基于动态降阶模型的电力系统非线性电压预测控制
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- 2021-04-27
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传统电压控制多采用潮流方程,电压可能在到达事故后稳定运行点前的过渡过程中失稳,因此基于系统的动态模型进行电力系统电压控制十分必要.该文提出了一种基于动态降阶模型的非线性电压预测控制方法.为降低优化计算时间,结合电力系统的特点对经验Gramian平衡降阶方法加以改进,并应用改进的经验Gramian平衡降阶方法降低电力系统非线性动态模型的维数.为提高模型计算精度和数值稳定性,提出使用4阶收敛的Adams法替代欧拉法进行状态预测,建立基于降阶模型的多步预测-滚动优化模型.此外,在模型求解过程中使用温启动方法和较小的迭代次数限值Nmax来减少迭代次数.以New England 10机39节点电力系统对所提出的方法进行验证.结果表明,所提出的方法能够提高预测模型的数值稳定性,极大地降低模型求解时间,有利于提前响应系统中可预测的动态变化,维持系统电压稳定.
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