综合能源系统分析的统一能路理论(三)：《稳态与动态潮流计算》附Python代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

本部分围绕综合能源系统分析的统一能路理论，深入探讨稳态与动态潮流计算。详细阐述其在综合能源系统中的重要性，分析稳态潮流计算常用方法及在复杂能源网络中的应用，介绍动态潮流计算考虑因素及实现方式，通过案例分析展示计算结果对系统规划、运行的指导意义，为提升综合能源系统的高效、稳定运行提供理论依据与技术支撑 。

一、引言

在综合能源系统蓬勃发展的当下，实现能源的高效利用与可靠供应是核心目标。稳态与动态潮流计算作为综合能源系统分析统一能路理论的关键环节，对于深入理解系统运行特性、优化系统规划与运行控制起着举足轻重的作用。稳态潮流计算能够给出系统在某一稳定运行状态下的能源流动分布情况，为系统的静态设计和评估提供基础；动态潮流计算则考虑了系统随时间变化的动态特性，能更好地应对系统中诸如负荷波动、新能源间歇性接入等动态因素的影响，有助于保障系统在各种工况下的安全稳定运行 。

二、稳态潮流计算

（三）稳态潮流计算在综合能源系统中的应用

在综合能源系统规划阶段，稳态潮流计算可用于评估不同能源供应方案下系统的可行性和经济性 。通过计算不同工况下各能源网络的潮流分布，能够确定系统中可能存在的能源传输瓶颈、设备过载等问题，为优化系统拓扑结构和设备选型提供依据 。例如，在规划一个包含分布式光伏、风力发电、热电联产机组以及储能设备的园区综合能源系统时，利用稳态潮流计算可以分析不同电源配置比例下电力网络和热力网络的潮流情况，从而确定最优的能源投资组合 。在系统运行阶段，稳态潮流计算结果可用于指导能源调度策略的制定，确保系统在满足负荷需求的前提下，实现能源的高效分配和设备的经济运行 。

三、动态潮流计算

（一）动态潮流计算考虑因素

与稳态潮流计算不同，动态潮流计算需要考虑系统中元件的动态特性以及外部干扰因素随时间的变化 。在综合能源系统中，电力网络中的发电机、负荷的动态响应，如发电机的调速器、励磁调节器作用下的输出功率变化，负荷的电压和频率动态特性；热力网络中热惯性导致的温度变化延迟，以及天然气网络中气体流动的动态过程等都需纳入计算模型 。此外，新能源发电的间歇性和波动性，如风力发电受风速随机变化影响、光伏发电受光照强度变化影响，也是动态潮流计算必须考虑的重要因素 。同时，系统中可能出现的故障（如电力系统短路故障、天然气管道泄漏等）以及负荷的突然变化等扰动事件，对系统动态潮流的影响也不容忽视 。

（二）动态潮流计算模型与方法

1. 时域仿真法：时域仿真法是动态潮流计算的常用方法之一 。该方法将综合能源系统中的各类元件用相应的微分方程和代数方程描述其动态特性，然后在时间域内对这些方程进行数值积分求解 。例如，对于电力系统中的同步发电机，其动态模型可由转子运动方程、励磁系统方程等描述 。通过逐步积分计算，能够得到系统在不同时刻的状态变量值，从而呈现系统的动态变化过程 。时域仿真法能够较为准确地模拟系统的动态行为，但计算量较大，计算时间长，对计算机性能要求较高 。

1. 相量法：相量法是在频域内对系统进行分析的方法 。对于一些动态过程相对缓慢的综合能源系统，可将系统中的电压、电流等物理量用相量表示，通过建立系统的频域模型来计算动态潮流 。相量法能够简化计算过程，提高计算效率，但对于一些包含快速暂态过程的系统，其计算精度可能受到一定影响 。在实际应用中，常将时域仿真法和相量法结合使用，以兼顾计算精度和效率 。

（三）动态潮流计算在综合能源系统中的作用

动态潮流计算能够为综合能源系统的稳定性分析提供重要支持 。通过模拟系统在各种扰动下的动态响应，判断系统是否能够保持稳定运行，以及分析系统的稳定性边界 。例如，在研究含高比例新能源的综合能源系统在风速或光照强度突然变化时的稳定性时，动态潮流计算可以清晰地展示系统电压、频率等关键参数的变化趋势，为制定合理的稳定控制策略提供依据 。此外，动态潮流计算结果还可用于评估系统应对突发事件的能力，如在电力系统发生故障或天然气供应中断等情况下，通过动态潮流计算预测系统的动态变化，提前采取措施避免系统崩溃，保障能源供应的可靠性 。

四、案例分析

（一）某区域综合能源系统稳态潮流计算案例

以某城市新区的综合能源系统为例，该系统包含一座热电厂、多座分布式光伏电站、风力发电场、电转气设备以及各类能源负荷 。利用牛顿 - 拉夫逊法进行稳态潮流计算，设定不同的能源出力场景和负荷需求 。计算结果显示，在夏季用电高峰时段，当分布式光伏和风力发电出力不足时，热电厂需承担大部分电力负荷，此时部分输电线路出现接近满载运行状态，存在一定的过载风险 。通过调整能源调度策略，如适当增加电转气设备的电力消耗，将部分过剩电力转化为天然气储存，可有效减轻输电线路的负荷压力，提高系统运行的安全性和经济性 。

（二）某工业园区综合能源系统动态潮流计算案例

针对某工业园区的综合能源系统，采用时域仿真法进行动态潮流计算 。该园区内有大量工业负荷，且接入了一定比例的新能源发电 。在模拟一次强风导致风力发电功率瞬间大幅波动的情况下，动态潮流计算结果表明，电力系统的频率和电压出现明显波动，部分敏感工业负荷受到影响 。进一步分析发现，通过合理配置储能设备，并制定相应的控制策略，在风力发电功率突变时，储能设备能够快速充放电，有效平抑系统频率和电压的波动，保障了工业园区内能源供应的稳定性 。

五、结论

稳态与动态潮流计算在综合能源系统分析的统一能路理论中占据核心地位 。稳态潮流计算为系统的规划设计和静态运行评估提供了基础数据和决策依据，常用的牛顿 - 拉夫逊法和快速解耦法等各有优势，可根据实际需求选择 。动态潮流计算则充分考虑了系统的动态特性和外部干扰因素，通过时域仿真法、相量法等方法，能够准确模拟系统在不同工况下的动态响应，为系统的稳定性分析和应急控制提供有力支持 。通过实际案例分析可知，合理运用稳态与动态潮流计算，能够有效提升综合能源系统的规划水平和运行可靠性 。未来，随着综合能源系统的不断发展和复杂化，进一步优化潮流计算方法，提高计算精度和效率，以及加强其与智能控制、优化调度等技术的融合，将是推动综合能源系统高效、稳定运行的重要研究方向 。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈彬彬,孙宏斌,吴文传,等.综合能源系统分析的统一能路理论(三): 稳态与动态潮流计算[J].中国电机工程学报, 2020, 40(15):11.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.200647.

[2] 陈金富.柔性交流输电系统的潮流计算及控制策略研究[D].华中科技大学,2002.DOI:10.7666/d.y488357.

[3] 贾树森.交直流系统稳态低频减载优化算法和暂态低压减载控制策略研究[D].合肥工业大学,2012.DOI:10.7666/d.Y2178522.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇