CN103457268A - 基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法 - Google Patents

基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法 Download PDF

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CN103457268A CN2013104234649A CN201310423464A CN103457268A CN 103457268 A CN103457268 A CN 103457268A CN 2013104234649 A CN2013104234649 A CN 2013104234649A CN 201310423464 A CN201310423464 A CN 201310423464A CN 103457268 A CN103457268 A CN 103457268A
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张文磊
宋军英
陈跃辉
江全元
姚国强
李志浩
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Zhejiang University ZJU
State Grid Corp of China SGCC
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Zhejiang University ZJU
State Grid Corp of China SGCC
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Abstract

本发明公开了一种基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，包括：利用计算机读入电力***数据，包含线路参数、发电机参数、负荷参数；对电力***进行初始仿真，得到各个时刻每台发电机的功角，计算目标函数值，为初始迭代点；在所有的负荷中选取个可切负荷；初始化并行模式搜索的参数，包括迭代次数、搜索精度和初始搜索步长，根据步骤3确定的可切负荷，确定搜索方向的集合等。本发明方法是一种无梯度优化方法，极大地减少了计算工作量，能可靠获得最优的控制策略，而且能针对实际运行情况随时调整控制策略。同时，并行搜索的框架实现了暂态稳定计算任务的合理分配，提高了搜索的效率，为其在实际电力***中的应用打下坚实基础。

Description

基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法
技术领域
本发明属于电力***的分析与控制领域，具体涉及一种基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法。
背景技术
随着我国经济建设的快速发展，人均所需用电量日益增长，电力已成为社会生产的直接动力。在这过程中，电力***规模不断增大，电网结构日益复杂，单机容量进一步提高，同时区域间联络线和远距离大容量输电***不断出现，其安全性和经济性之间的矛盾日趋加剧。
当电力***发生故障需要采用安全稳定紧急控制措施时，切负荷控制方法是常用的一种措施。在电网发生严重故障或失去大量电源后，切除一部分负荷可以减少网络中的功率不平衡，维持***的稳定运行。
目前，实际制定紧急控制策略的方法主要是试凑法。试凑法通过数值积分计算不断地试凑出控制策略，直到找到一种能够使***稳定而控制代价又较小的控制策略。因此这种算法需要很大的计算工作量，而且难以获得最佳的控制策略。而且实际***的网络结构、运行方式以及预想事故都是在不断变化的，所以当前方法为减少工作量，只能对***运行的某种极限方式，难以针对实际运行情况随时调整紧急控制策略。因此，急需一种能够考虑实际电网运行情况、快速获得控制策略的最优切负荷控制方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，以在最优切负荷控制方法中考虑实际复杂的电力***模型，提高计算效率和结果可靠性。
本发明提供的基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，包括如下步骤：
步骤1、利用计算机读入电力***数据，包含线路参数、发电机参数、负荷参数；
步骤2、对电力***进行初始仿真，得到各个时刻每台发电机的功角，计算目标函数值                                                ，
Figure 943148DEST_PATH_IMAGE002
为初始迭代点；
步骤3、在所有的负荷中选取
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE003
个可切负荷；
步骤4、初始化并行模式搜索的参数，包括迭代次数、搜索精度
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE005
和初始搜索步长
Figure 307581DEST_PATH_IMAGE006
，迭代点
Figure 591932DEST_PATH_IMAGE002
中包含各个可切负荷(
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE007
)的切负荷控制量信息，根据步骤3确定的可切负荷，确定搜索方向的集合
Figure 597934DEST_PATH_IMAGE008
：
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE009
式中：
是可切负荷
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE011
对应的单位向量，维数与
Figure 352056DEST_PATH_IMAGE002
相同；
步骤5、如果当前搜索步长
Figure 276150DEST_PATH_IMAGE012
小于搜索精度
Figure 175973DEST_PATH_IMAGE005
，结束并行模式搜索，得到最优切负荷控制量，转到步骤9；否则转到步骤6；
步骤6、根据当前的迭代点
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE013
和搜索步长
Figure 335558DEST_PATH_IMAGE012
，分配给各个搜索方向形成对应的搜索项
Figure 184697DEST_PATH_IMAGE014
(
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE015
)，确定搜索列表：
Figure 279692DEST_PATH_IMAGE016
式中：
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE017
是搜索方向集合
Figure 260286DEST_PATH_IMAGE008
中的元素；
步骤7、对各个搜索项进行暂态稳定计算，根据暂态稳定计算结果计算目标函数值
Figure 833350DEST_PATH_IMAGE018
，确定当前迭代过程中最小的目标函数值
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE019
：
Figure 989525DEST_PATH_IMAGE020
步骤8、如果目标函数值小于迭代点的目标函数值
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE021
，则更新迭代点
Figure 208465DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 975432DEST_PATH_IMAGE024
，同时增大搜索步长
Figure 986114DEST_PATH_IMAGE012
，转到步骤5；否则减小搜索步长
Figure 422911DEST_PATH_IMAGE012
，转到步骤5；
步骤9、根据步骤5获得的切负荷控制量作为电网切负荷控制措施的方案，用以控制各个负荷的切除量，以提高***整体经济性和安全性。
进一步的技术方案是：
所述步骤2中，是利用约束转化方法，将暂态稳定约束加以转化，作为惩罚项加入目标函数中，计算目标函数值，
Figure 778117DEST_PATH_IMAGE002
为初始迭代点；
原暂态稳定约束：
Figure 502360DEST_PATH_IMAGE026
通过约束转化得到惩罚项
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE027
和中间项
Figure 110059DEST_PATH_IMAGE028
：
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE029
；
Figure 34765DEST_PATH_IMAGE030
；
得到目标函数
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE031
：
式中：
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE033
表示各个负荷切除功率之和；
Figure 332071DEST_PATH_IMAGE034
是罚函数因子，取很大的数；
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE035
是***中负荷的个数；
()是各个负荷原有功功率；
Figure 525603DEST_PATH_IMAGE038
(
Figure 579010DEST_PATH_IMAGE037
)为各个负荷切除的比例，作为各个负荷的控制量；
Figure 2013104234649100002DEST_PATH_IMAGE039
是各个控制量
Figure 949948DEST_PATH_IMAGE038
组成的控制向量；
Figure 774816DEST_PATH_IMAGE040
是采取切负荷控制措施的时刻；
Figure DEST_PATH_IMAGE041
是仿真终端时刻；
Figure 67257DEST_PATH_IMAGE042
是发电机相对功角上限；
Figure DEST_PATH_IMAGE043
是***中发电机台数；
Figure 393196DEST_PATH_IMAGE044
是整个***发电机的中心惯量大小；
Figure 680958DEST_PATH_IMAGE046
是各台发电机的功角；
Figure DEST_PATH_IMAGE047
Figure 801361DEST_PATH_IMAGE046
是各台发电机的惯性时间常数。
所述步骤3是通过计算各个负荷的切负荷控制量对目标函数的灵敏度，取灵敏度最大的
Figure 190885DEST_PATH_IMAGE003
个负荷(
Figure 586094DEST_PATH_IMAGE007
)作为可切负荷；
灵敏度计算：
式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE049
(
Figure 285246DEST_PATH_IMAGE037
)是各个负荷的灵敏度；
Figure 552279DEST_PATH_IMAGE050
是负荷按照控制量
Figure 954442DEST_PATH_IMAGE038
切除后，根据权利要求2所述方法计算的目标函数值；
是摄动量。
所述步骤6中，应判断每个搜索项
Figure 623320DEST_PATH_IMAGE014
是否在实际的切负荷控制量范围内， ，如果超出控制量范围，则该搜索项不加入搜索列表，否则将该搜索项加入搜索列表。
所述步骤7中，所述搜索项是多个进程同时进行并行暂态稳定计算，实现并行模式搜索，以加快求解速度。
本发明的有益效果是，本发明方法采用了并行模式搜索方法，并且利用约束转化方法，将考虑复杂***模型的最优切负荷控制问题转化为无约束优化问题，同时根据搜索过程中搜索点之间相互解耦的特点，用并行计算技术大幅度提高求解速度，为其在实际电力***中的应用打下坚实基础。与现有的最优切负荷控制方法相比，本发明提出的方法主要有以下改进：
1、该方法对于初值和参数的要求低，且基本没有收敛性问题，可以有效地给出稳定控制策略。
2、并行模式搜索可以有效地减少单个进程的动态仿真次数，从而提高整体计算速度。
3、迭代过程中可以给出可行的切负荷控制策略，而且得到一个可行解所需的动态仿真次数很少。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图。
图2是本发明方法获得切负荷控制措施的有效性验证图。
图3是本发明方法在不同进程数下的效率对比图。
具体实施方式
基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，包括如下步骤：
1、利用计算机读入电力***数据，包含线路参数、发电机参数、负荷参数等；
2、对电力***进行初始仿真，得到各个时刻每台发电机的功角，利用约束转化技术，将暂态稳定约束加以转化，作为惩罚项加入目标函数中，计算目标函数值
Figure 724010DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 195443DEST_PATH_IMAGE002
为初始迭代点，使得最优切负荷控制成为一个无约束优化问题；
原暂态稳定约束：
Figure 476569DEST_PATH_IMAGE026
通过约束转化得到惩罚项
Figure 718194DEST_PATH_IMAGE027
和中间项
Figure 727738DEST_PATH_IMAGE028
：
Figure 105630DEST_PATH_IMAGE029
；
Figure 50583DEST_PATH_IMAGE030
；
得到目标函数
Figure 513926DEST_PATH_IMAGE031
：
Figure 858320DEST_PATH_IMAGE032
式中：
Figure 825139DEST_PATH_IMAGE033
表示各个负荷切除功率之和；
Figure 393523DEST_PATH_IMAGE034
是罚函数因子，取很大的数；
Figure 953949DEST_PATH_IMAGE035
是***中负荷的个数；
Figure 836454DEST_PATH_IMAGE036
()是各个负荷原有功功率；
(
Figure 366158DEST_PATH_IMAGE037
)为各个负荷切除的比例，作为各个负荷的控制量；
Figure 52355DEST_PATH_IMAGE039
是各个控制量
Figure 728187DEST_PATH_IMAGE038
组成的控制向量；
Figure 841636DEST_PATH_IMAGE040
是采取切负荷控制措施的时刻；
是仿真终端时刻；
是发电机相对功角上限；
Figure 131300DEST_PATH_IMAGE043
是***中发电机台数；
Figure 9126DEST_PATH_IMAGE044
是整个***发电机的中心惯量大小；
Figure 156074DEST_PATH_IMAGE045
Figure 652914DEST_PATH_IMAGE046
是各台发电机的功角；
Figure 834497DEST_PATH_IMAGE047
Figure 162186DEST_PATH_IMAGE046
是各台发电机的惯性时间常数；
3、计算各个负荷的切负荷控制量对目标函数灵敏度，取灵敏度最大的个负荷(
Figure 972327DEST_PATH_IMAGE007
)作为可切负荷；
灵敏度计算：
Figure 8416DEST_PATH_IMAGE048
式中：
Figure 103411DEST_PATH_IMAGE049
()是各个负荷的灵敏度；
Figure 188227DEST_PATH_IMAGE050
是负荷按照控制量
Figure 344402DEST_PATH_IMAGE038
切除后，根据步骤2所述方法计算的目标函数值；   是摄动量，是个很小的参数；
4、初始化并行模式搜索的参数，包括迭代次数
Figure 219134DEST_PATH_IMAGE004
、搜索精度
Figure 127048DEST_PATH_IMAGE005
和初始搜索步长
Figure 481937DEST_PATH_IMAGE006
，迭代点
Figure 449893DEST_PATH_IMAGE002
中包含各个可切负荷(
Figure 14866DEST_PATH_IMAGE007
)的切负荷控制量信息，根据步骤3确定的可切负荷，确定搜索方向的集合
Figure 726470DEST_PATH_IMAGE008
：
Figure 857237DEST_PATH_IMAGE009
式中：
Figure 589570DEST_PATH_IMAGE010
是可切负荷
Figure 376260DEST_PATH_IMAGE011
对应的单位向量，维数与
Figure 891555DEST_PATH_IMAGE002
相同；
5、如果当前搜索步长
Figure 876829DEST_PATH_IMAGE012
小于搜索精度
Figure 530795DEST_PATH_IMAGE005
，结束并行模式搜索，得到最优切负荷控制量，转到步骤9；否则转到步骤6；
6、根据当前的迭代点
Figure 335940DEST_PATH_IMAGE013
和搜索步长
Figure 858188DEST_PATH_IMAGE012
，分配给各个搜索方向形成对应的搜索项(
Figure 178628DEST_PATH_IMAGE015
)，确定搜索列表：
Figure 330124DEST_PATH_IMAGE016
Figure DEST_PATH_IMAGE053
式中：
Figure 390484DEST_PATH_IMAGE017
是搜索方向集合
Figure 350350DEST_PATH_IMAGE008
中的元素；
应判断每个搜索项
Figure 343189DEST_PATH_IMAGE014
是否在实际的切负荷控制量范围内，比如
Figure 122926DEST_PATH_IMAGE052
，如果超出控制量范围，则该搜索项不加入搜索列表，否则将该搜索项加入搜索列表，这样确保并行模式搜索过程中每次搜索都是符合实际情况的；
7、对各个搜索项进行暂态稳定计算，根据暂态稳定计算结果计算目标函数值，确定当前迭代过程中最小的目标函数值
Figure 801349DEST_PATH_IMAGE019
：
Figure 623812DEST_PATH_IMAGE020
由于各个搜索项之间没有耦合关系，因此搜索项可以多个进程同时进行并行暂态稳定计算，通过并行计算技术来加快求解速度；
8、如果目标函数值
Figure 484320DEST_PATH_IMAGE019
小于迭代点的目标函数值
Figure 683220DEST_PATH_IMAGE021
，则更新迭代点
Figure 820941DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 814304DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 568634DEST_PATH_IMAGE024
，同时增大搜索步长
Figure 915433DEST_PATH_IMAGE012
，转到步骤5；否则减小搜索步长
Figure 438818DEST_PATH_IMAGE012
，转到步骤5；
9、根据步骤5获得的切负荷控制量作为电网切负荷控制措施的方案，用以控制各个负荷的切除量，以提高***整体经济性和安全性。
以下结合附图，对本发明的实施例作详细说明，本发明的流程图如图1所示。
应用实例：
本发明方法考虑一个145节点的电网，内含50台带励磁的发电机、64个负荷，由步骤1利用计算机读入电力***数据，包含401条线路的参数、50台发电机的参数、64个负荷的参数等，***的发电机模型均采用高阶动态模型，并有少量或调速***，初始时刻发生6号节点和7号节点之间的短路故障，切故障时刻为
Figure 71925DEST_PATH_IMAGE054
=0.0583s，切负荷控制时刻=0.15s。
由步骤2，***初始状态下负荷切除控制量
Figure 854253DEST_PATH_IMAGE002
=0（即不采取任何控制措施），对***进行初始仿真，得到各时刻每台发电机的功角，计算目标函数值
Figure 825620DEST_PATH_IMAGE001
为1.09277e12。
由步骤3，计算各个负荷的切负荷控制量对目标函数灵敏度，其中摄动量
Figure 426365DEST_PATH_IMAGE051
取0.01，在所有负荷中取灵敏度最大的10个负荷作为可切负荷，其具体灵敏度值如表1所示：
表1 各个负荷的灵敏度（前10）
Figure DEST_PATH_IMAGE055
优化时取仿真终端时刻均为3s，步长均为0.008333s，最大允许功角均为160°。
由步骤4，初始化并行模式搜索的参数，包括迭代次数、搜索精度、初始搜索步长
Figure DEST_PATH_IMAGE057
。由于取可切负荷个数
Figure 279549DEST_PATH_IMAGE058
，每个负荷可以有增、减两个搜索方向，所以一共有20个单位搜索向量构成搜索方向集合
Figure 520038DEST_PATH_IMAGE008
。
由步骤5-8，利用并行模式搜索方法不断迭代，使得目标函数不断减小同时更新迭代点信息，直到步骤5判断当前搜索步长
Figure 470676DEST_PATH_IMAGE012
小于搜索精度
Figure 946657DEST_PATH_IMAGE005
，退出搜索过程。特别是步骤7中，为了实现并行模式搜索加快求解速度，优化过程中共开启8个进程，包括1个主进程和7个子进程，主进程负责分配任务、更新相关变量等，7个子进程并行地计算各个搜索点的目标函数值。在这过程中，子进程需要调用PSS/E来获得***中各台发电机每个时刻的功角，从而获得目标函数值
Figure 299141DEST_PATH_IMAGE031
。
在步骤9中，将优化后的切负荷控制量作为电网切负荷控制措施的方案，控制各个负荷的切除量，以提高***整体经济性和安全性。具体各可切负荷切除比例优化结果如表2所示：
表2 各可切负荷的切除比例
 该方法使用的暂态稳定判据为各发电机功角与惯性中心的偏差不超过某一角度，图2作出了***中失稳发电机在切负荷控制前后功角曲线的变化。由图可以直观的看出切负荷后相对功角曲线的振荡不断减小，事实上更长时间的仿真结果也说明了功角曲线是是趋于稳定的，这证明了该方法给出的切负荷控制策略的有效性。
为了说明并行搜索的效果，表3列出了进程数
Figure 710530DEST_PATH_IMAGE060
(此时相当于串行搜索)与时每个进程需要进行的动态仿真次数，图3作出了在采用不同的进程数优化求解时，单个进程的动态仿真次数的变化曲线。
表3中的比例关系是前后两个动态仿真次数的比值。可以看出，串行搜索的动态仿真次数是7个进程时单个进程仿真次数的10倍左右，因此并行搜索可以大幅降低一个进程需要的动态仿真次数，从而使整体的计算时间得到大幅的减少。
表3 一个进程的动态仿真次数对比
Figure 492673DEST_PATH_IMAGE062
该方法的另一个特点是可以快速得到一个可行的切负荷控制策略。实际上，在每次进行并行搜索并更新迭代点后，该迭代点就是一个新的控制策略，此时***的稳定性也能由之前的动态仿真结果得到。在对切负荷的经济性要求不高时，为了更加快速地得到使***稳定的控制策略，完全可以取迭代中间的结果作为实际的控制策略。实际优化过程中，开启7个子进程并行搜索求解，单个进程只需要一次暂态稳定计算就可以得到一个稳定控制策略。

Claims (5)

1.一种基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、利用计算机读入电力***数据，包含线路参数、发电机参数、负荷参数；
步骤2、对电力***进行初始仿真，得到各个时刻每台发电机的功角，计算目标函数值                                               
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE004
为初始迭代点；
步骤3、在所有的负荷中选取
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE006
个可切负荷；
步骤4、初始化并行模式搜索的参数，包括迭代次数
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE008
、搜索精度
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE010
和初始搜索步长，迭代点中包含各个可切负荷(
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE014
)的切负荷控制量信息，根据步骤3确定的可切负荷，确定搜索方向的集合
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE016
：
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE018
式中：
是可切负荷
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE022
对应的单位向量，维数与
Figure 978526DEST_PATH_IMAGE004
相同；
步骤5、如果当前搜索步长
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE024
小于搜索精度，结束并行模式搜索，得到最优切负荷控制量，转到步骤9；否则转到步骤6；
步骤6、根据当前的迭代点
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE026
和搜索步长
Figure 578058DEST_PATH_IMAGE024
，分配给各个搜索方向形成对应的搜索项
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE028
(
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE030
)，确定搜索列表：
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE032
式中：
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE034
是搜索方向集合
Figure 271208DEST_PATH_IMAGE016
中的元素；
步骤7、对各个搜索项进行暂态稳定计算，根据暂态稳定计算结果计算目标函数值
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE036
，确定当前迭代过程中最小的目标函数值
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE038
：
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE040
步骤8、如果目标函数值
Figure 660601DEST_PATH_IMAGE038
小于迭代点的目标函数值
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE042
，则更新迭代点
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE046
，
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE048
，同时增大搜索步长，转到步骤5；否则减小搜索步长
Figure 967265DEST_PATH_IMAGE024
，转到步骤5；
步骤9、根据步骤5获得的切负荷控制量作为电网切负荷控制措施的方案，用以控制各个负荷的切除量，以提高***整体经济性和安全性。
2.根据权利要求1所述基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，其特征在于，所述步骤2中，是利用约束转化方法，将暂态稳定约束加以转化，作为惩罚项加入目标函数中，计算目标函数值
Figure 339472DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 521055DEST_PATH_IMAGE004
为初始迭代点；
原暂态稳定约束：
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE050
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE052
通过约束转化得到惩罚项
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE054
和中间项
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE056
：
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE058
；
Figure 2013104234649100001DEST_PATH_IMAGE060
；
得到目标函数
Figure DEST_PATH_IMAGE062
：
Figure DEST_PATH_IMAGE064
式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE066
表示各个负荷切除功率之和；
是罚函数因子，取很大的数；
Figure DEST_PATH_IMAGE070
是***中负荷的个数；
(
Figure DEST_PATH_IMAGE074
)是各个负荷原有功功率；
Figure DEST_PATH_IMAGE076
(
Figure 379902DEST_PATH_IMAGE074
)为各个负荷切除的比例，作为各个负荷的控制量；
Figure DEST_PATH_IMAGE078
是各个控制量组成的控制向量；
Figure DEST_PATH_IMAGE080
是采取切负荷控制措施的时刻；
Figure DEST_PATH_IMAGE082
是仿真终端时刻；
Figure DEST_PATH_IMAGE084
是发电机相对功角上限；
Figure DEST_PATH_IMAGE086
是***中发电机台数；
Figure DEST_PATH_IMAGE088
是整个***发电机的中心惯量大小；
Figure DEST_PATH_IMAGE090
Figure DEST_PATH_IMAGE092
是各台发电机的功角；
Figure DEST_PATH_IMAGE094
Figure 799830DEST_PATH_IMAGE092
是各台发电机的惯性时间常数。
3.根据权利要求1所述基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，其特征在于，所述步骤3是通过计算各个负荷的切负荷控制量对目标函数的灵敏度，取灵敏度最大的
Figure 101498DEST_PATH_IMAGE006
个负荷()作为可切负荷；
灵敏度计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE096
式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE098
(
Figure 911508DEST_PATH_IMAGE074
)是各个负荷的灵敏度；
Figure DEST_PATH_IMAGE100
是负荷按照控制量
Figure 750151DEST_PATH_IMAGE076
切除后，根据权利要求2所述方法计算的目标函数值；
Figure DEST_PATH_IMAGE102
是摄动量。
4.根据权利要求1所述基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，其特征在于，所述步骤6中，应判断每个搜索项是否在实际的切负荷控制量范围内， 
Figure DEST_PATH_IMAGE104
，如果超出控制量范围，则该搜索项不加入搜索列表，否则将该搜索项加入搜索列表。
5.根据权利要求1所述基于并行模式搜索的最优切负荷控制方法，其特征在于，所述步骤7中，所述搜索项是多个进程同时进行并行暂态稳定计算，实现并行模式搜索，以加快求解速度。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104573383A (zh) * 2015-01-23 2015-04-29 浙江大学 一种适用于楼宇设备综合优化模型的分布式演化方法
EP2894750A3 (en) * 2014-01-09 2015-11-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Power system stabilizing device
CN109471100A (zh) * 2018-10-16 2019-03-15 湖北航天技术研究院总体设计所 一种sar多普勒调频率估计方法及***
CN109586298A (zh) * 2018-12-11 2019-04-05 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种多直流受端电网综合负荷优化控制方法与***
CN115048690A (zh) * 2022-05-09 2022-09-13 中存大数据科技有限公司 一种基于模式搜索的水泥烧成模型优化方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110035077A1 (en) * 2009-08-10 2011-02-10 Korea Electric Power Corporation Distribution automation system for reactive power compensation and its voltage control method

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110035077A1 (en) * 2009-08-10 2011-02-10 Korea Electric Power Corporation Distribution automation system for reactive power compensation and its voltage control method

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
姚国强等: "最优切负荷控制问题的并行模式搜索算法", 《电力***自动化》, vol. 36, no. 4, 25 February 2012 (2012-02-25), pages 11 - 15 *
毕兆东等: "基于数值积分法灵敏度的快速切负荷算法", 《电网技术》, vol. 26, no. 8, 31 August 2002 (2002-08-31) *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2894750A3 (en) * 2014-01-09 2015-11-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Power system stabilizing device
US9768786B2 (en) 2014-01-09 2017-09-19 Kabushiki Kaisha Toshiba Power system stabilizing device
CN104573383A (zh) * 2015-01-23 2015-04-29 浙江大学 一种适用于楼宇设备综合优化模型的分布式演化方法
CN104573383B (zh) * 2015-01-23 2018-02-09 浙江大学 一种适用于楼宇设备综合优化模型的分布式演化方法
CN109471100A (zh) * 2018-10-16 2019-03-15 湖北航天技术研究院总体设计所 一种sar多普勒调频率估计方法及***
CN109586298A (zh) * 2018-12-11 2019-04-05 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种多直流受端电网综合负荷优化控制方法与***
CN109586298B (zh) * 2018-12-11 2021-01-15 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种多直流受端电网综合负荷优化控制方法与***
CN115048690A (zh) * 2022-05-09 2022-09-13 中存大数据科技有限公司 一种基于模式搜索的水泥烧成模型优化方法

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