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小干扰稳定分析数据中心求解方法研究
  • ISSN号:1000-3673
  • 期刊名称:《电网技术》
  • 时间:0
  • 分类:TM73[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]智能电网教育部重点实验室天津大学,天津市南开区300072, [2]国网天津市电力公司经济技术研究院,天津市河东区300171
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61571324); 国家国际科技合作专项(2013DFA11040); 国家高技术研究发展计划项目(2015AA050202).
中文摘要:

随着电网规模的不断增大,传统的电力系统小干扰稳定分析方法已经不能在有限时间内获得有效的可行解。为加快小干扰稳定在线实时分析速率,在自激法分布式小干扰稳定分析的基础上,采用数据中心进行大规模电网的小干扰稳定分析。首先给出了小干扰稳定分析的分块并行计算流图,基于计算特性,提出最小化通信流量的虚拟机放置二次分配(quadratic assignment problem,QAP)模型,采用改进大洪水算法对模型进行求解,以实现分布式计算任务间的最小代价通信,以降低通信延时和丢包率,进而提升计算效率和准确度。以IEEE 118节点系统和IEEE 300节点系统为计算算例,实验结果表明,改进大洪水算法有效降低了计算时间,提高了计算过程中数据传输的稳定性,保证了计算结果准确性,且随着系统规模增大,效果越明显。

英文摘要:

As power system scale increases, traditional analysis method for small signal stability cannot obtain an effective solution in a limited time. In order to speed up on-line calculation rate, based on self-excitation method for small signal stability analysis and distributed computation model of power system, analytical method of small signal stability in data center is studied. Parallel calculation flow chart of small signal stability is drawn. Based on computing characteristics, quadratic assignment model is proposed to minimize communication traffic. The model is solved with improved great deluge algorithm, so as to minimize communication cost between distributed computing tasks, reduce communication delay and packet loss rate, and then improve calculation efficiency and accuracy. Experimental results of IEEE118 and IEEE300 systems show that the algorithm can effectively reduce calculation time, improve data transmission stability in calculation process, and ensure calculation result accuracy. At the same time, the effect is more obvious when system size increases.

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期刊信息
  • 《电网技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电网公司
  • 主编:张文亮
  • 地址:北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pst@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812976 82812543
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3673
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2410/TM
  • 邮发代号:82-604
  • 获奖情况:
  • 中国优秀科技期刊,电力部优秀科技期刊,全国中文核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:66600