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4CS1和CS2的准确性如何?
为验证算法精度, 我们仍选用30D系统进行验证, 分别考虑两种情况: 情况1中不考虑负荷静特性, 情况2中考虑负荷静特性。所得结果如表1所示, 表中的“蛮力型”GTCA是对所有预想事故都进行全局潮流分析, 其给出的预警数目是准确的, 作为比较选择结果准确程度的基准。
由表1可知, 当配电网含环运行时, 输配之间的耦合性较强, 此时传统的TCS方法将会导致较多漏选(情况1中2次, 情况2中3次)和错选(情况1中4次, 情况2中5次)。而所提出的CS1和CS2方法则对此有着明显的改善, 漏选次数分别为0和1。由于CS1方法中配电网潮流考虑得相对准确, 所以CS1方法的准确度又稍优于CS2方法。
5CS1和CS2如何降低通信量和计算量?
容易想到, 虽然增加了筛选环节, 但是由于仅对筛选后的预想事故进行详细分析, 所以相比于蛮力型GTCA方法, CS1和CS2仍将显著降低安全分析的计算和通信代价。
首先对CS1的效果进行定量分析。假设输电网中有Ncon个预想事故需要分析, 平均每个事故主从分裂法的迭代次数为Nit, 一个配电网和输电网的边界节点数目为Nbs, 由此可以计算出在蛮力型GTCA计算中, 输配网之间的数据交换频率为NconNit, 总的数据交互量为4NconNitNbs。如果首先采用CS1方法进行预想事故选择, 那么筛选过程需要的主从迭代为Ncon。设筛选出的事故占总事故数的比例约为p, 那么对筛选出的事故进行全局潮流分析需要的主从迭代次数为pNitNcon, 于是总的主从迭代次数为(pNit+1)Ncon。由于每次交换4个浮点数(电压幅值、相角、有功、无功), 所依总的数据交互量为4(pNit+1)NconNbs。若Nit = 4, p=15%, 那么经过CS1筛选后GTCA的计算量和通信的数据量将是蛮力型的35%。
而对于CS2方法, 由于整个算法仅需要配电网控制中心上传等值模型, 不需要迭代, 所以算法的通信量和计算量和传统的TCA方法接近。
仍然采用30D系统对此进行仿真验证, 所得结果如表2所示。
由表可见, 通过预想事故筛选, 计算时间降低了约70%(CS2方法)和45%(CS1)。此外, 通信次数和通信量也减少了80%。
对于一个更大规模的118D系统, 经过预想事故筛选, 总计算时间可以降低60%(CS1方法)和85%(CS2方法)。
6结论
由于传统的TCS方法在配电网含环运行时有可能漏选、错选, 本文研究了两种考虑了配电网影响的新型输电网预想事故筛选方法。这两种方法的筛选精度均优于传统方法, 可以有效降低预想事故分析的计算时间和通信量。在新方法中, 近似全局潮流法在精度上优于配网等值法, 但在计算量和通信量上, 配网等值法却优于近似全局潮流法。二者均是可以反映配网影响的快速准确的筛选方法, 是输配全局电网的安全分析可靠有效的加速工具。
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