一种大规模电力系统节点的潮流计算方法

文档序号:9250509阅读:1288来源:国知局
一种大规模电力系统节点的潮流计算方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力系统自动化分析技术领域,具体涉及一种大规模电力系统节点的 潮流计算方法。
【背景技术】
[0002] 所谓电力系统潮流,是指系统中所有运行参数的主体,包括各母线电压和相位,各 发电机负荷的功率和电流,各变压器及线路的功率、电流及其损耗等。而潮流计算是在已知 某些运行参数的情况下,计算出系统的全部运行参数,是电力系统运行和规划中最基本和 最常用的计算。
[0003] 近年来,电力系统的互联及其规模的不断扩大,系统节点数越来越多,潮流计算的 规模也随之越来越大,传统的潮流计算方法也越来越力不从心。基于潮流计算算法本身层 面的改进如PQ快速分解法、根据遗传算法优化的潮流计算等,对于效率的提升效果甚微, 无法从根本上解决大电网互联的潮流计算问题,因此,需要从技术层面考虑算法的优化改 进。基于并行化技术的潮流计算优化是目前一个热门研宄方向。目前基于多线程技术、多 核心技术和GPU方式的并行潮流计算的研宄较为常见,但其计算方式还是基于一台主机, 对于未来的更大规模的计算会愈发吃力。考虑适用于计算集群的潮流计算方式,可以实现 计算资源的动态扩展,对于未来的大电网大数据的潮流计算更具优势。现存的一些MPI、 OpenMP等集群计算技术需要考虑底层资源分配、通信协同和负载均衡等问题,实现较为复 杂。而利用时下流行的云计算技术可以实现计算集群的虚拟化和封装,使算法无需考虑底 层细节,只需依照MapReduce并行框架设计,即可实现物理计算集群上的并行计算。
[0004] 对于潮流计算,目前较为常用的也是最基础的是牛顿-拉夫逊法,其他方法是在 该法的基础上的优化改进。牛顿-拉夫逊法是一个迭代至收敛的过程,该方法最费时的阶 段在造修正方程式和求解修正方程式的阶段。按照传统的计算方式,雅可比矩阵的构造需 要各元素依次进行计算,雅可比矩阵的阶数为n+m-1,其中,n为系统中节点个数,m为系统 中PQ节点个数,因此雅可比矩阵的构造需要计算次数为(n+m-1)2。当节点数增长时,其计 算量呈指数型急剧增长,计算效率大大下降。
[0005] 因此,如何设计一种适用于大规模电力系统节点的计算效率高且计算量小的潮流 计算方法,是本领域亟待解决的问题。

【发明内容】

[0006] 有鉴于此,本发明提供的一种大规模电力系统节点的潮流计算方法,该方法中的 雅可比矩阵元素的生成可以通过Hadoop云计算平台,能够在多台计算机上并行计算,真正 实现了多台物理计算机计算能力的迭加,从而大大提高了计算效率、云平台的容错性及潮 流计算结果的可靠性,进而保证了电力系统的正常运行和高效规划。
[0007]本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
[0008] -种大规模电力系统节点的潮流计算方法,所述方法在云计算平台的MapReduce 框架中进行;所述方法包括如下步骤:
[0009] 步骤1.将电力系统节点的原始数据以键值对的形式存储为导纳矩阵;并将迭代 计数k设置为k= 0 ;
[0010] 步骤2.根据电力系统节点的各给定初值计算各功率不平衡量,并判断各所述功 率不平衡量是否小于其所对应的各容许值;
[0011] 若是,则转向步骤7 ;若否,则进入步骤3 ;
[0012] 步骤3.计算建立雅可比矩阵所需的各个元素;
[0013] 步骤4.合并所述元素,得到雅可比矩阵及修正方程式;
[0014] 步骤5.求解所述修正方程式,并根据所述修正方程式的解修正所述各给定初值;
[0015] 步骤6.将所述迭代计数k设置为k=k+1,返回步骤2根据修正后结果进行下一 轮迭代;
[0016] 步骤7.计算所述电力系统的各潮流值,并输出计算结果。
[0017] 优选的,所述步骤1之前,包括:
[0018] a.采集电力系统节点的原始数据;其中,所述原始数据包括所述电力系统节点的 有功功率、无功功率、电流和电压;
[0019] b.给定所述电力系统的各初值,所述初值包括电压初值Uw和相角向量初值Q((1)。
[0020] 优选的,所述步骤2包括:
[0021] 2-1根据电压初值Uw和相角向量初值Q((1)计算有功不平衡量AP(k)和无功不平 衡量AQ(k);
许值;
[0023] 若是,则转向步骤7 ;若否,则进入步骤3 ;
[0024] 其中,i代表系统中的节点编号,e代表设定的有功或无功不平衡量的容许值; APf为系统中第i个节点的有功不平衡量;为系统中第i个节点的无功不平衡量。
[0025] 优选的,所述步骤3包括:
[0026] 3-1.调用Map函数,使得其中的每一个Mapper均从所述导纳矩阵的库中读取一个 键值对;
[0027] 3-2.在map函数中计算建立雅可比矩阵所需的各个元素的值;
[0028] 3-3.将全部所述Mapper的输出结果进行排序。
[0029] 优选的,所述步骤4包括:
[0030] 4-1?调用reduce函数;
[0031] 4-2.在reduce函数中合并全部所述元素,得到雅可比矩阵及修正方程式。
[0032] 优选的,所述步骤5中的修正所述各给定初值,包括:将所述给定相角初值0和给 定电压初值U修正为修正后的相角0 (k+1)和修正后的电压U(k+1)。
[0033] 优选的,所述步骤7中的各潮流值包括所述电力系统中各母线电压和相位、各发 电机负荷的功率和电流、各变压器及线路的功率、电流及其损耗、PV节点、平衡节点的注入 功率。
[0034] 从上述的技术方案可以看出,本发明提供了一种大规模电力系统节点的潮流计算 方法,将传统的导纳矩阵和参数向量数据以键值对形式存储;每一个Mapper从K-V数据库 中读出一个键值对〈key,value〉,作为输入;每个Mapper根据输入计算一个雅可比矩阵元 素;将所有Mapper的输出结果进行排序,以备Reducer合并;Reducer合并所有Mapper输 出的雅可比矩阵元素,形成矩阵和修正方程式;求解修正方程式并对电压相角进行修正; 以修正结果进行下一轮迭代。该方法中的雅可比矩阵元素的生成可以通过Hadoop云计算 平台,能够在多台计算机上并行计算,真正实现了多台物理计算机计算能力的迭加,从而大 大提高了计算效率、云平台的容错性及潮流计算结果的可靠性,进而保证了电力系统的正 常运行和高效规划。
[0035] 与最接近的现有技术比,本发明提供的技术方案具有以下优异效果:
[0036] 1、本发明所提供的技术方案中,将传统的导纳矩阵和参数向量数据以键值对形式 存储;每一个Mapper从K-V数据库中读出一个键值对〈key,value〉,作为输入;每个Mapper 根据输入计算一个雅可比矩阵元素;使得该方法中的雅可比矩阵元素的生成可以通过 Hadoop云计算平台,能够在多台计算机上并行计算,真正实现了多台物理计算机计算能力 的迭加,从而大大提高了计算效率、云平台的容错性及潮流计算结果的可靠性,进而保证了 电力系统的正常运行和高效规划。
[0037] 2、本发明所提供的技术方案,将所有Mapper的输出结果进行排序,以备Reducer 合并;Reducer合并所有Mapper输出的雅可比矩阵元素,形成矩阵和修正方程式;实现了多 台物理计算机计算能力的迭加;提高了潮流计算结果的可靠性。
[0038] 3、本发明所提供的技术方案,求解修正方程式并对电压相角进行修正;以修正结 果进行下一轮迭代;从而大大提高了计算效率、云平台的容错性及潮流计算结果的可靠性, 进而保证了电力系统的正常运行和高效规划。
[0039] 4、本发明所提供的技术方案,应用Hadoop云计算平台下的MapReduce编程机制, 使计算任务并行地在若干台计算机上执行,计算能力相当于多台计算机计算能力的总和, 相应的效率会大大提升
[0040] 5、本发明提供的技术方案,应用广泛,具有显著的社会效益和经济效益。
【附图说明】
[0041] 图1是本发明的一种大规模电力系统节点的潮流计算方法的流程示意图;
[0042] 图2是本发明的潮流计算方法的步骤2的流程示意图;
[0043] 图3是本发明的潮流计算方法的步骤3的流程示意图;
[0044] 图4是本发明的潮流计算方法的步骤4的流程示意图;
[0045] 图5是本发明的潮流计算方法的应用例的流程示意图。
【具体实施方式】
[0046] 下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于 本发明的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实 施例,都属于本发明保护的范围。
[0047] 如图1所示,本发明提供一种大规模电力系统节点的潮流计算方法,该方法将潮 流计算中雅可比矩阵的构造过程并行化,将导纳矩阵和雅可比矩阵均以键值对形式存储, 便于并行存取。每次迭代过程分为Map阶段和Reduce阶段,在Map阶段计算雅可比矩阵中 各元素,形成修正方程式;Reduce阶段求解修正方程式,进行修正,以备下次迭代;
[0048] 包括如下步骤:
[0049] 步骤1.在云计算平台的MapReduce框架(MapReduce是一种编程模型,用于大规 模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)〃和〃Reduce(归约)〃,和它们的主要 思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便 了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。当前的 软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并 发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。)中, 将电力系统节点的原始数据以键值对的形式存储为导纳矩阵;并将迭代计数k设置为k= 〇 ;
[0050] 步骤2.根据电力系统节点的各给定初值计算各功率不平衡量,并判断各功率不 平衡量是否小于其所对应
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