所以必须加装不断电设备（UPS），来确保电源质量。
3.防火及温度要求
电气室UPS机房环境内选用材料要防火性能好，吊顶、地板、墙面和割断都要具有良好的防火性能。环境温度UPS机房应有空调系统，设备满足合适的工作环境。
工作环境温度和湿度控制如下：
UPS机房的温、湿度
二、UPS电源系统的组成
1.UPS主要是由充电器、整流器、电池组及逆变器等部分组成。逆变器是UPS中最重要的部分。UPS常用的逆变器由方波逆变器、阶梯波逆变器及脉宽调制逆变器等种类。
UPS电源系统的组成
整流器：输入的交流电转化为恒定电压的直流，一路给蓄电池进行补充电，一路送给逆变器以便转化为交流供给负载使用；逆变器：将整流器或蓄电池送来的直流转化为交流输出，以便供给负载使用。
蓄电池：能量储存装置。
静态开关：二路输入一路输出的高速转换开关，二路输入分别是逆变器和市电送来，输出送至负载。
维修旁路开关：以便UPS常规保养或故障检修时，在不中断负载运行条件下将UPS退出运行并与系统隔离，保证操作时设备和人员的安全。
2.UPS电源系统的作用：
消除市电上的电涌、瞬间高电压、瞬间低电压、电线噪声和频率偏移等“电源污染”，改善电源质量，为系统设备提供高质量的电源。
3.UPS电源分类：按工作原理可分为后备式、在线式、以及在线互动式三种。
4.UPS供电部分指标：
三、如使用在线式UPS的特点和工作原理分析
在线式UPS结构较复杂，但性能完善，能解决所有电源问题，其显著特点是能够持续零中断地输出纯净正弦波交流电，能够解决尖峰、浪涌、频率漂移等全部的电源问题。我站机房采用的是宁达系列在线式长效型的UPS，电池组由16节60Ah的蓄电池组成，8节串联后再并联。
工作原理：如下图所示
四、UPS的使用
1.UPS负载的选择
并非所有的电器设备都需要UPS，同样UPS也并不适用于所有电器设备。用户在选择UPS的负载时只要应考虑负载的大小、负载的特性、负载的重要程度以及不良电力对负载的影响程度。
2.放电时间的配置
停电后UPS是依靠电池储能继续给负载供电的，长效型UPS备用时间主要受电池成本、安装空间大小以及电池回充时间等因素的限制。一般电力环境较差、停电频繁的地区可以采用UPS与发电机配合供电的方式。
五、UPS的维护分析
1、主机的维护：UPS一般都是智能型的不需要很大的维护，它对环境温度、湿度的要求也不高（温度0℃-40℃，湿度10%-90%）。环境保持清洁可以减少有害灰尘对UPS内部线路的腐蚀，主机使用1年必须由专业人员对机箱内部进行灰尘清洁。定期对UPS的接地进行测试，保证接地电阻小于5Ω。
2、电池组的维护：我站UPS主要使用的是免维护铅酸蓄电池，在使用时不需要专门的维护人员进行维护，但在使用时还是有要求的，影响电池使用寿命的主要因素是安装、稳定、充放电流、充电电压、放电深度和长期充电等。电池应安装在通风、清洁、阴凉、干燥的地方，环境温度对电池的充放影响很大，温度过高会使电池过充电，温度过低会使电池充电不足，因此环境温度一般在25℃左右为宜。
六、UPS设备的防雷措施分析
电力系统220电压UPS稳定可靠性分析，在建设规划中应一并考虑电力系统通信站应急UPS电源房的防雷措施，雷电过电压及电磁干扰防护，以保护通信电源设备及人身安全，确保电力通信网建设及运行管理工作。
调度通信综合楼内的通信站应与同一楼内的动力装置、建筑物避雷装置共用一个接地网。大楼及通信机房接地引下线可利用建筑物主体钢筋，钢筋自身上、下连接点应采用搭焊接，且其上端应与房顶避雷装置、下端应与接地网、中间应与各层均压网或环形接地母线焊接成电气上连通的笼式接地系统，对于隐蔽工程应实行随工验收，重要部位应进行拍照和专项记录存档。位于通信站的接地网应至少用两根规格不小于40mm×4mm的镀锌扁钢与厂、站的接地网均压相连。接地体材料要求。接地体一般应采用镀锌钢材，其规格应根据最大故障电流来确定，一般应不小于如下数值。
每年春分节气前防雷测量注意事项：
1、测量时接地装置宜与避雷线同点接入应牢固。
2、电流极、电压极应布置在与线路或地下金属管道垂直的方向上。
3、应避免在雨后立即测量接地电阻。
4.电力系统稳定性分析_小论文 篇四
证明了系统的渐近稳定性,即limt→∞ →p(・,t)=→p0,并给出了一种方法,证明了系统的牢固可靠度不小于瞬态可靠度,即p0(t)≥p0*=limt→∞ p0(t).
作 者：朱晓杰 张玉峰 周生彬 ZHU Xiao-jie ZHANG Yu-feng ZHOU Sheng-bin 作者单位：朱晓杰,周生彬,ZHU Xiao-jie,ZHOU Sheng-bin(牡丹江师范学院,数学系,黑龙江,牡丹江,157012)
张玉峰,ZHANG Yu-feng(延边大学,理学院数学系,吉林,延吉,133002)
5.电力系统稳定性分析_小论文 篇五
基于LabVIEW的直升机发动机控制-机械扭振系统耦合稳定性分析
直升机发动机控制系统与传动系统所构成的`耦合闭环系统在某些情况下可能会失稳,造成严重的后果,所以在设计时需要确保其为耦合稳定.本文首先分析了耦合系统失稳的原因,然后以LabVIEW为开发工具对实际直升机系统进行建模,输入各部分的传递函数,并对耦合系统的稳定性进行了分析,最后对提高系统稳定性提出了一些改进意见.
作 者：袁明 张方 姜金辉 YUAN Ming ZHANG Fang JIANG Jinhui 作者单位：南京航空航天大学振动工程研究所,南京,210016刊 名：直升机技术英文刊名：HELICOPTER TECHNIQUE年，卷(期)：2009“”(4)分类号：V233.7关键词：LabVIEW 直升机 耦合稳定
6.电力系统稳定性分析_小论文 篇六
基于LMI的结构摄动系统二次稳定裕度分析
研究了结构摄动系统满足指定性能的稳定裕度问题.从系统完全二次稳定性出发,给出了结构摄动系统满足H∞性能指标的`二次稳定半径定义,并且转化为基于线性矩阵不等式(LMI)的极值问题进行计算.对于广义参数不确定性系统,基于LMI给出了使二次稳定裕度尽可能大的H∞控制器设计方法.该方法应用于某型双转子涡喷发动机稳态控制器的设计,拓宽了系统的鲁棒稳定界.
作 者：谢光华 曾庆福 Xie Guanghua Zeng Qingfu 作者单位：西北工业大学,数据处理中心,陕西,西安,710072刊 名：推进技术 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY年，卷(期)：21(2)分类号：V235.11关键词：航空发动机 控制系统 鲁棒控制 稳定性分析 矩阵算法
7.电力系统小干扰稳定实时控制 篇七
随着电力系统的发展,特别是特高压工程的实施,电力系统大区域互联成为发展趋势。由于大规模电能的长距离输送,互联电网动态稳定性问题成为制约大型互联电力系统输送能力的重要因素,也决定了整个系统的运行稳定性[1,2,3,4]。
针对系统区域振荡稳定,一般通过预防控制措施(如安装电力系统稳定器(PSS)、合理调整运行方式等)都可以有效地抑制振荡。但是在某些突发场景下,针对区域振荡的预防控制措施都已失效,在系统开始或者已经发生区域功率振荡失稳时,运行人员采取何种紧急控制措施以抑制系统低频振荡,是系统保持稳定的关键。目前基于运行人员的经验以及对系统的了解,选择某些机组减出力、某些地点减负荷,可以有效地抑制系统振荡。然而随着“三华联网”和特高压互联工程的实施,以及大规模区域互联电网的形成,系统与外网的连接越来越密切,受外网的影响也越来越大,整个系统的复杂性成倍增加,此时仅依靠运行人员的经验已经不能适应大规模区域互联电网的发展要求,需要给予运行人员充分的小干扰稳定的控制信息以及辅助控制决策,以快速有效地采取控制措施抑制振荡。
实际应用中的紧急控制[5]是针对电力系统暂态稳定提出的,目的是在发生故障导致系统可能暂态失稳时,通过紧急控制使得系统保持暂态稳定。电力系统紧急控制是没有调度员参与的闭环控制,以工况和故障作索引,预先制作决策表,一旦检测到故障立刻搜索决策表,用前馈控制率执行决策表中相应的切机、切负荷、故障解列等措施。紧急控制系统分为“实时计算、实时控制”,“离线预算、实时匹配”和“在线预算、实时匹配”3类方案,紧急控制基于具体的运行工况和具体故障场景,数据量大,计算量大,同时对时间要求高(一般在故障发生后的10 ms内采取最佳决策),故理想的“实时计算、实时控制”方案并不现实,“在线预算、实时匹配”成为紧急控制研究的方向,也取得了实质性的进展[6]。小干扰稳定同样存在紧急控制,即在低频振荡已经发生时(此时针对小干扰稳定的预防控制措施已经失效),采取紧急控制措施(降出力、减负荷)以抑制振荡。
目前国内外对小干扰稳定机理已经开展研究[7,8,9],对小干扰稳定预防控制也进行了卓有成效的工作,在负荷[7]、FACTS附加阻尼控制[8,9]、励磁[9]、DTA[10,11,12,13]分析法等方面的研究工作确保了实际电力系统低频振荡稳定性。但对于小干扰稳定紧急控制方面开展的工作并不多,其原因在于运行人员的知识和经验仅能应对不太复杂的网络。本文基于大规模区域互联电网形成的背景,研究电力系统小干扰稳定紧急控制。
小干扰稳定紧急控制和暂态稳定紧急控制有密切的联系(控制措施类似),但是也有明显的区别(控制驱动方式、对决策时间要求均不同),为了和暂态稳定紧急控制相区分,本文将小干扰稳定紧急控制定义为小干扰稳定实时控制。
和紧急控制(此处指暂态稳定紧急控制,以下均为此义)类似,小干扰稳定实时控制需要控制决策的优化,即如何以代价最小、效果最好的控制措施对发生的振荡进行有效的抑制。控制决策的优化必然涉及到如何量化运行方式和模态之间的关系这个关键问题,也是小干扰稳定实时控制能否正确有效实施的基础。本文基于特征值对运行方式的灵敏度来描述和量化模态与运行方式两者的关系[14,15]。
本文首先阐述了小干扰稳定实时控制的基本理念,建立了小干扰稳定实时控制的基本框架,描述了其分析和控制流程,着重介绍了对运行方式和模态阻尼之间关系的量化方法;通过实际大规模互联电网,阐述了小干扰稳定实时控制的具体实施过程,验证了量化运行方式和模态阻尼方法的正确性,表明了通过小干扰稳定实时控制来实时抑制和平息系统振荡的可行性。
1 小干扰稳定实时控制基本理念
本文将小干扰稳定实时控制具体定义为:在某种运行方式下,由于某种故障场景的诱因,小干扰稳定的预防控制措施已经失效,低频振荡已经发生时,基于控制措施(降出力、减负荷)对运行方式进行修正,以有效抑制和平息振荡。
小干扰稳定实时控制与紧急控制有类似点,但区别也很明显,具体如表1所示,需要强调以下3点。
a.小干扰稳定实时控制是事件驱动的反馈控制,即只有在检测到低频振荡已经发生后才会启动,此时不安全现象已经呈现,不会产生和紧急控制类似的由于不确定因素引起的严重过控和欠控现象。
b.小干扰稳定实时控制只和运行方式相关,而和具体故障场景无关,是小干扰稳定实时控制非常重要的特点,决定了其控制决策的计算量要比紧急控制小得多。而且,紧急控制针对暂态稳定,暂态失稳时间非常短(一摆或者两摆),对紧急控制决策时间要求非常高;而小干扰稳定实时控制针对小干扰稳定,振荡失稳时间要长得多,对决策时间要求也比紧急控制低得多。因此控制决策计算量小和时间要求低是小干扰稳定实时控制的特点,可以快速实时地生成决策表。
c.小干扰稳定实时控制和紧急控制的决策都需要量化的稳定指标。紧急控制稳定指标具有多样性和复杂性;小干扰稳定实时控制的稳定指标单一,即所考察模态的阻尼,因而小干扰稳定实时控制的量化稳定指标可以通过模态阻尼和运行方式之间的关系量化来实现。
2 小干扰稳定实时控制基本框架
小干扰稳定实时控制是由事件驱动的反馈控制,是由运行人员在发现低频振荡发生,且阻尼是负阻尼或者弱阻尼后,调度台人工发送指令到发电厂,由发电厂执行指令采取控制措施,因此没有专门的针对小干扰稳定实时控制的自动装置,也就在流程上没有紧急控制复杂,其主要的任务是给运行人员提供充分的有关动态稳定的信息和辅助控制策略。
小干扰稳定实时控制决策和控制流程如图1所示。
在小干扰稳定实时控制范畴内,实时监控系统是否发生振荡,一旦检测到低频振荡发生,则作为事件驱动在线决策系统的运行;在线决策的任务是基于系统当前的运行工况,根据量化指标快速得到可行的优化控制措施,并将有关信息反馈给运行人员,运行人员基于辅助控制决策,人工发送指令至发电厂,由发电厂的自动装置执行命令。
小干扰稳定实时控制的核心是控制措施的生成,及通过对运行方式的有效修正以平息振荡;生成控制决策的基础是模态与运行方式间关系的量化。本文将特征值对系统运行参数的灵敏度作为量化指标。
小干扰稳定实时控制的目标是提高系统的阻尼以抑制振荡的恶化,假设通过小干扰稳定实时控制p,将系统的阻尼由原来的D0移动到目标DT,则其决策数学模型如下:
其中,Cp为控制总代价;Cgp为发电机降出力代价;Clp为减负荷代价;Rg为发电机权重因子;Rl为负荷权重因子;g为潮流等式约束;h为安全限值不等式约束。
3 特征值对运行参数的灵敏度
本文将特征值对系统运行参数的灵敏度作为量化指标,也是小干扰稳定实时控制决策的基础。文献[14-15]提出了特征值对运行参数和运行方式的灵敏度,但计算十分复杂和繁琐,不能满足大规模区域互联电网的计算速度要求。本文在此基础上推导了适合大规模电网计算的方法,只需一次全系统线性化即可计算所有运行参数的灵敏度,计算量小。
分析电力系统小干扰稳定时,系统的数学模型:
其中,ΔX为系统状态变量(包含发电机及其调节器、动态负荷等),ΔU为系统代数变量(xy坐标下的节点电压)。
将式(2)中的代数变量消去,可得:
其中,状态矩阵Asys=A-BD-1C。
矩阵Asys的特征值为系统的模态,可计算出模态的阻尼和频率。
假设λ为系统特征值,其左、右特征向量分别为v和uT,令:
则可以得到:
将式(6)两边同时对运行参数(功率、电压等)求导,并结合式(7)得特征值λ对运行参数K的灵敏度为:
式(7)便是用结构保留模型矩阵表达的特征值灵敏度公式,它与直接用矩阵Asys表达的灵敏度公式等效。由于存在逆矩阵问题,直接推导d Asys/d K非常困难,而结构保留模型中的分块矩阵A、B、C、D对运行参数K的求导则相对简单,更适应大规模计算的要求。
分块矩阵A、B、C、D都可以表示为节点电压和节点注入电流的函数。在求出节点电压和电流对运行参数K的灵敏度后,根据每个分块矩阵和电压、电流的关系,可以得到每个分块矩阵对运行参数的灵敏度。
基于潮流方程,求取电压对运行参数K的灵敏度。扩展潮流方程为:
其中,S=[PTQTV2T]T,P、Q为节点注入功率,V为节点电压;Y为网络导纳矩阵;U为用直角坐标表示的电压。
则电压对运行参数K的偏导数为:
其中,J为直角坐标形式的增广雅可比矩阵。
向量d S/d K中,如果K为节点注入功率Pi,则:
如果K为节点注入功率Qi,则:
如果K为节点电压Vi,则:
根据全系统节点电压、电流方程:
即可求取电流对运行参数K的灵敏度:
结合式(2)、(7)、(9)、(11),只需一次全系统线性化,即可得到模态对运行方式的灵敏度。
4 算例
以华东电网2010年夏高方式的实际大规模电网为例,阐述小干扰稳定实时控制具体实施流程。
华东电网包括上海、江苏、浙江、安徽、福建四省一市。根据对华东电网区域振荡模态的计算和分析,将华东电网分为7个区域,如图2所示。需要说明的是,由于PSS和固定串补的作用,阳城与华东的电气联系加强,阳城模态已经得到有效抑制,因而将阳城机组并入苏北区域。
华东电网中福建区域属于功率送端,将福建区域电力输送至浙江地区,而且由于福建电网和浙江电网只有2回输电通道(宁德—双龙、连江—丽水),在输送大量功率时,很可能会发生低频振荡,因此对2回联络线功率进行重点监视。
为了更好地示例,采用福建区域与浙江区域2回联络线的一回(连江—丽水)停运的检修方式,联络线潮流都转至宁德—双龙,导致该线路重载,系统处于不安全状态。
假设故障场景为江苏双泗至三汊湾双回输电线路其中的一回在1 s(50周期)发生三相短路故障,1.1 s(55周期)故障清除,系统仍然稳定,但是激发出弱阻尼福建模态,具体如图3、图4所示。可以看出,如果不采取措施,系统会处于振荡之中,持续的时间很长(1 800周期内振荡依然明显),严重影响了系统的安全稳定运行。
小干扰稳定实时控制流程中,监控系统发现系统产生振荡,对其初始时间段内振荡曲线(6 s即300周期)进行Prony分析,发现其频率为0.053 6 Hz,阻尼为0.018,属于弱阻尼,立即根据控制决策搜索,得到福建模态的控制策略结果,如表2、表3所示。
表2反映的是发电机运行方式对福建模式的影响,可以发现针对发电机有功调整,福建机组有较大的影响,如后石机组(灵敏度为0.2619),并且灵敏度为正,表示降低后石机组的出力,会减小模态的实部,也即增大了模态的阻尼;而其他区域机组对模态的影响相对较小,比如浙江机组北仑港(灵敏度为-0.0300),并且灵敏度为负,表示要增大机组出力才能增大系统阻尼。针对电压调整,福建机组同样也有较大的影响,如后石机组(灵敏度为-0.216 4),并且灵敏度为负,表示提高后石机组的电压,可以增大系统阻尼,而其他区域影响较小。因此由表2得到的小干扰稳定实时控制方式为:减少福建机组出力并提高机组机端电压,以增大系统阻尼。由于福建模态是福建功率外送引起的,降低送端机组出力以减少联络线功率是最有效的,因此表2得到的结论和实际物理解释是一致的。
表3反映的是负荷运行方式对福建模式的影响,可以发现有功负荷的灵敏度要比无功负荷灵敏度大得多,无功负荷对模态几乎没有影响。针对有功负荷,福建区域负荷对模态影响较大,但灵敏度为负,表示增加福建本区负荷会增大模态阻尼,显然实际运行中该方式不可行。而其他区域有功灵敏度为正,比如浙江义乌负荷(0.014 1)表示减小负荷会增大模态阻尼,是可行方案。因此由表2得到的小干扰稳定实时控制方式为:减少非福建地区有功负荷以减少联络线功率,可增大系统阻尼。该结论也符合实际物理解释。
基于表2、表3得到的量化结果,通过式(1)快速寻优,以最小的负荷损失代价,决定控制策略。
因此,小干扰稳定实时控制的措施如表4所示(由于水口机组是水电厂,水轮机调速器时间常数要比汽轮机大得多,因此只提升电压而不调整出力)。
假设调度运行人员在7 s发送控制命令,7.6 s控制策略实施,以最小的负荷损失有效地抑制了区域振荡,具体仿真图如图5、图6所示。
5 结语
大规模互联电网的低频振荡稳定表现为区域振荡稳定,在区域振荡发生时,小干扰稳定实时控制可以以最小的负荷损失和调整代价有效抑制区域振荡。小干扰稳定实时控制的核心是量化控制措施策略的决策,需要基于模态对运行方式的灵敏度量化。
8.8_小花鼓_教学设计_教案 篇八
1.教学目标
1、在课文的语言环境中认读“面、在、哭、哥”4个生字。在老师指导下描摹“面、在、哭”三个字。
2、认读声母“ɡ、k、h”，会拼读音节“ɡē、hē、kē”。
3、朗读儿歌，做到不添字，不漏字，熟读成诵。
4、懂得互相爱护，互相帮助是一种美德。
2.教学重点/难点
在课文的语言环境中认读“面、在、哭、哥”4个生字。在老师指导下描摹“面、在、哭”三个字。
认读声母“ɡ、k、h”，会拼读音节“ɡǔ、hǔ、kū”。
3.教学用具
教学课件
4.标签
教学过程 一 导入新课
1、小朋友，你们看这是什么?
2、教师出示实物：小花鼓
3、揭示课题：8 小花鼓
4、指名读，齐读课题。
二、学习儿歌
1、听课文录音，听一听儿歌里说了些什么？
2、第二遍听录音，可以跟着录音轻声读。(有拼音的字要读准)
3、谁已经会读了？指名读。出示儿歌。
4、请读得好的小朋友做小老师，带领大家读。
5、师生配合读。
（1）教师领读：一面小花鼓，鼓上画什么？
学生读：鼓上画老虎。
（2）教师领读：弟弟敲破鼓，怎么样了呢？
学生读：坐在地上哭。（3）教师领读：哥哥看了怎么说？
学生读：弟弟你别哭，哥哥帮你补。（4）出示生字：面、在、哭、哥
①面：注意书空。你在哪里看到过这个字？
②哭：想像上面两个“口”像两只眼睛，下面的“大”表示哭的时候嘴巴张得很大，“点”像眼泪。
③在：读准平舌音。这个字一竖不能漏。句子练习：我在教室里上课。
我在家里看书。
„„
④哥：“歌”去掉右边部分。注意不是两个“可”，第五笔是竖，第十笔是竖钩。
词语:哥哥 ,第二个“哥”读轻声。
6、朗读儿歌。
（1）送字宝宝回家，齐读儿歌。（2）以小组为单位表演读。（3）用一问一答的方法读儿歌。
感受哥哥对弟弟的关心。
（4）请会背的小朋友站起来背，不会背的可以看书。
课堂小结
三、复习巩固
1、用小花鼓做“击鼓传花”游戏。
（1）第一轮：花传到谁，就请他大声朗读媒体上的生字。变换顺序再读。面、在、哭、哥
（2）第二轮：花传到谁，就请他给媒体上的字找朋友。面、花
2、写字指导：面、在、哭
（1）观察：分别观察三个字在田字格里的关键笔画。
（2）指导：书写规则：面：先外后里再封口；在：先外后里；哭：从上到下。（3）示范：教师在田字格里写一个，学生在田字格里描一个。
3、小结：哥哥爱护弟弟，帮助弟弟，都是应该的，我们要像儿歌中的哥哥学习哦。
课后习题
四、作业布置。
9.小青蛙_600字_小学作文 篇九
小女孩很喜欢舞蹈，每天都在池塘边跳舞。小青蛙也很喜欢舞蹈，只要小女孩出来跳舞，他一定在旁边观看，成为了小女孩忠实的粉丝。
清晨，小女孩洗刷完毕来到池塘边跳舞，可跳完了三首曲目，小青蛙还没来。“小青蛙今天怎么了？”小女孩有点疑问。小女孩又跳了几曲舞蹈，小青蛙还是没来。“是不是小青蛙家里出什么事情了啊？”小女孩坐在池塘边等小青蛙。
太阳爬上了树梢。池塘边传来轻微地呻吟声：“小女孩，我在这呢？快点来救我呀。”小女孩赶紧走过去，看见小青蛙伏在地上喘气，嘴巴里还流血呢。小女孩赶紧把小青蛙放在手掌心，用纸把小青蛙身上的血擦干净。小姑娘这才发现小青蛙的嘴角扯开了一个大洞。“小青蛙，是谁把你的嘴巴弄成了这样啊？”小姑娘心疼地问。我被一个小男孩的鱼钩钓住了，要不是我挣扎得厉害，可能命都没有了。“这样呀，你等等我哈，小青蛙。”小女孩从小木屋拿来了一个药箱，从药箱里拿出碘伏给小青蛙消毒，洒上云南白药，然后用创口贴贴住伤口。
小女孩从小木屋里找来了一根木棍和一块牌子，在牌子上面刻上了二行字“青蛙是人类的好朋友，请大家不得伤害他们！”写完后竖在池塘边。小青蛙非常感谢小女孩的帮忙，把祖传的歌唱秘笈传给了小女孩。
10.电力系统稳定性分析_小论文 篇十
关键词：微电网,V/f控制,小信号稳定性,孤岛运行,平滑切换
0 引言
含有分布式发电单元、储能单元和负载的独立或并网运行的微电网,是解决供电安全可靠性、利用和发展新能源的一种有效模式[1,2,3]。微电网有并网和孤岛2种运行模式。大系统故障时,微电网由并网模式平稳过渡到孤岛模式,以保证微电网区域内重要负荷持续可靠供电。这一切换过程中,即使微电网中的微电源容量足以支撑网内的负荷,微电网也会承受一定程度的小扰动,因此,微电网切换过程的小信号稳定问题就成为一个重要研究内容。
目前,关于微电网小信号稳定性的研究主要是用特征根分析法[4,5,6,7]分析系统的稳定性,大体上分为2类:一类研究微电网在下垂控制方式的孤岛运行模式下的小信号稳定问题[8,9,10,11];另一类研究微电网并网模式下的小信号稳定问题[12,13,14,15]。然而,微电网由并网切换至孤岛运行模式时,切换后是否能稳定是由孤岛模式的微电网系统特性和切换扰动大小决定的,而与并网时的微电网特性无关。当考虑切换扰动较小的情形时,与之对应的系统稳定分析内容就是孤岛模式下的微电网小信号稳定分析。
然而,微电网的孤岛控制方式有下垂控制和V/f控制2种方式[16]。其中,对下垂控制方式的微电网孤岛运行小信号稳定分析已经获得一些规律,例如下垂增益过大会导致系统失稳[8],微电源之间线路阻抗非常小时会导致系统失稳,不同微电源的有功控制器下垂增益差值越大则系统频率振荡达到稳态的时间越长[9,10]。但对V/f控制的微电网孤岛运行小信号稳定分析还非常少。
1微电网控制器
1.1微电网控制器的分析和设计
微电源是一种三相电压源型逆变器,带有RLC并联负荷。并网运行时,微电网采用PQ控制方式[17],切换至孤岛运行时采用V/f控制方式,自身承担起电压频率的调节作用[18,19]。微电网结构如图1所示。
1.2 V/f控制器结构
当开关K2打开时,微电网进入孤岛运行状态,逆变器切换至V/f控制。V/f控制器结构如图2所示。
图中:ω为频率输入信号;udref和uqref为电压参考值;ud和uq分别为电网电压的d,q轴分量;idref和iqref为内环电流的参考值;vsd和vsq分别为电压控制信号的d,q轴分量;PI表示比例—积分。
2 小信号状态空间模型和灵敏度算法
2.1 小信号状态空间模型
对孤岛控制建立线性化模型如下。
1)网络方程
式中:Δid和Δiq分别为电网电流的d,q轴分量;Δvd和Δvq分别为电网电压的d,q轴分量;ΔiLd和ΔiLq分别为负荷电感电流的d,q轴分量;ΔiRd和ΔiRq分别为负荷电阻电流的d,q轴分量;ΔiCd和ΔiCq分别为负荷电容电流的d,q轴分量;Δud和Δuq分别为电网电压信号的d,q轴分量;Δidref和Δiqref分别为内环电流的参考值;Δθ为机端电压相角;ΔωPLL为锁相环的频率;p为微分算子;R1和L1分别为线路电阻和电感;id0和iq0分别为电网电流的d,q轴分量初始值。
2)负荷方程
式中:ΔvIf d和ΔvIfq分别为逆变器电感出口端电压的d,q轴分量;Δvdref和Δvqref分别为V/f控制器的电压参考值;RL,LL,CL分别为负荷电阻、负荷电感和负荷电容;iLd0和iLq0分别为负荷电感电流的d,q轴分量初始值;vd0和vq0分别为电网电压的d,q轴分量初始值。
3)锁相环方程
式中:kpPLL和kiPLL分别为锁相环的比例和积分系数。
4)逆变器控制方程
式中:Δvref为V/f控制器中电压的参考值;Δω0为频率的输入信号;kpv,ki v和kpi,kii分别为电压控制环和电流控制环的比例、积分系数。
2.2 灵敏度算法
在特征值分析中,一个重要问题是当系统参数α变化时特征值相应变化的大小,即特征值对参数变化的灵敏度。
设系统矩阵为A,是参数α的函数,则
式中:α为系统参数;λi为第i个特征值;ui为第i个特征值对应的右特征列向量。
式(5)等号两边对α求偏导数,有
定义vi为第i个特征值对应的左特征行向量,两边左乘vi并整理得:
式(7)即为特征值对参数灵敏度的计算公式,λi/α是一个复数,它反映了参数微小变化时λi的移动方向和大小。特征值灵敏度可以反映各个参数变化引起特征值变化的大小,从而反映参数变化对系统扰动响应特性的影响程度[20]。
3 微电网切换过程小信号稳定性分析
基于第2节中的线性化模型,首先对系统进行初始化,微电网系统的部分参数数值见附录A表A1,计算出状态矩阵,再计算出微电网孤岛状态下的特征值。
3.1 控制参数变化对特征值的影响
微电网由并网向孤岛切换过程中的暂态振荡与孤岛控制器的特性有密切关系,而控制参数的变化对系统的特征值产生影响,从而影响系统的稳定性。微电网孤岛控制器有4个控制参数:电流环比例系数kpi和积分系数kii、电压环比例系数kpv和积分系数ki v。各仿真参数初值为:kpi=0.5,kii=300,kpv=1,ki v=10。微电网在t=1s时由并网切换到孤岛模式。
1)独立改变参数ki v的值,使其数值在0.1~10.0范围内逐渐增大。其他控制参数数值不变,得出ki v变化时的系统特征根轨迹如图3所示。由图可知,特征值均位于虚轴的左侧,说明系统在切换过程中受到扰动时,能保持小信号稳定。
从特征根的分布来看,离虚轴近的特征值对系统的稳定性影响更大,所以一般将离虚轴较近的特征根定义为主导特征根。在本文中,主导特征值可取特征值λ3,λ4,λ7,λ8,λ9,λ10,λ11,λ12。
从图3还可以看出,特征值λ11和λ12对系统的稳定性影响较大,将其放大如图4所示(图中细实线箭头表示特征值随参数变化的轨迹方向)。
图中显示ki v的数值越小,特征值λ11和λ12离虚轴的距离越近,即ki v数值越小,系统的稳定性越差。其他参数保持不变,独立改变ki v,微电网由并网模式切换至孤岛模式的时域仿真结果如图5所示。
由图5也可以看出,ki v数值越大,系统响应越快,切换过程中小信号稳定性越好,振荡能在较短时间内达到稳定,而当其数值过小时,可能会引起后稳态偏差变大。
2)独立改变kpv的值,使其在0.1~10.0之间逐渐增大,得出kpv变化时的特征根轨迹如图6所示。
图6右侧所示的特征值λ9,λ10,λ11,λ12的根轨迹显示不明显,将其放大如图7所示。
从图7可以看出,特征值λ1,λ2,λ5,λ6,λ9,λ10都随着kpv的变大而远离虚轴,而特征值λ7,λ8,λ11,λ12则随着kpv的变大而越来越靠近虚轴。这意味着选取的kpv值过大会使系统在切换时的稳定性变差,而kpv取值过小时,λ9和λ10的特征根离虚轴较近,系统的稳定性也会变差。
独立改变参数kpv后的微电网切换时域仿真结果如图8所示。
当kpv参数设置过小时,切换过程系统振荡较大,动态性能比较差;而当其设置过大时,可能会引起后稳态偏差。这与特征根分析一致。
3)独立改变kii的控制参数,使其数值在100~300范围内逐渐增大,其变化导致的特征根轨迹如图9所示。
从图9可以看出,特征值λ1,λ2,λ3,λ4,λ5,λ6距离虚轴较远,对系统稳定性影响不大;kii的变化对特征值λ7,λ8,λ9,λ10,λ11,λ12的影响又非常小。因此其对系统切换时的稳定性影响比较小。独立改变参数kii,进行切换的时域仿真,得出的结果如图10所示。
从仿真结果中也可以看出,独立改动参数kii对切换暂态过程的稳定性并没有太大的影响。
4)独立改变控制参数kpi的值,使其在0.1~30.0内逐渐增大,其变化对特征值的影响如图11所示。图11中特征值λ9,λ10,λ11,λ12的根轨迹(图中圆圈标示部分)放大如图12所示。
从图11和图12中可以看出,kpi的变化对特征值λ9,λ10,λ11,λ12影响较小,而对其他主导特征值均会产生较大影响:特征值λ3和λ4随着kpi的增大而离虚轴越来越远,λ5和λ6随着kpi的增大离虚轴距离越来越近,λ1和λ2刚开始时随着kpi的增大而离虚轴距离越来越远,当达到一定值时则会随着其数值的增大而越来越向实数正方向运动。并且还可以看到:kpi=0.1时特征值λ3和λ4出现正根,系统不稳定;随着kpi的增大,特征值λ3和λ4移动到虚轴左侧,系统稳定;当kpi值过大时,又会使特征值λ1和λ2出现正根,系统又不稳定。因此,kpi的选取对系统的稳定性影响很大,其设置过大或过小都可能会导致系统在切换过程中失稳。
独立改变参数kpi得到的时域仿真结果如图13所示。从图中也可以看出,kpi的选取对切换时系统稳定性影响比较大,选择较小时(图中kpi=0.2)会使系统在振荡过程中失稳,而太大时(图中kpi=30)甚至会导致后稳态偏差。
3.2 负荷变化对特征值的影响
下面分析负荷变化时对特征值的影响。负荷中各参数的初始值分别是:RL=6.564Ω,LL=0.02H,CL=0.331F。首先独立改负荷参数RL,使其逐渐减小,RL的减小相当于负荷吸收的有功功率减少,此时系统的特征根轨迹如图14所示;然后独立改变参数LL,使其逐渐减小,LL的变化相当于系统吸收的感性无功功率逐渐减小,此时系统特征根轨迹如图15所示。
独立改变参数CL的值,使其逐渐增大,CL值的改变相当于负荷消耗容性无功功率的变化。此时的特征根轨迹如图16所示。
图14—图16可以看出,其他情况不变的情况下,改变系统负荷时系统的特征值都在负半平面,即表明负荷的变化不会引起系统在切换过程中失稳。从图中还可以发现,负荷的改变对系统切换时稳定性产生影响的是特征值λ7,λ8,λ9,λ10,λ11,λ12,而根轨迹显示负荷的变化对这几个特征值的影响并不大,因此负荷的改变对系统切换时的稳定性无太大影响。
3.3 线路阻抗的变化对特征值的影响
本节主要研究线路阻抗值及阻抗比变化时对系统稳定性造成的影响。线路阻抗初始值为:线路电阻R1=0.2Ω,线路电感L1=0.03 H,故线路阻抗|Z1|=0.202Ω。
首先令|Z1|=0.202Ω保持不变,改变系统的线路阻抗比R1/X1,使比值逐渐增大,此情况下系统的特征根轨迹变化如图17所示;然后改变线路的阻抗值Z1,使其逐渐增大,而保持线路阻抗比R1/X1保持不变,得到的特征根轨迹图如图18所示。
从图17和图18可以看出,在其他条件不变的情况下,改变线路的阻抗值Z1和其阻抗比R1/X1值时特征值都在虚轴左半平面,所以线路参数的改变不会引起系统的失稳。图中显示对系统稳定性能产生影响的是特征值λ7,λ8,λ9,λ10,λ11,λ12,而Z1值的变化对其影响并不大,故Z1和R1/X1的改变对系统切换时稳定性的影响并不大。
4 参数变化对主导特征值灵敏度的分析
4.1 工况不变情况下参数对主导特征值灵敏度的分析
首先主要分析孤岛情况下各参数对主导特征值灵敏度的影响。由于特征值分析是基于某个工况下的线性化模型,对于运行在同一工况下的微电网,如果其参数不同,那么其主导特征值也不相同。参数的差异对主导特征值的影响由参数对特征值的灵敏度衡量。取附录A所给参数为一个工况,将并网功率参考值转换为孤岛的电压参考值,Vref=1(标幺值),f0=50Hz。计算所得灵敏度结果如表1所示。表中SR(·)和SI(·)分别为实部灵敏度和虚部灵敏度。
从表中可以看出,孤岛时特征值λ3和λ4对参数kpi和kpv的灵敏度数量级较大;特征值λ7和λ8对参数kpv的实部灵敏度数量级较大,对kpi的实部及虚部灵敏度数量级都较大;特征值λ9和λ10对参数kpv的虚部灵敏度较大,对特征值λ11和λ12实部灵敏度数量级比较大。即参数kpi与特征值λ3,λ4,λ7,λ8相关性较大;kpv与所有主导特征值的相关性都比较大;参数ki v和kii的变化对所有参数的灵敏度都比较小。分析结果与3.1节中所得结果一致,即从特征值分析、时域仿真分析和灵敏度分析中都可以看出:kpv和kpi值的选取对系统切换过程的稳定性影响很大,若选取不当,很容易造成切换过程失稳或后稳态偏差。
4.2 不同工况下主导特征值对灵敏度的分析
首先进行不同有功功率工况下主导特征值对灵敏度的分析。下面取负荷所消耗的有功功率P从0.16(标幺值,下同)变化至0.25,初始有功功率为0.20,分析不同有功功率工况下参数对主导特征值灵敏度的影响。所得实部灵敏度变化曲线如图19—图22所示。
从图19—图22可以看出,在不同有功工况下,kpi,kpv值对特征值λ3,λ4,λ7,λ8的灵敏度影响都比较大,其中kpi对特征值λ7和λ8随有功功率变化的实部灵敏度变化幅度很大,从P=0.16时的926.81变化到P=0.25时的-12.66;参数kpv对特征值λ9,λ10,λ11,λ12的灵敏度影响较大,其他参数对主导特征值的灵敏度影响则很小。从中也可以看出,对系统有功功率变化时系统的稳定性影响较大的还是对kpv和kpi的取值。
虚部灵敏度变化曲线及不同无功工况下主导特征值对灵敏度的曲线图见附录B至附录D,结论与实部灵敏度类似,也是工况对灵敏度的影响较小,这里不再详细讨论。
5 结语
本文在建立微电网小信号模型的基础上,用特征值分析法分析了孤岛运行模式下V/f控制器参数、负荷和线路阻抗的变化对系统特征值的影响,并用时域仿真验证了结果的正确性。最后在相同工况和不同工况2种情况下进行了参数对主导特征值灵敏度的分析。分析结果表明:控制参数kpv和kpi对切换的小信号稳定性影响较大,参数ki v和kii对切换的小信号稳定性影响较小,负荷变化和线路阻抗的选取对切换时系统小信号稳定性的影响相对较小。这一结论可为实现微电网不同运行模式切换的控制方法和控制策略的选择提供重要参考。
附录见本刊网络版(http://aeps.sgepri.sgcc.com.cn/aeps/ch/index.aspx)。
11.有趣的小实验__四年级 篇十一
首先，王老师小心翼翼地把一个生鸡蛋放入了一个装满水的杯子中，鸡蛋立刻沉了下去，像一艘沉船，沉到水底不动了。接着，王老师往杯里加了一勺盐，撒到水中的盐像一丝轻纱，一会儿就消失得无影无踪了。大家有点失望。
王老师接着又放了勺盐，只见鸡蛋轻轻的动了一下，像刚刚睡醒的宝宝，翻了个身，又睡了。同学们大喊：“继续加盐！”王老师连续往里面加了两勺盐，可鸡蛋就是改不了它的“驴脾气”，就躺在水里一动也不动。同学们大大失望，有的小声议论：“今天老师做的实验不是让鸡蛋浮起来吗？这都大半节课过去了，怎么还没有浮起来？”王老师也生气了，说：“今天这鸡蛋如果不浮起来，我们就不下课了！”说完，王老师便拼命往杯子里面加盐。
随后，王老师掏出了法宝――“金箍棒”在杯子里搅拌着。鸡蛋像个胖孕妇，随着搅拌棒的节奏跳起了“华尔兹”，它慢悠悠地升上了水面。王老师停止了搅拌，此时的鸡蛋仍然漂浮在水上，王老师再用手把鸡蛋按下去，可它又浮了上来。
12.小闹钟的自述_优秀作文_作文 篇十二
你可别看我小，其实我的色彩可漂亮了。快看，我这儿一片红;那儿一片黄;这儿一朵花;那儿一朵花，如果不仔细看的话，说不准你会以为我是一个五彩缤纷的大花球呢!
我的样子也很特别。玻璃片里面住着秒针、分针和时针。秒针就像一位活泼的小姑娘;分针像一位眉开眼笑的妈妈;里面的时针像一位慈祥的老奶奶。她们和我是幸福的一家人。我的背上还有一个调节闹钟的按钮，只要轻轻一按，哈!一到指定时间我就会大声唱起歌来了。
我的玻璃片旁边有一个喇叭，每天早晨六点半，这个喇叭就会准时地吹响“健康歌”，每天晚上八点半，喇叭也会响起音乐提醒小主人要睡觉了。
13.电力系统稳定性分析_小论文 篇十三
小干扰稳定问题通常表现为因阻尼不足而引发的低频振荡,振荡频率处于0.1 Hz～2.0 Hz的机电振荡模式是研究的重点。一直以来,诸如模式分析[1]、控制器设计[2,3]、算法开发[4,5]等小干扰稳定领域的研究通常是基于确定性运行参数。然而,电力系统在运行过程中,时刻都受到各种不确定性因素的影响,如参数测量、统计误差等。大量不确定因素的存在使得固定工况下分析得到的小干扰稳定结果,往往在实际中难以得到准确的验证。负荷的不确定性是电力系统中存在的重要不确定因素,对系统的特征值计算和稳定性分析有较大的影响。
目前对负荷不确定性下的小干扰稳定分析已开展了一些研究。文献[6,7,8]结合特征值灵敏度的定义,使用泰勒级数展开式的低阶项来求解不确定负荷下的特征值概率分布结果;文献[9]通过两点估计算法得到不确定负荷下的特征值分布结果。上述方法都是将负荷的不确定性表示为随机变量,并用概率分布函数来进行描述。然而,在某些情况下,随机分布函数的具体参数难以统计,因此在应用时有一定的局限性。区间分布是常用的一种描述不确定信息的数学模型,该模型仅需知道不确定性信息可能处于的上下限值,无需更多的统计参数,在某些情况下更适合于电力系统中不确定性信息的表述[10]。
本文研究了不确定性负荷表示为区间数时的小干扰稳定区间分析方法,通过此方法可以得到区间负荷下系统特征值的阻尼比区间分布。
1 负荷有功的阻尼比灵敏度
1.1 特征值对运行参数的灵敏度
电力系统是非线性自治系统,全系统的线性化模型为:
式中:x为状态变量;v为节点电压向量;Aa为增广状态矩阵。
对应增广状态方程(1),有增广右特征向量[ϕT,ϕTv]T,增广左特征向量[ψT,ψTv]。
设PLi为某负荷节点i的有功,则特征值λ对PLi的灵敏度为[11]:
式中:Aa中的部分元素是节点电压、节点注入电流或发电机转子角的函数,而这三者又可以利用潮流雅可比矩阵进一步表示为全网所有节点有功和无功的函数。
通过线性化可以把这种关系表示为矩阵形式,并可进一步求解特征值对某个负荷有功的灵敏度。
复特征对λ=α±jβ的阻尼比
1.2 负荷和发电机在同一节点的处理
利用式(2)求解增广状态矩阵Aa中的部分发电机变量(如发电机d轴和q轴的电流)对负荷有功的灵敏度时,首先需要求解机端注入电流对负荷有功的灵敏度。当发电机和负荷不在同一节点时,其计算公式与文献[13,14]中基于插入式技术(PMT)的计算方法相同。然而,由于本文的推导是基于通用的增广矩阵灵敏度计算模型,此模型对元件间连接方式的处理与文献[13,14]有所不同,因此当发电和负荷在同一节点时,注入电流对负荷灵敏度的求解方法也不同,以图1所示节点为例,新模型下的求解方法如下。
图1节点示意图Fig.1 Schematic diagram of node
注入电流关系为:
式中:IGi,ILi,Ii分别为节点i的发电机注入电流、负荷注入电流和网络注入电流。
ΔIi和各节点有功向量ΔP存在如下关系:
式中:S为系数矩阵,可由线性化的潮流方程和导纳矩阵运算得到[13]。
当该节点处无负荷时,有ΔIGi=ΔIi=SΔP,从而可以得到发电机的相关变量对负荷的灵敏度数值。当该母线处有负荷时,由式(5)可知,ΔIGi中除了ΔIi外还包含另一项ΔILi,因此形成ΔILi与ΔP的矩阵关系式。负荷功率可以表示为如下形式:
将方程(6)等号两边线性化且不考虑负荷无功的变化,可以得到负荷注入电流与负荷有功之间的表达式:
式中:ΔUi为节点电压;T1和T2的元素见附录A;ΔUi与全网所有节点有功功率的关系可以通过线性化的潮流方程得到。
通过式(7)得到ΔILi对负荷的灵敏度数值后,即可通过式(4)得到负荷和发电机在同一节点处发电机注入电流对负荷有功灵敏度的计算结果。
2 区间负荷下特征值阻尼比的分布
2.1 区间不确定负荷下稳定性分析的几个定义
1)区间特征值
区间负荷内,每个确定的负荷状态下都存在一组反映不同振荡模式的共轭特征值。其中任一特征值都是随负荷状态的变化而改变,因此,每个特征值在负荷区间内都形成了各自的特征值区间,将其定义为区间特征值,表示为[λmin,λmax],其中λmin为特征值的区间下限值,λmax为特征值的区间上限值。
需要指出,区间特征值的上下限值是相对设定的排序规则而言的,可以将特征值按照实部的大小排序,也可以按照虚部的大小排序。因为特征值的阻尼比是反映系统稳定性的重要指标,所以本文按照阻尼比大小对特征值进行排序。
2)区间阻尼比
按照阻尼比大小排序的区间特征值对应着相应的阻尼比区间,称为区间阻尼比,可以表示为[ζmin,ζmax],其中ζmin和ζmax分别为阻尼比的区间下限和上限值。
2.2 区间阻尼比的计算方法
通过分析区间阻尼比可以判定系统在负荷区间内的稳定性情况。求解区间阻尼比上下限值的方法采用基于运行参数灵敏度的迭代求解。算法的总体设计思路为:首先选取区间负荷内若干个确定的典型负荷状态,对每个负荷状态,按照第1节中所述,求解关键特征值的阻尼比对负荷有功的灵敏度;然后根据灵敏度的方向、大小,在给定的负荷区间内反复调整负荷量,直至得到每个特征值阻尼比的极值;最后将各典型负荷状态下每个特征值阻尼比的极值取并集,得到每个特征值阻尼比的最终区间分布。需要说明的是,对应于不同的负荷状态,只考虑平衡节点处的发电机出力参与调节,而其他发电机的出力保持不变。
关键特征值阻尼比区间上限值求解步骤如下:
1)设负荷抽样状态的总个数为p,所研究的弱阻尼特征值个数为q,算法内部的最大迭代收敛次数为r,令i=1。
2)提取第i个负荷状态,计算第i个负荷状态下所有特征值的阻尼比,并按照从小到大的顺序排列,令j=1。
3)取排序后第j个特征值阻尼比ζj,令m=1。
4)按照式(2)、式(3)计算第j个特征值的阻尼比对所有负荷的灵敏度Sjk(k=1,2,…,l;l为负荷个数)。
5)对于每个负荷k(k=1,2,…,l):若Sjk>0,则增大第k个负荷数值;若Sjk<0,则减小第k个负荷数值;若Sjk=0,则保持第k个负荷数值不变。
6)计算负荷状态调整后的系统所有特征值的阻尼比,并提取计算得到的第j个特征值的阻尼比ζj′。
7)计算调整前后特征值阻尼比之差。若|ζj′-ζj|<e (e为设定的小正数),则减小负荷调整的步长,m=m+1。
8)若m<r,转步骤4;否则,得到第i个负荷状态下第j个特征值的阻尼比区间上限值,转步骤9。
9)j=j+1,若j<q,转步骤3;否则,第i个负荷状态下所有弱阻尼模式的区间上限值求解完毕,转步骤10。
10)i=i+1,若i<p,转步骤2;否则,完成所有典型负荷状态下阻尼比区间上限的计算,转步骤11。
11)合并所有负荷状态下的阻尼比区间上限值,得到q个所研究特征值的阻尼比区间上限值。
12)输出结果,程序结束。
算法的实现过程中,需要注意如下几点:
1)为折中计算量和计算精度,程序中负荷抽样状态总个数p设为3,表示取3种不同的负荷状态,分别为负荷都取区间上限值、都取区间下限值、都取区间中间值。
2)在步骤5负荷调整的过程中,若调整后的负荷数值超出其区间上限值或低于其区间下限值,将此负荷数值钳位在其区间限值。另外,各个负荷数值的调节程度并不一定相同,具体由各个负荷的当前数值及其灵敏度的大小共同而定。
3)以上实现步骤是求解关键特征值阻尼比区间上限值的计算方法;求解其区间下限值时,只需将步骤5中负荷数值的变化方向反向即可,其他步骤不变。进而得到特征值阻尼比的总区间分布。
4)具体实现的过程中,在求解特征值时,既可以使用QR分解方法,也可以使用稀疏特征值分析方法;在求取特征向量时,只需求解所关心的那部分特征值所对应的特征向量,这样可以减少计算量。
5)振荡模式对应的2个复共轭特征值的区间阻尼比相同,调节步骤一致,只要计算其中一个即可。
通过上述算法,即可求得区间负荷下,q个关键特征值的区间阻尼比。
3 算例分析
以4机2区域互联系统和新英格兰10机39节点系统为例,基于上海交通大学开发的小信号稳定软件包[15](SSAP)进行分析计算。
3.14机系统
以文献[16]中4机2区域互联系统为例,发电机采用6阶PARK模型,励磁系统采用可控整流励磁,节点7和节点9为负荷节点。网络结构图和运行参数等数据见附录B。
在附录B给出的确定性运行参数下,通过计算得到36个特征根,其中振荡频率处于0.1 Hz～2.0 Hz的振荡模式有7对。
现假定负荷存在不确定性,不确定性的分布为区间数形式,其区间数为[0.95PL,1.05PL],其中PL为附录B中给出的确定负荷数值,具体到本例,即负荷7有功功率的区间数为[828,915],负荷9有功功率的区间数为[988,1 093]。需要说明的是,不确定负荷的区间上下限值可根据实际运行情况的不确定性程度而定。使用2.2节中的算法,求解阻尼比最小的5对特征值在区间负荷下的区间阻尼比计算结果,如表1所示。
表1给出了区间负荷下关键特征值的阻尼比区间分布,以及每个关键特征值取其阻尼比上下限值时的负荷状态。从区间阻尼比上下限处的负荷取值可以看出:系统最弱的振荡模式λ1,2的阻尼比下限值并不对应系统全部负荷的区间上限;系统振荡模式λ3,4,λ7,8和λ9,10阻尼比区间限值对应的负荷水平并不全在区间负荷的边界处。不同的振荡模式最脆弱的状态未必都处于重负荷状态;不同特征值到达最弱阻尼处的负荷数值未必相同;区间阻尼比限值对应的负荷水平未必都在区间负荷边界。
为了验证本文算法的计算结果,将其与蒙特卡罗模拟法得到的结果进行对比,蒙特卡罗模拟法(MCS)的抽样次数设为2 000次,比较结果见表2。
通过表2中的计算结果可以看出,本文方法得到的阻尼比区间完全包含了蒙特卡罗模拟法得到的区间,这说明本文方法的计算结果是准确的。通过对2种方法计算所需QR分解次数的比较,可以看出本文方法在计算时所需的QR分解次数远少于蒙特卡罗模拟法所需的次数。因此,本文方法在计算速度上优于蒙特卡罗模拟法。
下面以系统中阻尼比最弱的振荡模式λ1,2为例,说明本文搜索方法的具体实现。在3种抽样的负荷水平下分别进行阻尼比计算,并按照阻尼比灵敏度的大小对负荷进行调整,最后得到每种负荷水平下的阻尼比区间分布情况,如表3所示。
表3中第1列表示3种抽样的负荷水平:负荷都取区间下限值、都取区间中间值、都取区间上限值。第2列的数值为3种负荷状态下的阻尼比。后2列表示按照本文算法进行搜索计算得到的3种负荷状态下的阻尼比极小、极大值。将3种负荷水平下的阻尼比区间分布结果取并集,得到的区间阻尼比上下限值如表1中第1行的数值。
根据区间阻尼比在其极限值处所对应的负荷数值,可以对给定区间内特征值阻尼比随负荷变化的单调性进行预估。例如,通过观察表1,发现特征值λ1,2在负荷9下限取得最小阻尼比,在负荷9上限取得最大阻尼比,因此可以推断特征值λ1,2的阻尼比有很大可能随负荷9的增加而递增,同理可判断其阻尼比随负荷7的增加而递减。特征值λ7,8在负荷9的区间内,阻尼比分布大致呈向上开口的二次曲线形状。
下面对特征对λ1,2和λ7,8作出其阻尼比随负荷有功变化的曲线,如图2所示。图中横坐标PL7,PL9分别表示节点7和节点9处的负荷有功功率。图2(a)表示PL7固定在848 MW时,振荡模式λ1,2 阻尼比在PL9有功区间内变化的曲线;图2(b)表示PL9固定在1 041 MW时,振荡模式λ1,2 阻尼比在PL7有功区间内变化的曲线;图2(c),(d)分别表示相同条件下振荡模式λ7,8阻尼比随负荷有功变化的曲线。
从图2可以看出,实际得到的特征值阻尼比在给定负荷区间内的单调性情况,与通过表2预估得到的阻尼比单调性情况相符。以上分析表明,根据区间阻尼比上下限值处的负荷状态可以大致判断特征值阻尼比在给定负荷区间内的单调性,提供给运行人员很好的决策参考。
图2特征值阻尼比分布曲线Fig.2 Distribution curve of eigenvalue damping ratio
3.2新英格兰10机39节点系统
新英格兰10机39节点系统发电机为6阶PARK模型,采用连续旋转直流励磁系统,基本运行方式见附录C。
在附录C所给的确定性运行参数下,计算得到110个特征根,其中28对共轭特征根。现假定负荷不确定性的分布区间数为[0.95PL,1.05PL],其中PL为附录C所给的确定负荷数值。采用本文的计算方法计算2个最弱阻尼模式的区间阻尼比分布,并将计算结果与蒙特卡罗模拟法抽样2 000次得到的结果进行对比,如表4所示。
通过表4可以看出,使用本文的区间分析方法仅用少量的QR分解次数即可求得特征值阻尼比区间分布,而且得到的区间分布完全包含蒙特卡罗模拟法得到的区间分布,由此说明了本文方法计算结果的正确性和在计算速度的优越性。
为了进一步验证本文方法在求解实际系统时的有效性,将该方法应用于某实际地区电网,简要计算结果见附录D。
4 结语
通过算例的计算结果可以看出,负荷水平与阻尼比的强弱并无直接关系,负荷增大并不一定会造成系统阻尼的恶化;不同的振荡模式其最大、最小阻尼比取值往往对应不同的负荷水平,并且变化规律常常不一致,利用特征值区间阻尼比分布的计算结果可以推断出特征值阻尼比在给定负荷区间内的变化规律,给运行人员以有益的参考。
14.电力系统稳定性分析_小论文 篇十四
那是我在三年级、为了给我解闷，爸爸送给我的礼物。第一眼看它时，浑身灰色的它正缩成椭圆形，就像一个大松球。我们把它放在纸箱里，不一会儿它暖和过来，悄悄地伸出尖尖的小脑袋，探头探脑地四下张望了一小会儿，然后慢慢地伸出短小的前肢，用锐利的爪子抓住纸箱使劲往外爬，可爱极了。
自从它来到我家后，便成了我家的“开心果”。每天早上，我一起床，小刺猬就会把头探出来，好像在和我问好。一到傍晚，我放学回家，它就用小爪子“�O�O簌簌”地抓着纸盒，好像在说;“小主人你回来啦!快给我喂东西吃吧，我饿了!”从科普书上，我得知刺猬最爱吃蚯蚓、蜷蛄等昆虫和小果实。所以，一有空，我就会让奶奶到市场上去买蚯蚓、找蚯蚓，拿回来喂它。起先刺猬嗅了嗅，非常警觉地东张西望，感觉安全了，才会细步爬过来，用前爪按住蚯蚓的头和尾部，张开尖尖的嘴巴朝它的脊背狠狠地咬下去，很快就将一只蚯蚓吃光了。那时它会微微抬起头，两只小眼睛迅捷地瞧瞧我，好像在感谢我给它带来这么可口的美味佳肴。
白天它喜欢潜伏在箱子里，夜里就悄悄地爬出来找食、活动。一天夜里，睡梦中的我被厨房里的铁锅“叮叮叮”的响声吵醒。我起床一看，才发现小刺猬已经调皮地从它的家里偷偷爬出，滑进了铁锅，无论怎么用力，也爬不出来，看得我又好气又好笑。
由于妈妈不喜欢它的气味，把它放在阳台上，没想到小刺猬被冻死了。
15.电力系统稳定性分析_小论文 篇十五
不知不觉我们已经到了山顶。那边有一大片粉红的花朵。哦，原来是桃树开花了。梨树也不甘落后，开出了白色的花骨朵。
下山时，整个村子尽收眼底。田野像一条条彩带，五颜六色的。马路上的汽车变成了我的摇控赛车的大小。下山路上，我们还采了一大束映山红。
16.电力系统稳定性分析_小论文 篇十六
风力发电机组采用的是异步发电机技术, 其静态特性和暂态特性具有自身特性。风电场接入电网将会对地区电网的电压稳定性造成不利影响, 对电压幅值最具有代表性。文章从风电场出力、风电场功率因数、风电场接入位置, 就风电并网会对电压造成的影响进行研究。
2风电并网造成的影响
2.1风电场出力的影响
电网的负荷、电网运行方式、电网的结构以及发电机组的出力每个时刻都在变化, 这会导致功率不平衡, 进而造成电压偏离标称值。当风电场并入电网, 风电功率会造成电压幅值偏移;另同时, 风电的随机性也会导致风电功率变化, 电网电压会产生波动。
2.2风电场功率因数的影响
传统风力发电系统在建立旋转磁场时需要吸收大量无功功率, 但无功功率和有功功率没有解耦, 功率因数会出现较大变化。吸收无功将导致电网的功率因数会降低, 若不能采取无功补偿的措施, 会造成电压异常波动。
2.3风电场接入位置的影响
当风电并入电网后, 主网的功率输出会减小。但风能具有随机性和不可调度性, 风电的输出随着时间变化而变化。而风电的随机性会对电网供电可靠性以及效率造成影响。一方面, 风电接入电力系统能提高电网的电压分布, 降低电网损耗;另一方面, 风电可能会改变电网的潮流的方向, 降低或者加大系统损耗;最大的影响是, 风电的随机性会对主网的正常运行造成影响, 随着风电容量的增加, 影响会更加大。风电场的并入位置, 也对静态电压稳定性产生重大影响。
3实例仿真研究
3.1某电网概况与运行现状
设电网有500k V变电站1座, 220k V变电站10座, 通过8条联络线与系统相连, 拥有电厂2座以及风电场1座。该市电网网架结构薄弱, 具有发电不确定供电的风电厂, 具有较高的电网运行风险。
3.2风电场出力的影响
风电场额定功率为49.5MW, 以0.95的恒功率因数运行。当风电场有功出力从从零发逐渐增加到满发时, 节点电压增量的幅度也在增加, 反之, 节点电压增量会降低。而当风电场出力较大时, 无功功率损耗增加会导致电压下降。在仿真中继续加大出力, 电压增量如图1所示。
由图1中可以看出, 当风电场出力的不断增加时, 系统节点电压幅值增量也在增加;若继续加大风电场的出力, 系统节点电压反而开始减少。由上可见, 在风电场出力初始能够实现有功和无功的解耦, 无需从吸收无功功率。但当风电场出力超过一定值之后, 线路的无功损耗增加, 造成电压降落。
3.3风电场功率因数的影响
改变风电场的功率因数, 观察并网点电压的变化。仿真得到在不同的功率因数下, 风电厂的电压增量如图2所示。
由图2可知:第一, 若风电场以滞后功率因数运行时, 电压幅值与风电场有功出力成正比;当风电场以超前功率因数运行时, 电压幅值与风电场有功出力成反比。第二, 功率因数的绝对值与电压增量成反比。为降低风电厂对电网电压影响, 应提高风电场功率因数。 第三, 当电网电压偏低时, 可以适当提高风电场功率因数;而当电网电压偏高时, 则风电场最好以超前功率因数运行。
3.4风电场接入位置的影响
风电场接入位置会对电网的电压造成影响, 接入点的毗邻区域所形成的影响最大。可通过提高风电场的功率因数用于降低电压, 也可在风电场配备并联电抗器用于吸收电网剩余无功功率, 降低电压。
4结束语
综上所述, 可以总结其措施主要包括以下几点。第一, 进行全网含风电场的无功补偿或无功优化, 降低网损;第二, 提高风电场的运行功率因数;第三, 在风电并网点适当采用电抗器补偿;第四, 增强网架降低风电场的影响;第五, 使用动态无功补偿设备。通过以上几点方式, 可以使得风电并网对电力系统电压稳定性影响最小。
参考文献
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