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计及元件故障的电力系统输电阻塞评估和辨识方法的研究
计及元件故障的电力系统输电阻塞评估和辨识方法的研究作者:甘明 开 本:32开 书号ISBN:9787504764447 定价:32.8 出版时间:2017-06-01 出版社:中国物资出版社 |
计及元件故障的电力系统输电阻塞评估和辨识方法的研究 本书特色
本书针对计及元件故障等不确定因素的输电阻塞评估方法、电力系统输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识方法等进行了研究。分别从输电元件和系统层面提出刻画阻塞程度的指标体系;计及电力元件(发电机、线路、变压器等)*故障等不确定因素,基于非时序Monte Carlo模拟法,建立输电阻塞的概率评估模型;为从源头上找到系统输电阻塞的“诱因”,借鉴可靠性跟踪技术,提出阻塞跟踪的准则;为刻画风电并入电网对输电阻塞的影响,提出风电出力对输电阻塞的贡献指标。
计及元件故障的电力系统输电阻塞评估和辨识方法的研究 内容简介
本书针对计及元件故障等不确定因素的输电阻塞评估方法、电力系统输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识方法等进行了研究,建立输电阻塞的概率评估模型,提出阻塞跟踪的准则以及风电出力对输电阻塞的贡献指标。
计及元件故障的电力系统输电阻塞评估和辨识方法的研究 目录
1 绪论 1 1.1引言 1 1.2 电力系统输电阻塞指标 3 1.3 电力系统输电阻塞评估方法 5 1.4电力系统输电阻塞的跟踪和消除措施 7 1.4.1电力系统输电阻塞跟踪 7 1.4.2消除输电阻塞的措施 9 1.5 含新能源电力系统输电阻塞的研究现状 11 1.5.1 新能源发展现状 11 1.5.2含新能源电力系统的输电阻塞 13 1.6 本文的主要研究内容及框架结构 14 2电力系统输电阻塞评估的Monte Carlo模拟法 17 2.1引言 17 2.2 Monte Carlo法 17 2.2.1 Monte Carlo法的基本原理 17 2.2.2 随机数的产生算法 18 2.2.3系统状态产生的Monte Carlo法 21 2.3负荷多状态聚类分析模型 23 2.4负荷削减策略 25 2.5输电阻塞评估的非时序Monte Carlo法 26 2.5.1 算法步骤 26 2.5.2 算法流程图 27 2.6算例分析 27 2.7 小结 30 3计及元件故障的输电阻塞指标体系和评估方法 33 3.1 引言 33 3.2 发输电元件的可靠性模型 33 3.2.1元件的两状态可靠性模型 33 3.3.2元件的多状态可靠性模型 34 3.3电力系统输电阻塞指标 35 3.3.1元件层面的输电阻塞指标 35 3.3.2系统层面的输电阻塞指标 36 3.4 计及元件故障的输电阻塞模型 36 3.5 计及元件故障的输电阻塞模型求解算法 37 3.6算例分析 383.6.1基于恒定负荷的输电阻塞分析 39 3.6.2基于分级负荷的输电阻塞分析 45 3.7本章小结 48 4电力系统输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识方法 51 4.1引言 51 4.2输电阻塞跟踪的准则 52 4.3发输电组合系统输电阻塞跟踪模型 53 4.3.1输电元件阻塞指标的跟踪模型 53 4.3.2系统阻塞指标的跟踪模型 54 4.4输电阻塞跟踪算法 55 4.5算例分析 55 4.5.1基于恒定负荷的输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识 55 4.5.2基于分级负荷的输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识 61 4.6 本章小结 62 5 含风电电力系统的输电阻塞指标和评估模型 65 5.1 引言 65 5.2风电场出力模型 66 5.2.1风速模型 66 5.2.2计及尾流效应的风速模型 67 5.2.3风电机组与风电场出力模型 68 5.3计及风电场出力-负荷相关性的抽样模型 69 5.3.1风电机组出力的多状态概率模型 69 5.3.2分级负荷概率模型 69 5.3.3风电场出力-负荷联合分布函数的建立 70 5.4风电出力对输电阻塞的“贡献”指标 71 5.5含风电电力系统输电阻塞的评估算法 72 5.6基于输电阻塞的风电场容量可信度 73 5.6.1基于阻塞指标的风电场容量可信度模型 73 5.6.2风电场容量可信度求解算法 75 5.7算例分析 76 5.7.1含风电场的电力系统输电阻塞评估算例 77 5.7.2 风电场容量可信度算例 80 5.8本章小结 82 6 结论与展望 83 6.1本文研究工作总结 83 6.2 后续研究工作展望 84 致谢 87 参考文献 89计及元件故障的电力系统输电阻塞评估和辨识方法的研究 作者简介
甘明:后勤工程学院教授、硕士生导师,从教20年,出版教材或专著3部,主要从事电力系统规划、电力系统可靠性以及物流与供应链管理方面的教研工作。获军队科技进步三等奖2次。谢开贵:重庆大学教授、博士生导师,主要从事电力系统规划与可靠性、优化运行及电力市场等方面的教研工作。发表论文200余篇,主持多项国家自然科学基金项目。获重庆市自然科学一等奖、科技进步一等奖各1项。
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