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电力系统稳态分析_CH_5


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三. 频率的一次调整
1.
1)
概念介绍
发电机的单位调节功率:发电机组原动机或电源频 率特性的斜率.
PG (Mw / Hz ) KG = f PG f N K G* = = K G f N / PGN PGN f
标志着随频率的升降发电机组发出功率减少或增加 的多寡.
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1. 概念介绍
2)
发电机是调差系数:单位调节功率的倒数. f f N f0 f0 f N σ = = = PG PGN 0 PGN
单位:吨/小时
上述函数可用试验数据通过最小二乘法拟合而 成,根据前人经验,阶数为2比较合适,即
2 f i = a2i PGi + a1i PGi + a0i
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2. 电力系统经济调度的数学模型
总的目标函数为:
min f i () = Fcos t =
i#43; a1i PGi + a0i 2i
i =1 Gi i =1
Li
=0
PG1min ≤ PG1 ≤ PG1max , PG 2 min ≤ PG 2 ≤ PG 2 max QG1min ≤ QG1 ≤ QG1max , QG 2 min ≤ QG 2 ≤ QG 2 max U1min ≤ U1 ≤ U1max , U 2 min ≤ U 2 ≤ U 2 max
fPGN f0 f N σ% = ×100 = × 100 f N PGN fN 发电机的单位调节功率与调差系数的关系: 1 K G* = ×100 σ%
一般来说发电机的单位调节功率是可以整定的: σ % =3~5或 K G* =33.3~20 汽轮发电机组 σ %=2~4或 K G* =50~25 水轮发电机组
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1.
数学模型 一般非线性规划问题可描述为满足非线 性约束条件是非线性函数的最小值问题,其 标准形式为:
min f ( x) s.t. h( x) = 0 g ≤ g ( x) ≤ g
即在满足h(x)=0的等式约束条件下和g(x)不等 式的条件下,求取目标函数f(x)值最小.
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2. 电力系统经济调度的数学模型
对于整个系统:
∑ P ∑ P
i =1 n Gi i =1 n Gi
n
n
Li
P∑ = 0
若不计网损:
∑ P ∑ P
i =1 i =1
Li
=0
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2. 电力系统经济调度的数学模型
3)
不等式约束条件:为系统的 运行限制.
PGi min ≤ PGi ≤ PGi max QGi min ≤ QGi ≤ QGi max U i min ≤ U i ≤ U i max
3) 4) 5)
;
取 r2(1) < r2( 0 ) .自第二步开始重复计算;
6)
( 继续计算,直到求得的 K 2k )与给定的K2相等为止.
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第三节 电力系统的频率调整
一.概述
频率是电力系统运行的一个重要的质量指标,直接影 响着负荷的正常运行.负荷要求频率的偏差一般应控 制在(±0.2~ ±0. 5)Hz的范围内. 一般而言,系统综合负荷的有功功率与频率大致呈一 次方关系. 要维持频率在正常的范围内,其必要的条件是系统必 须具有充裕的可调有功电源.
4)
变量:各发电设备输出有功功率.
15
3. 电力系统经济调度问题的求解
一般用拉格朗日乘数法. 现用两个发电厂之间的经济调度来说明,问题 略去网络损耗. 建立数学模型.
2 min f () = Fcos t = ∑ a2i PGi + a1i PGi + a0i i =1
2 2
1)
2
(
)
∑ P ∑ P
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频率不稳定给运行中的电气设备带来的危害:
1.
2.
3.
对用户的影响 产品质量降低 生产率降低 对发电厂的影响 汽轮机叶片谐振 辅机功能下降 对系统的影响 互联电力系统解列 发电机解列
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二. 自动调速系统及其特性
关键在于利用杠杆的作用调整汽轮机或水轮 机的导向叶片,使其开度增大,增加进汽量或进 水量. P224
dF1 (PT 1 ) dW2 (PH 2 ) = r2 =λ dPT 1 dPH 2
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5. 等耗量微增率准则的推广运用
即:
λT 1 = r2 λW 2 = λ
r2 实际可看作是一个换算系数,也称为水价系数.
在枯水季节,水电厂承担调频任务, r2 比较小,λ比较大; 在洪水季节,水电厂承担基荷任务, r2 比较大,λ比较小.
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二.一些名词性解释
有功功率电源:可投入发电设备的可发功率之 和,不应小于包括网损和厂用电在内的系统 (总)发电负荷. 系统的备用容量:系统电源容量大于发电负荷 的部分,可分为热备用和冷备用或负荷备用, 事故备用,检修备用和国民经济备用等.
8
第二节 电力系统中有功功率的最优分配
经济调度的第二个问题是有功功率的最 优分配,包括有功功率电源的最优组合和有 功功率负荷的最优分配.
1)
目标函数:系统发电所需的总费用或所消耗的总燃 料耗量 对于纯火电系统, 发电厂的燃料费用主要与发 电机输出的有功功率有关,与输出的无功功率及电 压等运行参数关系较小 .这种反映单位时间内发电 设备的能量消耗与发出的有功功率之间的关系称为 耗量特性.其函数关系式为:
f i = f i (PGi )
3
第一节 电力系统中有功功率的平衡
电力系统经济调度:是在满足安全和一定质量 要求的条件下尽可能提高运行的经济性,即合 理地利用现有的能源和设备,以最少的燃料消 耗量(或燃料费用或运行成本),保证对用户 可靠而满意地供电. 最优潮流:满足各节点正常功率平衡及各种安 全性不等式约束条件下,求以发电费用(耗量) 或网损为目标函数的最优的潮流分布. 最优潮流的优点:将安全性运行和最优经济运 行等问题综合地用统一的数学模型来描述.
dF2 (PG 2 ) λ = 0 dPG 2
(1)
f (PG1 , PG 2 ) = PG1 + PG 2 PL1 PL 2
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3. 电力系统经济调度问题的求解
4)
求解(1)得到:
λ1 = λ2 = λ
5)
这就是著名的等耗量微增率准则,表示为使总耗量 最小,应按相等的耗量微增率在发电设备或发电厂 之间分配负荷. 对不等式约束进行处理 对于有功功率限制,当计算完后发现某发电设备越 限,则该发电设备取其限制,不参加最优分配计算, 而其他发电设备重新进行最优分配计算. 无功功率和电压限制和有功功率负荷的分配没有直 接关系,可暂时不计,当有功功率负荷的最优分配 完成后计算潮流分布在考虑.
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4. 用迭代法求解电力系统经济调度问题
1) 2) 3)
设耗量微增率的初值 λ( 0) ;
( 求与λ( 0) 对应的各发电设备应发功率 PGi0 ) ; ( 校验求得的 PGi0 ) 是否满足等式约束条件:
( PGi0) ∑ PLi = 0 ∑ i =1 i =1
(1) (0) 如不能满足,则如 ∑ PGi > ∑ PLi ,取 λ < λ ; 如 ∑ PGi < ∑ PLi ,取 λ(1) > λ( 0) ,自2)开始重新计算.
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3. 电力系统经济调度问题的求解
2)
根据给定的目标函数和等式约束条件建立一个新的, 不受约束的目标函数——拉格朗日函数.
C * = F1 (PG1 ) + F2 (PG 2 ) λ (PG1 + PG 2 PL1 PL 2 )
λ 拉格朗日乘子
3)
对拉格朗日函数求导,得到最小值时应有的三个条 件: dF1 (PG1 ) λ = 0 dPG1
4
一.负荷预测的简要介绍
电力系统经济调度的第一个问题就是研究用户 的需求,即进行电力负荷预测,按照调度计划 的周期,可分为日负荷预测,周负荷预测和年 负荷预测.不同的周期的负荷有不同的变化规 律:
第一种变动幅度很小,周期又很短,这种负荷变动有 很大的偶然性; 2. 第二种变动幅度较大,周期也较长,属于这种负荷的 主要有:电炉,压延机械,电气机车等带有冲击性的 负荷变动; 3. 第三种变动基本上可以预计,其变动幅度最大,周期 也最长,是由于生产,生活,气象等变化引起的负荷 变动.
广西大学课程教案
《电力系统稳态分析》
1
第五章 电力系统的有功功 率和频率调整
1. 2.
有功功率的最优分布 频率调整
2
概述
电力系统是现代社会中最重要,最庞杂的工程 系统之一.如何保证正常,稳态运行时的电能 质量和经济性问题,是我们考虑的重点问题之 一. 衡量电能质量的指标包括:频率质量,电压质 量和波形质量,分别以频率偏移,电压偏移和 波形畸变率表示. 衡量运行经济性的主要指标为:比耗量和线损 率 有功功率的最优分布包括:有功功率负荷预计, 有功功率电源的最优组合,有功功率负荷在运 行机组间的最优分配等.
)
1)
2)
λ = F / P = dF / dP 或 λ = W / P = dW / dP 比耗量 :单位时间内输入能量与输出功率之比.
为耗量特性曲线上某一点纵坐标和横坐标的比值.
关于目标函数的一些重要的概念: 耗量微增率 λ :单位时间内输入能量微增量与输出 功率微增量的比值.为耗量特性曲线上某一点切线 的斜率.
一.有功功率电源的最优组合 .
有功功率电源的最优组合:是指系统中发电 设 备或发电厂的合理组合.通常所说的机组 的合理开停,大体上包括三个部分:
1. 2. 3.
机组的最优组合顺序 机组的最优组合数量 机组的最优开停时间
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二.有功功率负荷的最优分配
最优化:是指人们在生产过程或生活中为某个 最优化 目的而选择的一个"最好"方案或一组"得力" 措施以取得"最佳"效果这样一个宏观过程. 有功功率负荷的最优分配: 有功功率负荷的最优分配:是指系统的有功功 率负荷在各个正在运行的发电设备或发电厂之 间的合理分配.其核心是按等耗量微增率准则 进行分配. 电力系统最优运行是电力系统分析的一个重要 电力系统最优运行 分支,它所研究的问题主要是在保证用户用电 需求(负荷)的前提下,如何优化地调度系统 中各发电机组或发电厂的运行工况,从而使系 统发电所需的总费用或所消耗的总燃料耗量达 到最小这样决策问题.
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