基于复杂设备的智能配电网络拓扑分析与建模

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基于CIM模型及GIS的配电网拓扑建模与分析

基于CIM模型及GIS的配电网拓扑建模与分析

2.配电网设备建模
按照建模需求将配电设备分成以下三类: ① 拓扑分析设备 ② 附属设备,附属设备的工作状态影响到整个电力 网络的运行 ③ 其他设备,只是用来装载或支撑其它设备
2.配电网设备建模
拓扑分析设备包括:
设备名称 中压线路 柱上变压器 杆塔线路点 断路器 变电站和电房母线 变电站和电房配变 变电站和电房开关 配变房电缆头 配变房中间接头 电缆终端头 低压开关 低压导线 低压电缆 低压电缆中间接头 杆上开关 图源类型 线 点 点 点 线 点 点 点 点 点 点 线 线 点 点 拓扑抽象类型 线 点 点 点 点 点 点 点 点 点 点 线 线 点 点
1.概述
① CIM 拓扑包用于定义如何连接配电网各设备. ② 设备连接关系通过 导电设备(ConductingEquipment)-----终端 (Termina1)------联结点(C0nnectivityNode) 的关联关系来表现。 ③ 终端是设备的终点,一个设备可以有多个终端,联 结点根据网络运行状态,把相关的终端无阻抗地连 接在一起。 ④ 一个导电设备有多个终端,和其它设备的终端联结 在一起,形成一个联结点,多个联结点类聚合成一 个设备容器类。CIM 模型利用设备容器模式描述配 电网络中各设备的关系。
2.配电网设备建模
① 架空线上的设备要么作为杆、塔附属设备,要么依靠 杆、塔作为支撑; ② 同样电缆上面,有设备的地方.肯定要有井孔才能把 设备通过电缆接入电网。 ③ 因此从功能位置的角度考虑,虚拟出杆、塔、井孔这 样的节点位置,可以反映出一组设备在电网中的位置 关系。 ④ 对不依赖于杆、塔、井孔的设备其节点作为虚拟设备 处理。
b) Topo_node_order
点设备id Device4 Device7 Device5 线设备id Line5 Line5 Line5 方向 进 出 进 排序 0 5 10

复杂系统网络拓扑结构研究和建模方法

复杂系统网络拓扑结构研究和建模方法

复杂系统网络拓扑结构研究和建模方法在当今科技发展迅速的时代,我们正处于一个高度互联的世界。

各种复杂系统网络,如社交网络、互联网、物流系统等,已经成为我们生活中不可或缺的一部分。

为了更好地理解和管理这些复杂系统网络,研究和建模其拓扑结构变得至关重要。

本文将介绍复杂系统网络拓扑结构的研究方法和建模技术。

一、概述复杂系统网络拓扑结构的意义和特点复杂系统网络是由大量节点和连接构成的复杂结构,具有高度连接和非线性特征。

它们在众多领域中起着重要的作用,如社交网络中的人际关系、互联网中的信息传输和物流系统中的货物流动等。

研究复杂系统网络的拓扑结构有助于提高网络的效率、稳定性和安全性,发现网络中的重要节点和关键路径。

二、复杂系统网络拓扑结构的研究方法1. 基于统计的方法基于统计的方法是研究复杂系统网络拓扑结构的常用方法之一。

它通过分析网络中节点的度分布、聚类系数、网络直径等统计量,揭示网络的整体特征和局部结构。

例如,研究者可以使用度分布分析来了解网络中节点的连接情况,聚类系数分析来了解节点之间的聚集程度,网络直径分析来了解网络的传输效率等。

2. 基于图论的方法图论是研究节点和边之间关系的数学工具,被广泛应用于复杂系统网络拓扑结构的研究中。

基于图论的方法可以通过构建网络的图模型,分析节点之间的关联和连接方式。

例如,研究者可以使用最短路径算法来计算节点之间的最短路径,中心性指标来评估节点的重要性,社区发现算法来识别网络中的社区结构等。

3. 基于机器学习的方法机器学习是一种自动从数据中学习和改进的方法,可以应用于复杂系统网络拓扑结构的研究。

基于机器学习的方法可以从大规模网络数据中学习网络的拓扑结构,并利用学习的模型进行预测和优化。

例如,研究者可以使用神经网络算法来预测网络中节点之间的连接情况,支持向量机算法来分类网络中的节点等。

三、复杂系统网络拓扑结构的建模方法1. 随机图模型随机图模型是一种基于概率的方法,用于生成网络的随机拓扑结构。

基于配电网自动化的网络拓扑分析的开题报告

基于配电网自动化的网络拓扑分析的开题报告

基于配电网自动化的网络拓扑分析的开题报告一、研究背景和研究意义随着能源需求的不断增加,电力系统规模不断扩大,通信技术、计算机技术和自动化技术的不断发展,使得配电网自动化系统成为当前配电网运行和管理中不可或缺的一部分。

配电网自动化系统可以实现远程监控、故障定位、自动重合闸等自动控制功能,提高了系统的可靠性和运行效率,降低了管理成本,为电力系统的安全运行和有效管理提供了可靠的保障。

然而,在配电网自动化系统中,对于网络拓扑的准确性和实时性的要求比较高,网络拓扑分析是一项重要的研究内容。

配电网的拓扑结构决定了电力系统的传输能力、容错能力和可靠性,因此研究配电网拓扑结构及其变化情况,可以帮助电力系统管理部门更好地制定运行策略和管理措施,提高系统的安全性和稳定性。

二、研究目的和内容基于配电网自动化系统,本课题主要研究以下内容:1.配电网拓扑结构的分析和建模方法:对配电网结构进行建模,包括变电站、配电变压器、开关、保护装置等设备的信息,形成可视化的拓扑结构。

2.配电网拓扑结构的实时监测与分析:通过监测配电网设备的状态信息,建立实时拓扑结构模型,并对拓扑结构进行分析,如拓扑损耗、控制能力、容错能力等指标的计算。

3.配电网拓扑结构的变化分析与处理:对配电网拓扑结构的变化进行监测和处理,并及时反馈给系统管理部门,包括设备故障、线路损耗、新设备投入等变化情况的处理。

三、研究方法和技术路线本课题采用的研究方法和技术路线如下:1.数据采集与处理技术:利用现有的遥测遥控系统及子站采集配电网实时的状态信息,采用数据采集及处理技术,进行实时的数据处理,筛选出有效信息,建立配电网拓扑模型。

2.数据库技术:采用数据库技术存储配电网信息,包括变电站、配电变压器、开关、保护装置等设备的信息,形成可视化的拓扑结构,实现数据的可靠管理,为拓扑分析提供支持。

3.算法与模型:建立配电网拓扑结构的数学模型和算法,通过对节点、线路等参数的计算,对拓扑结构进行计算和分析,并通过算法实现拓扑结构的建立和实时更新。

配电网络的拓扑分析及潮流计算

配电网络的拓扑分析及潮流计算

在矩阵中第一、二列为支路的父节点与子节点,第三、四列是支路的电阻与电抗(与支 路编号对应),第五、六列为子节点的有功负荷与无功负荷(与支路编号对应);最后三行为 连支,其余为树支;连支子节点的负荷功率可以通过树支支路数据得到。 在这种存储方式下,当有连支闭合时,就应有树支打开,此时把连支的数据和树支相应 的数据进行互换得到新的结构数组,但是此时并不能保证连通和辐射。互换后,第一步检查 第二列是否有相同的子节点, 如果两行有相同子节点号,则对这两条支路中某一条支路的正 方向进行调整,保证子节点号不同。第二步是通过从根节点开始,搜索是否能到达所有的子 节点,否则网络不连通。

PL , j jQ L , j U
j
(2-6)
——节点 v 电压的共轭。 式中 PL , j jQL , j ——节点 v j 负荷功率的共轭; U j j
如果支路
bj
的末点
vj
不是末梢点,则支路电流
I j
应为该支路末点
vj
电流和其所有
子支路的电流之和,即
I I I j L, j k
0.8190 0.1872 0.7114 1.03 1.044 0.1966 0.3744 1.468 0.5416 0.5910 0.7463 1.289 0.7320 0.164 1.5042 0.4095 0.7089 0.4512 0.8980 0.8960 0.2030 0.2842 10.59 0.8042 0.5075 0.9744 0.3105 0.3410 2.0 2.0 2.0 0.5 0.5
kd
(2-7)
式中 d 为以节点 v j 为父节点的支路的集合。 显然,根据式(2-5)~式(2-7),由末梢点向电源点第推就可以得到各支路的电流, 然后根据式(2-3)从电源点向末梢点回推就可以求得各节点电压。 前推回代法计算简单,内存需求少,是辐射网潮流计算的好方法。

智能电网中的低压配电网建模与仿真

智能电网中的低压配电网建模与仿真

智能电网中的低压配电网建模与仿真随着科技的不断进步和社会的发展,电力系统正在迎来一个新的时代,即智能电网时代。

智能电网作为一种新兴的电力系统,以其高效的能源利用、可靠的供电质量和智能化的运行管理,被广泛应用于现代社会。

在智能电网系统中,低压配电网起着至关重要的作用。

低压配电网作为电能从中压配电网输送到终端用户的关键环节,其设计与运行对于整个电网系统的稳定运行和供电质量具有重要影响。

为了实现智能电网的高效运行和可靠供电,对低压配电网进行建模与仿真就显得尤为重要。

通过建模与仿真,可以对低压配电网的运行状态、电能传输及负载需求进行分析与优化,为电网规划和运行管理提供科学支持。

低压配电网的建模主要包括拓扑结构建模、设备参数建模和负载特性建模。

拓扑结构建模是指将配电网络按照不同节点和支路进行拓扑连接,确定其电气连通关系。

设备参数建模是指根据实际配电设备的性能参数,对各个设备进行电气特性建模。

负载特性建模是指根据终端用户的用电需求特点,对负载进行建模。

拓扑结构建模是低压配电网建模的基础。

其主要包括节点的定义和连接关系的确定。

在建模过程中,需要考虑节点之间的电能传输路径,以及支路的传输特性。

通过拓扑结构建模,可以直观地了解低压配电网的布局和连接情况,为系统的规划和运行管理提供依据。

设备参数建模是对低压配电网中各类设备进行电气特性建模。

设备参数包括线路参数、变压器参数、开关参数等。

通过设备参数建模,可以准确地描述设备的电气性能,包括电阻、电容、电感等参数以及设备的功率传输特性。

通过设备参数建模,可以对低压配电网的电气特性进行分析,为电网的稳定运行提供保障。

负载特性建模是根据终端用户的用电需求特点对负载进行建模。

负载特性包括负载的功率特性、负荷变化规律等。

通过负载特性建模,可以了解负载的电能消耗情况,预测负荷的变化规律,为电网的运行管理提供数据支持。

低压配电网的仿真则是利用计算机模拟低压配电网的实际运行情况,通过对电网的模拟和分析,来评估电网的性能和运行状态。

电力系统中的电网建模与仿真技术研究

电力系统中的电网建模与仿真技术研究

电力系统中的电网建模与仿真技术研究随着电力需求的增长和能源转型的推进,电力系统的安全稳定运行变得尤为重要。

而电网建模与仿真技术作为电力系统研究的重要工具,不仅能够对电力系统进行全面深入的研究,还可以有效地指导电网规划、运行和维护,提高电网的可靠性和经济性。

一、电力系统的复杂性与建模需求电力系统由发电、输电、配电和用户组成,拥有庞大的网络结构和复杂的电磁特性。

因此,对电力系统进行建模是电能系统分析研究的基础。

电网建模的核心是描述电力系统的结构和运行特性,通过建立数学模型来模拟和研究电网的动态行为。

1.1 电网的拓扑建模电网的拓扑结构是描述电力系统中各元件之间连接关系的重要依据,是电网建模的基础。

传统的电力拓扑是基于节点和支路的图论模型,但这种方法只能得到电网静态连接关系,无法捕捉电网动态行为。

因此,随着电力系统的发展,基于时序的电网拓扑建模方法逐渐应用,能够准确描述电力系统的线路开关状态和节点状态变化。

1.2 状态估计与电网建模电力系统的状态估计是指通过测量值和已知信息,在给定负荷条件下估计电网的状态变量,包括节点电压和线路功率等。

状态估计是电力系统建模的关键环节,能够为电网优化运行和故障诊断提供准确的状态数据。

二、电网仿真技术的研究意义电力系统的建模是电力系统仿真的基础,仿真技术是通过计算机对电网建立数学模型并模拟真实运行情况的过程。

电网仿真技术的研究具有重要的意义。

2.1 电网规划与运行电网仿真技术可以模拟电力系统在长期和短期各种工况下的运行状态,为电网规划和运行提供决策支持。

通过仿真可以评估电网的可靠性、稳定性和经济性,为电网规划和运营管理提供依据。

2.2 电网故障诊断与维护电网仿真技术还可以用于电网故障诊断与维护。

通过仿真可以模拟电网的故障情况,快速定位故障点,并提供故障分析和修复方法。

这能够大大提高电网的故障处理效率,缩短故障处理时间。

三、电网建模与仿真技术的研究方向为了更好地实现电网建模与仿真技术的应用,研究者们在以下几个方向上进行了深入的研究。

电力系统网络拓扑识别与分析

电力系统网络拓扑识别与分析

电力系统网络拓扑识别与分析随着社会的发展和人们对能源需求的增长,电力系统的建设和运营成为了一个重要的领域。

电力系统的复杂性和规模使得对其网络拓扑的识别和分析变得尤为关键。

网络拓扑是指电力系统中各个节点之间连接关系的描述,通过识别和分析电力系统的网络拓扑,可以更好地理解系统的结构和运行特性,对电力系统的运营和规划提供有力的支持。

在电力系统中,网络拓扑包含了诸如发电机、变压器、开关、输电线路等各种元器件及其之间的连接方式和传输路径。

对于复杂的大型电力系统而言,准确地识别和分析其网络拓扑是一个巨大的挑战。

传统的手工方式往往需要耗费大量的时间和人力,且容易出现人为错误。

因此,借助计算机科学和人工智能等领域的技术,开发出自动化的网络拓扑识别与分析方法成为了当前的研究热点。

电力系统的网络拓扑识别可以通过多种方式实现。

其中一种常用的方法是基于电力系统的运行数据进行拓扑重构。

通过监测电力系统中各个节点的电流、电压等参数,结合电力系统的物理特性,可以推断出节点之间的连接关系,从而构建出网络拓扑。

这种方法需要充分利用电力系统的监测数据以及对电力系统运行规律的深刻理解。

另一种方式是基于智能计算方法进行网络拓扑的识别。

机器学习和人工智能的发展使得我们可以利用算法和模型,通过对电力系统的历史数据进行训练,从而实现对电力系统网络拓扑的识别。

常见的方法包括聚类分析、支持向量机、遗传算法等,利用这些方法可以从数据中发现规律,并推断出电力系统的网络拓扑。

拓扑的分析对于电力系统的规划和优化至关重要。

通过分析电力系统的网络结构,我们可以识别出电力系统中的薄弱环节和瓶颈,进而提出相应的优化方案。

拓扑分析还可以帮助我们理解电力系统的工作原理和特性,以便更好地进行日常运营和维护。

此外,拓扑分析还有助于我们预测电力系统的故障和异常情况,从而采取相应的措施,保障电力系统的安全稳定运行。

尽管电力系统网络拓扑识别与分析在现代电力行业中扮演着重要角色,但是也面临着一些挑战和困难。

电力系统中的智能配电网建模与优化策略研究

电力系统中的智能配电网建模与优化策略研究

电力系统中的智能配电网建模与优化策略研究随着社会的发展和能源需求的增长,电力系统中智能配电网的建模与优化策略研究变得越来越重要。

智能配电网是指利用先进的信息和通信技术,实现对电力系统各个环节的智能监控、管理和优化,从而提高电力系统的可靠性、灵活性和效率。

智能配电网的建模是研究该系统的关键。

通过准确地建立电力系统中的智能配电网模型,可以深入了解该系统的结构、特性和行为,为后续的优化策略研究提供可靠的基础。

智能配电网建模主要包括对配电网中各个组件的建模,例如变压器、开关设备、电缆线路和负载等。

同时,还需要考虑到电力系统中的不确定性因素,例如电力负荷的波动性、可再生能源的不确定性等。

通过准确地描述这些组件的特性和行为,可以更好地理解电力系统中发生的各种现象,并为采取合适的优化策略提供依据。

针对智能配电网的建模,研究者提出了许多不同的方法和技术。

其中,潮流计算和状态估计是两个重要的技术。

潮流计算是用于计算电力系统中电压、电流和功率等参数的技术,在智能配电网建模中起着至关重要的作用。

通过潮流计算,可以准确地分析电力系统中各节点的电压和电流分布情况,进而为优化策略的设计提供支持。

状态估计是通过处理和分析已有的电力系统测量数据,估算电力系统中未知或不可观测状态的技术。

状态估计可以提供电力系统中各节点的准确电压和功率信息,为智能配电网建模提供更精确的基础。

在智能配电网建模的基础上,研究者还提出了许多不同的优化策略。

这些优化策略旨在最大限度地提高电力系统的性能和效率,优化电力系统的供电质量和供电可靠性。

其中,包括负荷管理、电力质量改善和能源管理等。

负荷管理是指对电力系统中的负荷进行有效管理和控制,以实现电力系统的负荷均衡和负荷优化。

电力质量改善是指通过改进电力系统中的电压、频率和波形等参数,提高电力系统的质量和稳定性。

能源管理是指利用先进的能源管理技术和方法,实现对电力系统中的能源的高效利用和优化。

在智能配电网建模和优化策略研究上,还存在一些挑战和问题。

电力系统中复杂网络的模型与优化研究

电力系统中复杂网络的模型与优化研究

电力系统中复杂网络的模型与优化研究1. 引言电力系统是现代社会生产和生活必不可少的基础设施,而复杂网络理论的应用在电力系统中已经成为一种研究热点。

本文旨在探讨电力系统中复杂网络的建模与优化问题。

2. 电力系统的复杂性电力系统包含了众多的供电和负载节点,构成了一个复杂的网络结构。

在这个网络中,各个节点之间相互连接,通过输电线路进行能量传输。

复杂网络的一个特点是节点之间的连接关系不是随机的,而是呈现出一定的规律性。

3. 电力系统的网络模型在电力系统的网络建模中,常见的方法是利用图论中的图来表示。

其中,节点表示供电或负载设备,边表示输电线路。

在复杂网络模型中,边的权重可以表示线路的电阻、传输能力或其他指标。

通过建立合适的网络模型,可以研究电力系统中的输电能力、稳定性等问题。

4. 电力系统中复杂网络的优化问题复杂网络模型的建立为电力系统的优化问题提供了一种新的思路。

通过对网络拓扑结构和电力流等因素进行优化,可以提高电力系统的运行效率和稳定性。

4.1 拓扑结构优化拓扑结构优化是指通过调整电力系统中节点之间的连接方式,以提高电力系统的稳定性和供电能力。

在拓扑结构优化中,常用的方法包括添加新的输电线路、调整节点的连接方式等。

4.2 电力流优化电力系统中的电流分布对系统的运行效率和供电能力有着重要的影响。

通过优化电力系统中的电流分布,可以使得系统负载更加均衡,减少输电损耗。

常见的方法包括优化线路参数、调整输电功率等。

5. 复杂网络优化算法在研究电力系统复杂网络优化问题时,需要借助于一些优化算法来求解。

常见的算法包括遗传算法、粒子群优化算法等。

这些算法可以帮助寻找到复杂网络模型中的最优解。

6. 案例分析以某个具体的电力系统为例,结合以上提到的复杂网络建模与优化问题,进行详细分析。

通过建立电力系统的复杂网络模型,并应用优化算法求解,可以得到系统的最优拓扑结构和电力流分布。

根据优化结果,可以进一步优化电力系统的运行效率和稳定性。

基于复杂网络的配电网拓扑模型研究

基于复杂网络的配电网拓扑模型研究
o f z o ne s .
Ke y wo r d s:
d i s t r i b u t i o n n e t wo r k;c o mp l e x n e t ;a na l ys i s o f t o p o l o g y;n e t s t r u c t u r e
收 稿 日期 : 2 0 1 7— 0 3一 O 9
网模 型抽 象化 , 并 进行 相应 选择适 用 的模 型结 构.
1 复杂 网络模型及其特征参数
1 . 1 图模 型
复杂 网络 属 于 图 的一 部 分 . 数 学 建 模 中用 邻
第3 3卷 第 5期
2 0 1 7年 1 O月


电 力 学 院 学

VO 1 . 3 3. No . 5
J o u r n a l o f S h a n g h a i Un i v e r s i t y o f El e c t r i c P o we r
( 1 . S c h o o l o fC o m p u t e r S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y , S h a n g h a i U n i v e r s i t y o fE l e c t r i c P o w e r , S an h g ai h 2 0 0 O 9 0 , C h i n a ;
络结点模 拟网络攻击 , 比较了 3种 网络模型的关键参数和趋势走 向. 根据地 区特点和对 配电网的要求 , 选 择合 适 的模 型结 构. 关键词 : 配 电网;复杂网络 ; 拓 扑分析 ;网络结构
中图分类号 : T P 3 9 3 . 0 2 ; T M7 1 5 文 献标 志码 : A 文 章 编 号 :1 0 0 6— 4 7 2 9 ( 2 0 1 7 ) 0 5— 0 4 8 7— 0 4

基于智能算法的电力系统网络拓扑状态估计与优化研究

基于智能算法的电力系统网络拓扑状态估计与优化研究

基于智能算法的电力系统网络拓扑状态估计与优化研究电力系统网络的拓扑状态估计与优化是一项关键的研究课题。

随着电力系统的不断发展和规模的扩大,传统的人工方法已经无法满足现代电力系统的需求。

智能算法的引入为电力系统网络的拓扑状态估计与优化提供了一种新的解决方案。

首先,电力系统网络的拓扑状态估计是指通过测量数据以估计系统中各个节点之间的连接关系,即拓扑结构。

传统的拓扑状态估计方法通常基于潮流方程和节点间测量数据,但在现实应用中存在诸多问题,包括数据缺失、噪声干扰以及误差累积等。

智能算法的应用可以有效地解决这些问题。

例如,基于人工神经网络的拓扑状态估计方法可以通过学习样本数据的特征并进行模式识别来改善估计精度。

遗传算法可以用于优化估计算法的参数,从而进一步提高估计精度。

其次,电力系统网络的优化是指通过调整系统中各个节点之间的连接关系,以实现系统性能的最大化或成本的最小化。

传统的优化方法通常基于数学规划或启发式算法,但由于电力系统的复杂性和多样性,实际应用中往往面临问题复杂度高、计算开销大的挑战。

智能算法的引入可以有效地解决这些问题。

例如,粒子群优化算法可以用于优化电力系统的无功补偿配置,通过调整无功补偿器的位置和容量,以实现功率因数的改善和能量损耗的降低。

蚁群算法可以用于优化电力系统的输电线路配置,通过调整线路的参数以最大化输电能力,提高系统的供电可靠性。

智能算法在电力系统网络的拓扑状态估计与优化研究中具有许多优势。

首先,智能算法可以自动学习和适应电力系统的复杂特征和动态变化,从而提高估计和优化的准确性和性能。

其次,智能算法可以处理大规模和高维度的电力系统数据,从而实现对整个系统的综合分析与优化。

第三,智能算法能够快速搜索最优解,从而加快决策过程,并提高系统的响应速度和实时性。

最后,智能算法具有较强的鲁棒性和容错性,能够应对数据不准确和故障等因素的影响。

然而,智能算法在电力系统网络的拓扑状态估计与优化研究中也存在一些挑战和问题。

基于配电物联网的中低压配电网拓扑分析

基于配电物联网的中低压配电网拓扑分析

基于配电物联网的中低压配电网拓扑分析摘要:本文将详细介绍配电物联网的中低压配电网拓扑架构,通过专业的研究与分析,根据配电网拓扑结构,精准找出变压器、开关、线路与端子侧的拓扑设计内容,再以开关类元件为例,详细阐述运行流程的拓扑设计内容,全面规范配电物联网内中低压配电网运行状态,确保区域配电网络整体运行效果,为此后配电网络的运行与问题处理提供精准数据支持。

关键词:拓扑结构;中低压配电网;配电物联网引言:随着配电物联网使用范围的扩大,配电网络的运行安全正变得愈加重要。

相关部门在规范中低压配电网时,发现配电网中线路、开关与变压器的使用出现些许问题,为更好地解决该类问题,利用拓扑结构开展全面分析,针对性改善中低压配电网使用状态。

1.配电物联网的中低压配电网拓扑架构在探究区域配电物联网的使用状态时,以中低压配电网的运行态势为例,可根据其运行内容设置拓扑模型,明确拓扑架构。

当前中低压配电网内拓扑结构的主要元素包含拓扑岛、拓扑节点、连接节点、端子与导电设备等,导电设备可将内部多种数据信息传输到拓扑结构中,确保该项结构的设计分析效果。

在中低压配电网拓扑结构中,拓扑岛、拓扑节点、连接节点与端子等为拓扑包内的类,其代表的含义也较为广泛。

比如,在拓扑岛中,可显示出电气连接中的网络子集;拓扑节点则代表了网络状态中利用闭合开关来操作的连接节点;连接节点则能将导电设备端子进行高效连接,且使用零阻抗方式;而端子则为导电设备内的各项电气连接点。

在全面了解了配电网联网下中低压配电网拓扑构造,操作人员要根据配电网络运行的实际情况,对拓扑模型使用状态进行详细分析,确保拓扑结构整体运用的科学性。

2.配电物联网的中低压配电网拓扑结构设计2.1变压器拓扑设计探究中低压配电网内各项变压器的拓扑设计时,操作人员要明确当前配电网中变压器的运用程序。

比如,传统中低压配电网络在使用变压器时,导电设备、电力变压器、变压器箱与电力变压器端子的使用状态都较为关键,要借助合适方法将上述设备进行科学连接,促进不同类型变压器的使用效果[1]。

面向复杂系统的网络拓扑建模与分析

面向复杂系统的网络拓扑建模与分析

面向复杂系统的网络拓扑建模与分析近年来,随着计算机技术的飞速发展,网络拓扑建模与分析逐渐成为热门研究领域之一。

网络拓扑是指网络结构的组织方式,即网络中各个节点之间的联系和关联。

对于大规模复杂系统,通过对其网络拓扑的建模和分析,可以帮助我们更好地理解其复杂性质,从而更加有效地管理和优化系统运行。

一、网络拓扑建模方法目前,网络拓扑建模方法主要包括基于复杂网络理论的方法和基于数据挖掘的方法。

基于复杂网络理论的方法主要用于分析网络的结构和动态行为,常用的方法包括小世界网络、无标度网络和随机网络等。

而基于数据挖掘的方法则主要用于从数据中挖掘出网络的关联性和特征,常用的方法包括聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

二、网络拓扑分析技术网络拓扑分析技术可分为基本拓扑分析和进阶拓扑分析两种类型。

基本拓扑分析包括节点度中心性、介数中心性和紧密中心性等,可以用于计算节点的重要性和影响力。

进阶拓扑分析则包括社区检测和动态演化等,可以用于分析网络的结构和变化。

三、面向复杂系统的网络拓扑建模与分析案例以社交网络为例,在建模时需要考虑网络中的节点和边,节点代表用户,边代表用户之间的关联关系。

而在分析时,可以通过度中心性计算用户的重要度和影响力,通过社区检测分析用户之间的聚集情况和族群关系,通过动态演化分析用户关系的变化。

除此之外,网络拓扑建模与分析技术还应用于许多其他领域,例如电力系统、物流系统和生物系统等,其中以生物系统最为广泛的应用。

在生物领域中,网络拓扑建模和分析主要用于分析蛋白质相互作用网络和代谢通路网络等,可以帮助人们更好地理解生物系统的复杂性质和机理。

总的来说,面向复杂系统的网络拓扑建模与分析是现代科学研究中的重要组成部分。

通过对大规模复杂系统的网络拓扑建模和分析,可以更好地理解系统的复杂性质和机理,为系统优化、管理和改进提供有益的参考和借鉴。

基于变电器拓扑的智能配电网优化设计

基于变电器拓扑的智能配电网优化设计

基于变电器拓扑的智能配电网优化设计智能配电网是当前能源领域的热门话题之一。

智能配电网的建立可以提高电网的可靠性和灵活性,降低能源浪费和污染,提高电能利用率和供电质量。

其中,变电器作为配电网的重要节点,在智能配电网的拓扑优化设计中起到了至关重要的作用。

本文将从基于变电器拓扑的角度出发,探讨智能配电网的优化设计。

一、智能配电网概述智能配电网(Smart Grid)是指在配电系统内应用信息化、网络化技术,使电力系统具有自适应、自愈合、自助力和自我保护等特性,以实现电力系统的可靠、经济、安全和环保等目标。

智能配电网的核心是智能化的配电设备、智能化的供电方式和智能化的电力管理系统。

二、基于变电器拓扑的智能配电网优化设计智能配电网优化设计的目标是通过合理的拓扑结构,实现电力系统的安全可靠、高效运行。

而变电器是配电网系统中的核心设备之一,其拓扑结构的优化设计对于智能配电网具有至关重要的作用。

1.变电器拓扑结构的分析变电器是配电网的重要节点,起到电能变换、分配、传输等作用,其拓扑结构的设计是实现智能配电网优化的关键之一。

变电器拓扑结构的设计需要考虑以下因素:(1)基于可靠性的设计。

变电器的拓扑结构应该具有高可靠性,能够保障电力系统的正常供电,减少发生故障的概率。

(2)基于经济性的设计。

变电器的拓扑结构应该考虑成本,实现最小成本下的最大自动化程度。

(3)基于可扩展性的设计。

变电器的拓扑结构应该具有良好的可扩展性,以适应电网系统的升级和改造。

2.变电器拓扑的优化设计变电器拓扑的优化设计是实现智能配电网优化的关键步骤之一。

基于上述因素,变电器拓扑的优化设计需要符合以下原则:(1)优化配电系统的拓扑结构,将电能流向合理分布,以保证供电可靠性和经济性。

(2)采用智能化的监控和管理系统,实时监测电能运转情况,定期检查电能传输设备的状态,并进行故障预警,及时解决故障。

(3)采用智能化的调度系统,按需自动调整电网的负荷和输出,以保障电网的稳定运行。

复杂网络中的电力系统建模与分析研究

复杂网络中的电力系统建模与分析研究

复杂网络中的电力系统建模与分析研究随着现代社会对电力供应的需求不断增加,电力系统的可靠性和安全性成为重要的研究领域。

复杂网络理论为分析与建模电力系统提供了新的方法和工具。

本文将探讨复杂网络在电力系统中的应用,介绍其建模与分析研究的相关内容。

首先,我们需要了解什么是复杂网络。

复杂网络是由大量节点和相互联系的边组成的网络结构,它能够模拟许多复杂实际系统,例如社交网络、电力系统等。

通过将电力系统建模为复杂网络,我们可以获得更深入的理解和洞察,并提出一些改进和优化的策略。

在电力系统建模方面,复杂网络的一个普遍模型是无标度网络模型。

无标度网络模型能够自然地解释电力系统中的节点度分布和相互连接特性。

通过研究节点度分布的特征,我们可以了解到电力系统中存在的节点之间的连接方式,进而分析电力系统的可靠性和鲁棒性。

此外,还可以使用复杂网络中的社群发现算法来发现电力系统中的子系统或关键节点,从而帮助我们更好地理解和管理电力系统的组成部分。

另外,复杂网络中的传播动力学模型也被广泛应用于电力系统的分析研究中。

传播动力学模型可以描述信息、故障、恢复等在电力系统中的传播过程。

通过将电力系统建模为复杂网络,并应用传播动力学模型,我们可以预测和防控电力系统中的隐患和故障,提前采取措施进行干预。

除了建模方面,复杂网络在电力系统分析方面也发挥了重要作用。

通过对电力系统建模为复杂网络后,我们可以分析电力系统的鲁棒性和脆弱性。

例如,在某个节点发生故障或攻击时,我们可以通过复杂网络中的节点删除算法来分析其对电力系统的影响程度,进而采取相应的应对策略。

此外,复杂网络分析还能帮助我们优化电网的结构,提高其鲁棒性和可靠性。

通过识别关键节点和脆弱环节,我们可以提出相应的优化方案,以增强电力系统的可持续运行能力。

另一项重要的研究内容是复杂网络中电力系统的动态行为预测。

基于复杂网络模型和矩阵分析方法,我们可以预测电力系统中潜在的紧急情况,例如电力需求突增、电力负荷失衡等。

电力系统复杂网络模型优化与建构方法研究

电力系统复杂网络模型优化与建构方法研究

电力系统复杂网络模型优化与建构方法研究随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加,传统的电力系统模型已无法满足对系统的精确分析和优化需求。

因此,研究电力系统的复杂网络模型优化和建构方法,成为提高电力系统可靠性和经济性的重要途径。

电力系统复杂网络模型构建是研究的基础和关键,它直接影响电力系统的仿真和优化效果。

传统的电力系统模型通常采用大量的节点和变量来描述系统的各种特性和约束条件。

然而,这些模型过于复杂,计算量庞大,导致优化问题的求解困难。

针对以上问题,目前电力系统建模中普遍采用复杂网络理论,将电力系统的网络特性与网络科学相结合,构建出一种简化的复杂网络模型。

这种方法以节点为基础,通过节点之间的关系和特性来描述系统的状态和行为,使得模型更加紧凑和高效。

在复杂网络模型的建构中,可以采用以下方法来优化模型的性能和精度:1. 网络拓扑优化:电力系统的网络拓扑结构对系统性能和可靠性有重要影响。

传统的电力系统模型往往忽略了节点之间的细微差异,采用均匀或随机的网络连接方式。

然而,实际电力系统中节点之间的连接不是随机的,而是具有一定的规律和特性。

因此,优化网络拓扑结构,使其更贴近实际系统,可以提高模型的准确性和可靠性。

2. 数据采集与处理:电力系统的数据采集是模型建构的关键环节。

传统的电力系统模型通常采用离散化的方式来处理实时数据,这种方法会导致数据失真和模型偏差。

因此,需要采用先进的数据采集技术和处理方法,如滤波、插值和压缩,来减小数据误差,提高模型的精度和稳定性。

3. 特征提取和选择:电力系统的节点之间存在着多种复杂的关系和特性,包括传导、放电、短路和软故障等。

然而,传统的电力系统模型往往忽略了这些节点间的细节和特性。

因此,需要对电力系统的各个节点进行特征提取和选择,将关键节点和特性纳入模型,以提高模型的表征能力和预测精度。

4. 模型参数优化:电力系统模型中的参数是对系统各种特性和性能的具体描述,直接影响模型的精确性和准确性。

基于复杂网络的配电网拓扑模型研究

基于复杂网络的配电网拓扑模型研究

基于复杂网络的配电网拓扑模型研究谷骞;李红娇;马路林;谷曦【摘要】利用Matlab工具将无尺度网络、小世界网络、随机网络3种典型的复杂网络可视化,通过随机删除网络结点模拟网络攻击,比较了3种网络模型的关键参数和趋势走向.根据地区特点和对配电网的要求,选择合适的模型结构.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2017(033)005【总页数】5页(P487-490,510)【关键词】配电网;复杂网络;拓扑分析;网络结构【作者】谷骞;李红娇;马路林;谷曦【作者单位】上海电力学院计算机科学与技术学院,上海200090;上海电力学院计算机科学与技术学院,上海200090;上海电力学院计算机科学与技术学院,上海200090;漳泽电力侯马热电分公司发电运行部,山西临汾043000【正文语种】中文【中图分类】TP393.02;TM715随着化石能源的日益枯竭和电能需求的增大,分布式能源和储能技术的应用越来越广泛.国内外学者提出了“能源互联网”的概念[1],利用互联网及其他相关技术,促进能源之间的信息交互,实现能源生产与消耗的实时平衡.而直接与用户相连接的配电网决定了用户侧的供电可靠性和安全性,是新能源接入的重要载体.配电网结构复杂,有多种网络模型,不同地区对配电网的需求也不相同.根据复杂网络的主要参数和特点,将配电网模型抽象化,并进行相应的拓扑分析,通过比较关键参数的走向,选择适用的模型结构.复杂网络属于图的一部分.数学建模中用邻接矩阵来表示图模型.一个具有n个结点的图G用n×n阶邻接矩阵A表示[2]:目前,典型的复杂网络模型主要有无尺度网络模型(Scale Free Network,1996年由美国圣母大学BArabasi与Albert发现,简称BA网络),随机网络模型(Random Network,1959年由匈牙利数学家Erdos和Renyi发现,简称ER网络)和小世界网络模型(Small World Network,1998年由美国康奈尔大学的Watts和Strogatz 提出,简称WS网络).BA网络是一种在成长过程中的连接偏好依附性的网络.BA网络会不断地添加新结点,并且在连接时会优先选择结点度较高的结点.WS网络是介于随机网络和规则网络之间的一种网络模型.由一个具有N个结点的环开始,环上每一个结点与两侧各有m条边相连,然后对每条边以概率p随机重连.ER网络则是在由N个顶点和条边构成的图中,随机连接g条边形成的,记为GN,g,由这样的N个结点、g条边组成的网络共有种,每一个网络出现的概率是相等的.相同结点的3种网络模型如图1所示. 度(Degree)也称为连通度(Connectivity),结点的度指的是与该结点连接的边数.度可以表征结点的影响力和重要程度,度越大,其影响力就越大.某简单网络结构如图2所示.由图2可以看出,结点1,结点2,结点5的度为1,结点3的度为3,结点4的度为2.BA网络的大部分结点度数处于均匀状态,存在少数度数很高的结点.WS网络和ER 网络的整体度分布则相对比较均匀[3].平均最短路径(Average Path Length,APL)表示可连通性,一个网络结点数为n的无向网络中,整个网络的平均最短路径L定义为所有结点对i和j之间的最短路径的平均值,在配电网中,平均路径越短,则传输成本越低.较短的平均路径表示传输效率较高.计算公式为:式中:dij——结点i和j之间的最短路径.聚集系数(Clustering Coefficient)又称簇系数,指的是网络的集团化程度,往往与度分布有一定的联系.结点i的簇系数描述的是网络中与该结点直接相连的结点之间的连接关系,计算公式为:式中:ki——结点i的度;ei——结点i的邻接点之间实际存在的边数.网络的簇系数C为所有结点簇系数的算术平均值,即:效率是所有可能结点对之间最短路径的调和平均数的倒数,计算公式为:配电网结点行为复杂,连接结构、规模巨大,具有很明显的复杂网络特征,但对配电网的复杂特性尚未有普适性结论.将配电网抽象成图模型,具体原则如下.(1) 配电网中的结点类型主要有分段开关、负荷点、断路器、熔断器、变压器、分布式电源、储能装置等.(2) 电力潮流为双向潮流,为了简便分析,所有电力线路均简化为无向有权边,权重就是线路输送的能耗.这里进行简化,所有边的权重设置为1[4].(3) 消除电网中的自环和多重边.传统配电网主要是辐射状模型,该模型结构简单,属于高度聚集的网络.随着新能源的使用,这种结构单一的网络已经远远不能满足需求.未来配电网将会有很大规模的扩充,包括电动汽车、分布式电源、储能设备等子系统的接入,使得配电网结构更加复杂和灵活,能量和信息的交换和互动日益频繁,衍生出微电网等主动型负荷.未来电网的供电单位结构如图3所示,每个用户都可以看做是可调节负荷或电源.在配电网中,度数较高的结点一般是变压器母线或负荷较高的地区.平均最短路径的变化幅度往往代表着网络的鲁棒性.聚集系数越高,表示网络中具有大量交替路径.网络效率用于测量配电网对结点或级联故障和恢复的响应,即灵活性[5-6].图4为3种网络结点参数随结点数量的变化曲线.由图4可以看出,聚集系数和网络效率都随着结点数量的增大而减小,变化幅度越来越小,APL则相反.结点数量相同时,APL的大小顺序为WS网络>ER网络>BA网络;聚集系数的大小顺序为WS网络>BA网络>ER网络;网络效率的大小顺序为BA网络>ER网络>WS网络[7-9].根据定义,某国家A地区配电网结构类似于WS模型,B地区配电网结构类似于ER模型,以及BA网络1 000个结点模型,抽象为图模型后具体参数如表1所示.攻击分为主动攻击和随机攻击.对于任何网络来说,主动攻击的破坏力远大于随机攻击.主动攻击容易使网络变得支离破碎,不能形成连通图,相应参数无法对比.因此,本文只考虑随机攻击.通过观察随机删除结点后各项参数的变化趋势,可以预测网络的弹性能力、连通性以及响应能力.根据配电网的特性,删除结点的比例不宜过高,因此对每种模型随机删除最多20个结点.图5为3种网络随着结点数量的删除,聚集系数、网络效率和APL的变化情况.由图5的仿真结果可以看出,WS网络的APL较BA网络和ER网络更高,虽然BA网络的APL较小,但对结点进行随机删除时表现出较大的波动性.APL的变化幅度越小,则鲁棒性越强[10].ER网络的APL变化幅度相对较小,因此具有更好的鲁棒性.随着聚集系数的增加,越来越多的交替路径存在于结点中[11].因此,一个高度平均聚集系数的网络有较多的路径,网络具有更强的弹性,但是会造成较大冗余,维护成本较高.从图5b可以看出,WS网络的聚集系数远远高于其他两种模型.图5c显示BA网络的灵活性明显高于其他两种结构.选择拓扑模型时需要参考地区特点.配电网的规划分析因素主要有可靠性、经济性、灵活性、安全性等.对于负荷密集度较高的地区来说,应该着重考虑网络的稳定性,可以优先选择WS网络.对于普通地区来说,稳定性和经济性都是需要考虑的因素,可选择BA网络,它具有较强的自我恢复能力和连通性,维护成本相对较低.而对于负荷密集度较低的地区,ER模型维护成本较低,其连通性和响应能力处于中间水平,可以作为参考重点.但是,配电网的建设和规划也会受到其他因素的限制.例如,聚集系数较大,则该模型具有较强的稳定性,但实际设备的容量不一定满足.除此之外,由于地理环境的限制,某些重要地区可能无法进行大规模集中式配电网建设.由于配电网的复杂性和规划方法的多样性,如何对配电网模型进行准确描述和处理仍然需要更深入的研究,从而为指导实际工程建设发挥应有的作用[12-13].利用复杂网络理论研究复杂系统是当今科学研究的趋势.复杂网络理论已帮助人们认识到实际的配电网结构类似于复杂网络图,利用图论进行配电网相关分析是一种相对简便的方法.通过构建几种典型复杂网络图,并模拟随机攻击来比较和总结,绘制出不同的复杂网络模型关键参数的变化趋势,为使用复杂网络相关理论研究配电网的复杂性问题提供了基础.【相关文献】[1] RIFKIN J.The third industrial revolution:how lateral power is transforming energy,the economy,and the world[M].New York:Palgrave Macmillan,2013:31-46.[2] 盛夏.复杂网络模型发展综述[J].赤峰学院学报(自然科学版),2016(5):8-10.[3] BARABASI A L,ALBERT R.Emergence of scaling in randomnetworks[J].Science,1999,286:509.[4] 束洪春,刘宗兵,朱文涛.基于图论的复杂配电网可靠性评估方法[J].电网技术,2006(21):46-49.[5] 盛万兴,段青,梁英,等.面向能源互联网的灵活配电系统关键装备与组网形态研究[J].中国电机工程学报,2015(15):3 760-3 769.[6] 刘涤尘,彭思成,廖清芬,等.面向能源互联网的未来综合配电系统形态展望[J].电网技术,2015(11):3 023-3 034.[7] 王波,王万良,杨旭华.WS与NW两种小世界网络模型的建模及仿真研究[J].浙江工业大学学报,2009(2):179-182.[8] 王光增,曹一家,包哲静,等.一种新型电力网络局域世界演化模型[J].物理学报,2009(6):3 597-3 602.[9] 冯乾,马天琳,齐程,等.发展演化的复杂电力网络鲁棒性分析[J].现代电力,2013(6):16-20.[10] 徐成,梁睿,程真何,等.面向能源互联网的智能配电网安全态势感知[J].电力自动化设备,2016(6):13-18.[11] DONG Hwan Kima,DANIEL A,EISENBERG B,et work topology and resilience analysis of South Korean power grid[J].Physica A,2017,465:13-24.[12] 梅生伟,龚媛,刘锋.三代电网演化模型及特性分析[J].中国电机工程学报,2014(7):1 003-1 012.[13] 董朝阳,赵俊华,文福拴,等.从智能电网到能源互联网:基本概念与研究框架[J].电力系统自动化,2014(15):1-11.。

智能电力系统的建模与仿真

智能电力系统的建模与仿真

智能电力系统的建模与仿真电力系统是一个复杂的系统,它涉及到能源、电力设备、传输线路、控制系统等众多因素。

智能电力系统是指在传统电力系统的基础上,引入智能化技术,实现电力设备之间的联网通信和数据共享,从而提高电网的自适应性、智能化程度和可靠性。

本文将介绍智能电力系统的建模与仿真,探讨其重要性和应用价值。

一、智能电力系统的建模智能电力系统涉及到多个因素,因此建模是必不可少的。

建模是指将电力系统的各个部分分别抽象成具有特定属性和行为的部件,再将这些部件以一定的方式连接起来,在计算机上模拟电力系统的运行。

电力系统的建模包括物理模型、数学模型、仿真模型等,物理模型主要是对电力系统的物理结构和特性进行描述,数学模型是对电力系统中的各种物理量进行数学建模,仿真模型是在计算机上对电力系统进行实验和计算。

1.1 物理模型电力系统的物理模型主要包括电力设备、变电站、输电线路等,并对其特性进行描述。

以输电线路为例,将输电线路抽象成长度为L、电阻为R、电感为L、电容为C的串联电路。

电流、电压和功率等物理量可通过基尔霍夫定律和欧姆定律进行求解。

物理模型可用于电网模拟、设备选型和故障诊断等。

1.2 数学模型电力系统的数学模型主要是对电力系统中的物理量进行数学表达式描写,比如电流、电压、功率、电阻、电感、电容等。

以交流电路为例,将电缆、电感和电容抽象成阻抗和相位角,然后对电路进行分析求解。

数学模型可用于电力系统设计、控制和优化等。

1.3 仿真模型仿真模型是在计算机上对电力系统进行实验和计算,通常采用计算机辅助仿真工具进行仿真计算。

仿真模型可分为离散事件仿真和连续系统仿真两种类型。

以离散事件仿真为例,将电力系统分为事件调度和状态迁移两部分,通常采用某种程序语言(如C++、Java等)进行编写。

仿真模型可用于电力装置测试、故障模拟和预测等。

二、智能电力系统的仿真智能电力系统的仿真主要是通过计算机辅助仿真工具进行仿真计算,实现电力系统各个部分的模拟和控制。

基于复杂网络理论的复杂电力网络建模的开题报告

基于复杂网络理论的复杂电力网络建模的开题报告

基于复杂网络理论的复杂电力网络建模的开题报告一、选题背景及意义电力系统是现代工业社会基础设施之一,电力系统的有效运行对经济社会的稳定发展具有重要意义。

然而,随着电力系统规模的不断扩大和电网结构的复杂化,电力系统运行面临着越来越多的挑战和问题,如能源转型、能源安全、电力质量、稳定性问题等。

因此,对电力系统进行合理的建模和分析,有助于解决这些问题,保障电力系统的安全稳定运行。

近年来,随着复杂网络理论的不断发展和应用,将其应用于电力系统建模和分析成为了一种新的解决方案。

基于复杂网络的电力系统建模方法不但能够更加清晰地揭示电力系统中的复杂相互关系,而且还可以提供比传统方法更多的信息和特性。

因此,将复杂网络理论应用于电力系统建模,已经成为当今电力系统研究的热点之一。

二、研究目的和内容本文旨在探究复杂网络建模方法在电力系统中的应用,具体包括以下内容:1.对复杂网络理论的基本概念和概述进行分析,并介绍其在电力系统中的应用场景。

2.分析电力系统中的各种复杂性,并确定构建复杂网络模型的相关指标。

3.介绍基于复杂网络的电力系统建模方法,并结合实际数据进行模型构建和分析。

4.设计电力系统的动态模拟方法,并进行案例分析。

5.综合分析基于复杂网络的电力系统建模方法的优缺点,提出未来的研究方向和发展趋势。

三、研究方法本文采用文献研究法、数据分析法和仿真实验法相结合的方法,具体包括以下步骤:1.收集和整理电力系统复杂网络理论的相关文献和资料,并进行文献综述和分析。

2.利用实际数据对电力系统的各种复杂性进行分析,并确定网络模型的构建指标。

3.根据复杂网络理论和实际数据,建立电力系统的复杂网络模型,并进行网络拓扑和性能分析。

4.设计电力系统的动态模拟方法,并进行仿真实验和结果分析。

5.对基于复杂网络的电力系统建模方法进行评价,并提出未来的研究方向和发展趋势。

四、预期成果1.深入了解基于复杂网络理论的电力系统建模方法。

2.建立基于复杂网络的电力系统模型,并进行性能和动态模拟分析。

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基于复杂设备的智能配电网络拓扑分析与建模DENG Qijun, ZHOU Hong, CHEN Yong中国武汉大学自动化系e-mail:dzgzchenyong@摘要为了实现的一种配电网络管理系统的高级应用程序,我们提出一种节点模型,它基于分布网络设备的电气特征及配电网络设备的操作方法和每一台设备的应用程序的差异的全面分析。

根据此节点模型及内部结构的复杂的设备,获得了拓扑分析复杂的设备的一种新方法,而且给出了解释如何使用此方法的示例。

实践证明此方法不仅完成的拓扑结构分析的某些功能,而且还实现了电源线拓扑着色。

关键词分布式网络;拓扑分析;复杂设备;节点模型1.简介随着经济的发展和人们生活水平的提高,电力需求大幅增加,配电网络一天比一天变得复杂。

客户的要求已从“有电使用”到了“有高质量的电用”。

作为电力系统的最后一个级别,配电网络直接面对客户。

如何确保高质量的可靠性、提高安全和经济的通讯设备,以及降低线损,是电网改造和计划的难点。

传统的管理系统很难满足电网建设和运行的安全和经济模式的要求。

因此在智能配电网络需要更高效、更安全的管理系统以达到可靠、安全、经济、高效和环保的目标。

配网管理地理信息系统(简称GIS 配电网)因它强大的管理功能而被越来越多电力供应公司所应用。

配电网GIS带来统一和共享的所有计算机和通信技术的图形和数据。

它是一个完整的系统,提供包括故障位置、线损分析、操作票管理、等除GIS(地理数据输入/输出、维护和管理的空间数据和属性数据的一般功能的电力系统的一些高级的功能、统计、搜索、分析等)。

这些功能都基于一种合理的、简单的、统一的拓扑模式,是配电自动化的前提。

根据配电网络和设备的运行方式的结构,基于的运行图和单行图,电气特征分析拓扑建模和分析的一种实用算法建议在此文件中。

这种算法可以分析分布网络在线空间数据和属性数据的地理信息系统、与实现的功能,如模拟电源跟踪、遍历带电电路与操作。

算法被证明是成功的做法。

2.配电网络拓扑模型的当前形势配电网络的拓扑模型通常用于实现先进的功能,包括潮流计算、线损分析、故障定位、等。

配电网络分析的基础,本文主要讨论如何生成智能配电网络的拓扑模型和满足要求的分布网络地理信息系统。

目前,矢量和栅格模型是建立基于GIS 的分布网络模型的两种主要方式。

关系矩阵分析是向量模型的代表。

在此模型中,配网馈线被视为边缘,和配电网络可以描述与n ×n 矩阵。

例如:公式C=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛nnnnccc1111c代表设备的配电网络拓扑关系。

在矩阵,n 代表的配电网络,c 11, … …,c nn 表示节点的分布网络设备。

分布网络计算各种可以完美地通过矩阵变换。

不过,如c 1n 和c n1 矩阵中的元素表示相同的进纸器。

它导致重复的信息,增加的工作量的系统,并使系统运行慢。

此外,c 11, c 22,…, c nn 不能反映内部的结构及连接关系的复杂的设备。

所以,关系的矩阵不能完整地描述的配电网络,其中包含大量复杂的设备的状态。

更重要的是,它不会结合地理信息系统和无法找到地理信息系统的功能与设备。

基于这些原因,配电网络的拓扑结构建模主要使用光栅模型。

光栅模型包括基于地理信息系统和基于管理层分配的拓扑模型的配电网络的拓扑模型。

基于 GIS 的配电网络拓扑模型的主要单位包括节点、 线条和形状。

所有的设备都被视为节点或行,并在同一图层中生成的所有节点和行 — — 拓扑图层。

这种方法的最大特点是拓扑图层奠定的拓扑元素的地理信息能迅速得到的地理背景图层上。

但是,单个图层必将导致信息单。

复杂的配电网络中,单一的信息不能反映整个的配电网络。

基于管理层分配的拓扑模型太使用地理信息系统的地理背景。

基于 GIS 的配电网络拓扑模型的主要区别是不同类型的线条和节点存储在不同的图层,其中包括图层交换机、 变电站变压器层、 隔离层等,每个图层中含有大量的设备信息。

当已选择一个图标时,设备信息来自所属的图标的图层。

这种方法克服的缺点的单个的信息。

虽然上述的方法可以实现分配管理的部分职能,他们有共同的滥用。

为复杂的设备,如环网柜、 分支箱,如果他们被视为单独的节点,其内部的拓扑关系将会之忧,和几个内部设备都糊里糊涂指向一个节点。

当运行复杂设备的内部交换机,他们也不会准确地描述拓扑网络。

因此,基于上述的方法,节点模型的复杂设备被提出本文层管理。

3.配电设备模型中国城市建设日新月异和地形特征千方式的差异导致比其他国家有更复杂的配电网络。

在中国,配电网络包含很多品种的设备。

并且由于地广人多,分布网络成为更加复杂和难以管理。

为了解决分发管理中存在的问题,我们必须进行配电自动化。

若要提高配电自动化水平,应实现一种简单有效的拓扑模型,即在配电自动化中的主要困难。

一、主要设备模型虽然分布网络包含很多品种的设备是广泛,它包括这些功能: 电源,电源控制器,和开关电源。

因此,每个设备的配电网络被认为是简化分布模型的节点。

功能和操作方法,节点分为四种类型: 交换机节点 (S ),用户 (U)、 T 节点 (T),作为动力源节点的变电站(V)。

转换节点包括交换机和隔离器。

所有变电站都是用户节点。

T 节点位置的分支计数是多个点。

基于对应关系的模型称为设备节点模型。

在模型中的每个节点表示的物理设备。

一线图的一部分如图 1 所示。

S u b s t a t i o nIsolatortransformatorc hU US图1 配电网络单线图 图2主要设备的节点模型根据上述定义,图2 被获得从图1。

表达式,如下所示:配电网=={V i; S j; U k; T t | i=1,2,…,n; j=1,2,…,n; k=1,2,…,n; t=1,2,…,n;}二、复杂设备模型有很多复杂的设备,除了上述的设备,如可控的分支箱、环网柜等的配电网络。

他们不属于四种类型的节点,和四个节点不能也表示它们的功能。

但他们有一个共同的特点,他们只能包含转换节点和T 节点。

因此,所有复杂的设备可视为两个类型的节点,以满足建模要求相结合。

1)可控分支箱作为的配电网络,可以打开或关闭电源的可控的分支框功能的可控设备。

作为上述的表达式中,模型的可控的分支箱所示图3。

图3 可控分支箱模型由图3可知,可控分支箱中包含一个转换节点和两个T 节点,并其模型表达如下所示:可控分支箱={T i; S j; | i=2; j=1;}在此表达式中,I 和j 代表T 模式的计数,并分别切换节点。

2)主要环网环网柜通常由总线和交换机组成。

根据实践,有总线隔离器之间有时来控制多电源的总线。

环网柜的主要控制元件是负荷开关,其运作的提供多电源和提高供电的可靠性。

环网柜的操作和低价格的简单性,因此广泛应用于电网建设。

典型的环网柜如图 4 所示。

4#3#2#1#FD07ShilizhiSubstationLufeng Villiage ring main unitT3S7T2S4T1S9S8 U4U3S6S5U2U1S2S1S3VThe ring main unit with n buses has n T nodes and n-1 switch nodes 图4 环网单线图图5 主环单元模型图根据定义的复杂的设备,图5是从图4得到的。

在图 5 中的椭圆部分是Lufeng村环主要单元,其中包含8 T 节点和 3 开关节点的节点模型。

其表达如下所示:环网主单元={T i; S j; | i=n; j=n-1;}在此表达式中,I 和j 代表T 节点计数,并分别切换节点和n 表示总线的计数。

节点模型中,复杂的设备可以通过节点集合表示。

在集合中的节点不仅代表该组件的设备,也反映了设备的属性。

以这种方式的模型称为组件节点模型和模型中的节点设备中有且只有一个匹配的组件。

4.分布网络节点模型生成的节点和设备的关系是拓扑分析在配电地理信息系统中的最重要的部分。

在实际系统中,必须使用地理图中找出的现状和分销网络的电气特征。

基于地图和空间属性数据收集的GPS 或全站仪的电气设备,地理图反映了地域的连接关系。

生成地理图,过程中每个设备分配一个标记的字段“Num”。

“Num”字段包含连接的序列号和所属的并且是唯一的设备一行的行号。

在许多接口中使用的该字段属性数据并实现地理因素和数据库之间的无缝连接。

为了更好地描述设备,设计了“Type”字段和“Name”字段。

“Type”字段表示的类型的设备,包括交换机、变电站变压器、分支箱,等等。

“Name”字段表示设备的实际名称。

不同的命名规则原因相同种类的设备具有不同的名称。

因此,在地理图中的设备可以说明如下:设备= {Num;Type;Name;}所有的设备都符合某一种节点类型字段。

节点是拓扑分析,这基于节点的主要单位。

节点不仅表示实际设备和它的状态,也符合拓扑分析的需求。

根据这一事实,该节点的定义如下:N= {ID; Num; Name; Type; State ;}在公式中,ID 是唯一的字段,系统会自动生成;表示设备的运行状况的状态;0 表示不改变,1 表示改变。

节点和节点之间的关系构成了运行环的拓扑模型。

然而,两个节点之间的关系被反映的进纸器,这是一条线与节点的开始和结束与另一个。

表达的送纸器,如下所示:L = {N1; N2; Path; Sign ;}在公式中,N1、N2起始节点分别表示和结束节点的送纸器;路径标签的当前的进纸器,以确保模型的正定性的方向。

如果当前流的起始节点从结束节点,路径等于 1 ;与此相反,路径等于1。

标记,0 表示没有走过了送纸器和进纸器走过的 1 代表的标志。

根据上面的表达式中,所有的拓扑模型运行环可以表达模型节点-进纸器,并描述两个节点的送纸器,起始节点和一个结束的节点。

因此,基于GIS 的配电网络拓扑模型是大量的关系的送纸器,根据节点组成的复杂的拓扑建设并称为节点模型的配电网D:D= {N i; N j; Path; Sign; | i =1, 2,…, n; j=1,2,…,n;}在公式中,倪表示起始节点和N j表示结束节点。

根据节点模型的分销网络,在图 5 中的模型数据被获得,如表 1 所示。

在表1、N1, Type1和State1中表示的类型和起始节点状态的起始节点分别为何;N2, Type2和State2表示结束节点类型和状态的结束节点分别为何;标志是字段的标记是否该节点已走过了或不。

表1 模型中的数据N1N2Type1Type2State1State2SignV S1V S 1 1 0S1T1S T 1 1 0T1S2T S 1 1 0S2S3T U 1 0 0T1S4T U 1 1 0S4T2T T 1 1 0T2S5T S 1 1 0T2S6T S 1 1 0T2S7T S 1 1 0S5U1S U 1 1 0S6U2S U 1 1 0S7T3S T 1 1 0T3S8T S 1 1 0T3S9T S 1 0 0S8U3S U 1 1 0S9U4S U 0 1 05.配电网络拓扑分析的算法通常情况下,分配建设是关闭到树中的同一级别的节点,相对较少。

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