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電力系統潮流計算的潮流計算的發展史

2023-03-24 02:51:08 大云網  點擊量: 評論 (0)
電力系統潮流計算的潮流計算的發展史利用電子計算機進行潮流計算從20世紀50年代中期就已經開始。此后,潮流計算曾采用了各種不同的方法,這些方法的發展主要是…

電力系統潮流計算的潮流計算的發展史

利用電子計算機進行潮流計算從20世紀50年代中期就已經開始。此后,潮流計算曾采用了各種不同的方法,這些方法的發展主要是圍繞著對潮流計算的一些基本要求進行的。對潮流計算的要求可以歸納為下面幾點:
(1)算法的可靠性或收斂性
(2)計算速度和內存占用量
(3)計算的方便性和靈活性
電力系統潮流計算屬于穩態分析范疇,不涉及系統元件的動態特性和過渡過程。因此其數學模型不包含微分方程,是一組高階非線性方程。非線性代數方程組的解法離不開迭代,因此,潮流計算方法首先要求它是能可靠的收斂,并給出正確答案。隨著電力系統規模的不斷擴大,潮流問題的方程式階數越來越高,目前已達到幾千階甚至上萬階,對這樣規模的方程式并不是采用任何數學方法都能保證給出正確答案的。這種情況促使電力系統的研究人員不斷尋求新的更可靠的計算方法。
在用數字計算機求解電力系統潮流問題的開始階段,人們普遍采用以節點導納矩陣為基礎的高斯-賽德爾迭代法(一下簡稱導納法)。這個方法的原理比較簡單,要求的數字計算機的內存量也比較小,適應當時的電子數字計算機制作水平和電力系統理論水平,于是電力系統計算人員轉向以阻抗矩陣為主的逐次代入法(以下簡稱阻抗法)。
20世紀60年代初,數字計算機已經發展到第二代,計算機的內存和計算速度發生了很大的飛躍,從而為阻抗法的采用創造了條件。阻抗矩陣是滿矩陣,阻抗法要求計算機儲存表征系統接線和參數的阻抗矩陣。這就需要較大的內存量。而且阻抗法每迭代一次都要求順次取阻抗矩陣中的每一個元素進行計算,因此,每次迭代的計算量很大。
阻抗法改善了電力系統潮流計算問題的收斂性,解決了導納法無法解決的一些系統的潮流計算,在當時獲得了廣泛的應用,曾為我國電力系統設計、運行和研究作出了很大的貢獻。但是,阻抗法的主要缺點就是占用計算機的內存很大,每次迭代的計算量很大。當系統不斷擴大時,這些缺點就更加突出。為了克服阻抗法在內存和速度方面的缺點,后來發展了以阻抗矩陣為基礎的分塊阻抗法。這個方法把一個大系統分割為幾個小的地區系統,在計算機內只需存儲各個地區系統的阻抗矩陣及它們之間的聯絡線的阻抗,這樣不僅大幅度的節省了內存容量,同時也提高了計算速度。
克服阻抗法缺點的另一途徑是采用牛頓-拉夫遜法(以下簡稱牛頓法)。牛頓法是數學中求解非線性方程式的典型方法,有較好的收斂性。解決電力系統潮流計算問題是以導納矩陣為基礎的,因此,只要在迭代過程中盡可能保持方程式系數矩陣的稀疏性,就可以大大提高牛頓潮流程序的計算效率。自從20世紀60年代中期采用了最佳順序消去法以后,牛頓法在收斂性、內存要求、計算速度方面都超過了阻抗法,成為直到目前仍被廣泛采用的方法。
在牛頓法的基礎上,根據電力系統的特點,抓住主要矛盾,對純數學的牛頓法進行了改造,得到了P-Q分解法。P-Q分解法在計算速度方面有顯著的提高,迅速得到了推廣。
牛頓法的特點是將非線性方程線性化。20世紀70年代后期,有人提出采用更精確的模型,即將泰勒級數的高階項也包括進來,希望以此提高算法的性能,這便產生了保留非線性的潮流算法。另外,為了解決病態潮流計算,出現了將潮流計算表示為一個無約束非線性規劃問題的模型,即非線性規劃潮流算法。
近20多年來,潮流算法的研究仍然非常活躍,但是大多數研究都是圍繞改進牛頓法和P-Q分解法進行的。此外,隨著人工智能理論的發展,遺傳算法、人工神經網絡、模糊算法也逐漸被引入潮流計算。但是,到目前為止這些新的模型和算法還不能取代牛頓法和P-Q分解法的地位。由于電力系統規模的不斷擴大,對計算速度的要求不斷提高,計算機的并行計算技術也將在潮流計算中得到廣泛的應用,成為重要的研究領域。

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