[發明專利]一種電力系統隨機動態模型線性化閾值條件及穩定性分析方法

有效

• 申請號: 202011006762.4
• 申請日: 2020-09-22
• 公開（公告）號: CN112366681B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 李利娟;曾亦惟;陳永東;李沅格
• 申請（專利權）人: 湘潭大學
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及一種電力系統隨機動態模型線性化閾值條件及穩定性分析方法，包括下述步驟：建立非線性、線性隨機動態模型；構造所述隨機動態模型的Milstein?Euler預估校正算法并分析其穩定性；根據所述隨機動態模型及其算法提出非線性隨機動態模型可線性化處理的隨機激勵強度最優閾值模型，得到線性化閾值條件；所述閾值條件下，定量分析所述算法和閾值條件的正確性與合理性。該電力系統隨機動態模型線性化閾值條件及穩定性分析方法，針對電力系統在不同強度的隨機激勵作用下，研究滿足何種隨機激勵閾值條件可以對非線性隨機動態模型進行線性化處理，選擇電力系統隨機動態模型，同時保證模型準確性和求解準確性，并定量分析隨機動態模型線性化對穩定性分析的影響。

技術領域

本發明涉及電網安全技術領域，尤其涉及一種電力系統隨 機動態模型線性化閾值條件及穩定性分析方法。

背景技術

在能源變革與新興技術的驅動下，智能電網的“三高”與 “三多”趨勢逐漸加快，為電力系統創造巨大經濟效益的同 時，也給系統帶來了諸多隨機因素，大量隨機因素的輸入使電 力系統安全與穩定面臨新的挑戰，由隨機因素引起的系統安全 問題得到了業界的廣泛關注。其中，建立有效的電力系統隨機 動態模型和算法是隨機因素影響的電力系統安全穩定分析的基 礎；

隨著新能源并網、電力電子裝置和新負荷接入比例增加， 電力系統朝多能源、多網絡、多主體相結合的趨勢演變，帶來 更多更大強度的隨機激勵的影響。針對不同隨機激勵強度下建 立有效的電力系統隨機動態模型及算法，可以為隨機電力系統 建模與高效仿真提供參考，對電力系統穩定性判斷和安全評估 問題具有重要的應用價值。

發明內容

基于現有的在高比例新能源滲透電網中，面對大量隨機因素 的輸入使電力系統安全與穩定面臨新的挑戰，本發明提出了一種 電力系統隨機動態模型線性化閾值條件及穩定性分析方法。

本發明解決上述問題的技術方案是：建立非線性、線性隨機 動態模型；構造所述隨機動態模型的Milstein-Euler預估校正 算法并分析其穩定性；根據所述隨機動態模型及其算法提出非線 性隨機動態模型可線性化處理的隨機激勵強度最優閾值模型，得 到線性化閾值條件；所述閾值條件下，定量分析所述算法和閾值 條件的正確性與合理性。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案來實現：

步驟1：建立非線性、線性隨機動態模型；所述步驟1具體 包括：

電力系統隨機動態模型是在確定性模型的基礎上加入隨機 激勵項來構建。一般形式的隨機微分方程由布朗運動驅動，由高 斯白噪聲驅動的隨機動態模型需要將高斯白噪聲轉換為布朗運 動形式，建立最終的非線性、線性微分方程模型。

隨機激勵下的電力系統非線性隨機動態模型：

dX(t)＝F(X(t))dt+G(t)dB(t) (1)

式中，為漂移項系數，為擴 散項系數，

隨機激勵下的電力系統線性隨機動態模型：

dX(t)＝AX(t)dt+Q(t)dB(t) (2)

式中，為漂移項系數，為擴散項系 數，

步驟2：構造所述隨機動態模型的Milstein-Euler預估校正算 法并分析其穩定性；所述步驟2具體包括：

2.1：非線性隨機動態模型的預估校正算法的構造；

針對電力系統非線性隨機動態模型，先利用顯式Milstein算 法計算預估值，得到預估格式，再利用隱式Euler算法進行校正， 得到校正格式。

2.2：線性隨機動態模型的預估校正算法的構造；