【直流潮流】基于直流潮流的电力系统停电分布及自组织临界性分析
2024-04-16 13:59:44
1.软件版本
matlab2013b
2.系统概述
整个算法的流程图，OPA模型的流程图如下：
详细的讲，我们的这个算法的安如下的步骤进行：
步骤1：k=k+1，通过慢动态过程中的几个公式，对Pmax，Fmax进行更新；
步骤2：考虑随机因素进行线路的断开，以一个随机概率来随机断开一条支路；
步骤3：根据慢动态计算得到的参数开始进行慢动态仿真；
步骤4：在慢动态仿真中，使用粒子群算法来计算论文公式5的最小值；
步骤5：进一步计算注入功率和潮流；
步骤6：根据计算得到的潮流和Fmax，根据F/Fmaz > alpha来确定线路是否接近容量极限；
步骤7：如果满足F/Fmaz > alpha，则以一个概率beta进行断开。
步骤8：如果发生断开时间，则返回步骤1，如果没有发生断开事件，则结束当前的动态过程。
3.部分源码
clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath 'FUNC\'%%
MOD = 4;%选择3种不同的参数
if MOD < 4
%参数初始化
k = 1;
kmax = 100000;%点数少的话，就没法得到平滑的仿真图，
K2 = 2;
sel = 1; %1：选择IEEE30模型，2：选择IEEE118模型；
alpha = 0.7; %Fjk/Fjk,max
if MOD == 1
beta = 0.3; %开断概率
end
if MOD == 2
beta = 0.7; %开断概率
end
if MOD == 3
beta = 1; %开断概率
endlemda = 1.0005; %Pi,(k+1),max/pi,k,max
mu = 1.003; %Fi,(k+1),max/Fi,k,max
gamas = [1,1]; %Pik/Pik,max
gama = gamas(1) + (gamas(2) - gamas(1))*rand(1,1);W = 10;%公式五中的w值
iter_max = 2000;%粒子群优化算法得到最小的值（公式5）
MTKL = 1;%利用蒙特卡洛的设计思想，对一个结果进行多次仿真，然偶进行求平均
%初始化最大值的放大比例
KKK1 = 11.5;
KKK2 = 1;%节点数的初始化
if sel == 1%IEEE30初始化参数，直流潮流计算采用工具箱进行计算mpc = case30;BUS = mpc.bus;GEN = mpc.gen;LINE = mpc.branch;[r,c] = size(mpc.bus);%r为节点数量Bus_Num = r;[r,c] = size(mpc.branch);%r为节点数量F_Num = r;
endif sel == 2%IEEE118初始化参数，直流潮流计算采用工具箱进行计算mpc = case118;BUS = mpc.bus;GEN = mpc.gen;LINE = mpc.branch; [r,c] = size(mpc.bus);%r为节点数量 Bus_Num = r;[r,c] = size(mpc.branch);%r为节点数量F_Num = r;
end%变量初始化
p = zeros(Bus_Num,kmax); %实际负荷需求
F = zeros(F_Num,kmax); %潮流
Pmax = zeros(Bus_Num,kmax); %Pmax的最大值
Fmax = zeros(F_Num,kmax); %Fmax的最大值
CUT = zeros(F_Num,kmax); %判断某一天某个支路是否被断开
c = zeros(Bus_Num,kmax); %cij%定义两类集合：发电机节点G和负荷节点L
%定义两类集合：发电机节点G和负荷节点L
G = zeros(Bus_Num,1); %发电机的集合
L = zeros(Bus_Num,1); %负荷点的集合
PG = zeros(Bus_Num,kmax); %
PL = zeros(Bus_Num,kmax); %
P = zeros(Bus_Num,kmax); %
[G,L] = func_findGL(Bus_Num,mpc.gen,mpc.bus);%%
%直流潮流计算
%通过初始的IEEEXX电网的类型，计算出其对应的节点负荷和线路潮流,即计算k = 1的情况
%即计算K = 1的时候，系统初始的F和P
%根据公式5来计算
%根据IEEEXX标准数据得到节点的初始负荷
p(:,1) = mpc.bus(:,3);%计算导纳矩阵A
Ak = func_Admittance_matrix(mpc.bus,mpc.branch);%初始的注入功率Pk(发电机出力和负荷)
PG(G,1) = mpc.gen(:,2); %发电机节点
c(G,1) = 1;
PL(L,1) = mpc.bus(L,3); %负荷节点%然后根据Fk = Ak * Pk计算潮流
P(:,1) = PG(:,1) + PL(:,1);%这里做相加，其实就是数组的合并，即出力节点和负荷节点的合并变为Pik
F(:,1) = Ak * P(:,1);%初始化网络结构
BUS = mpc.bus;
GEN = mpc.gen;
LINE = mpc.branch; %初始化最大值的参数
%初试情况下，我们将最大值定义所有节点的最大值
%注意，这里最大值的初始约束条件，你也可以自己设定
Pmax(:,1) = KKK1*P(:,1); %节点的发电能力和负荷
for i = 1:F_NumFmax(i,1)= KKK2*F(i,1);
end%保存停电次数变量
CUT_NUM = zeros(kmax,1);
%保存停电规模变量
CUT_ARE = zeros(kmax,1);
S1 = 0;%OPA模型的循环
for k = 2:kmax%慢循环过程LINE = mpc.branch;flag = 0;%步骤一%步骤一%由慢动态确定最后的最大值%对于第k天，确定发电机的最大出力和负荷需求后Fi,k,max Pi,k,max %更新负荷，发电机和部分线路容量%更新PPmax(:,k) = lemda*Pmax(:,k-1);%更新Ffor i = 1:F_Numif CUT(i,k-1) == 1%判断有没有开断的线路Fmax(i,k) = mu*Fmax(i,k-1);elseFmax(i,k) = Fmax(i,k-1); endend%考虑随机因素进行线路的断开%这里以一个0~1的随机数和0.5做比较来判断是否收到随机因素的干扰%断开的一个随机位置的线路PP = rand(1,1);if PP >= 0.5%断开NUMS = floor(F_Num*rand(1,1));if NUMS == 0NUMS = 1;endLINE(NUMS,3:end) = 0;
% CUT(NUMS,k) = 1;else%不断开endwhile(flag == 0) %慢动态循环中下进行快动态循环%负荷节点的浮动p(:,k) = gama*Pmax(:,k-1);%实际的负荷波动 disp('迭代次数：');k%步骤二%步骤二%根据公式5来计算出P和F%这里利用粒子群的思想，进行函数最小值的求解%这里编写了func_pso_calculate_min粒子群优化函数来计算公式5的最小值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%[V_score2,PP] = func_pso_calculate_min(W,Bus_Num,iter_max,Pmax(:,k),c(:,1),p(:,k)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Ak = func_Admittance_matrix(BUS,LINE);F(:,k) = Ak*PP;%步骤三%步骤三%随机开断线路%产生一个随机的数作为概率TMP = 0;for i = 1:F_Num %如果满足如下的条件，则以一个固定的概率进行断开if abs(F(i,k)/Fmax(i,k)) >= alphaPp = rand(1,1); if Pp >= 1 - beta%开断概率CUT(i,k) = 1;flag = 1;elseCUT(i,k) = 0;endend endif flag == 0;break;end%步骤四%步骤四%根据CUT断开矩阵，重新更新网络结构%当检测到某个CUT为1的时候，说明要对该线路进行断开IND = [];cnt = 0;for i = 1:F_Numif CUT(i,k) == 1;%断开相关的线路cnt = cnt + 1;LINE(i,3:end) = 0; IND(cnt) = i;endendend%这里只是为了对比，所以实际的规模计算见图2,3,4的计算方法，这里简化CUT_NUM(k) = sum(CUT(:,k));I(k) = (sum(p(L,k))/(abs(sum(Fmax(G,k)))));
end%%
%画出最后的仿真结果图，仿真出文献“基于直流潮流的电力系统停电分布及自组织临界性分析”的所有图
%每个仿真文件仿真对应如下的一个图
%(O)Fig.2：改变beta得到不同线路可靠性下的停电分布
%(X)Fig.3：改变mu得到不同线路容量增加方式下的停电分布
%(X)Fig.4：改变gama得到不同负荷波动下的停电分布
%(X)Fig.5：趋于临界状态的过程
%(X)Fig.6：停电概率分布if MOD == 1[n,m] = hist(CUT_NUM,20);m = m/max(m);save Result\fig2\data1.mat m n
end
if MOD == 2[n,m] = hist(CUT_NUM,20);m = m/max(m);save Result\fig2\data2.mat m n
end
if MOD == 3[n,m] = hist(CUT_NUM,20);m = m/max(m);save Result\fig2\data3.mat m n
end
elsefigure;load Result\fig2\data1.matloglog(m,n,'r','LineWidth',2);hold onload Result\fig2\data2.matloglog(m,n,'b','LineWidth',2);hold on load Result\fig2\data3.matloglog(m,n,'m','LineWidth',2);hold on xlabel('停电规模');ylabel('停电次数');axis([0.045,1,1e1,3e3]);grid on;legend('b=0.3','b=0.7','b=1');
end4.仿真结论
5.参考文献
[1]佚名. 基于直流潮流的电力系统停电分布及自组织临界性分析[J]. 电网技术, 2006, 30(14):6.A02-09
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