电网静态电压稳定性评估方法【IEEE33节点】附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-27 21:04:18 发布

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🔥 内容介绍

在 IEEE 33 节点系统中，PV 曲线法通过对系统进行潮流计算，固定负荷节点的功率因数，逐步增加负荷的有功功率，记录相应的节点电压幅值。以某负荷节点为例，当不断增加其有功功率时，节点电压会随之下降，将有功功率与对应的电压幅值描绘在坐标系中，形成 PV 曲线。曲线的上升段代表系统处于稳定运行状态，此时随着有功功率增加，电压虽有下降但仍能维持在可接受范围；而当有功功率增加到一定程度，PV 曲线进入下降段，表明系统开始向电压不稳定状态发展。当电压幅值降至某个临界值，系统可能发生电压崩溃。在 IEEE 33 节点系统中，通过绘制各负荷节点的 PV 曲线，可直观判断不同节点的电压稳定性状况，确定系统的薄弱节点所在区域。例如，经计算发现，节点 15 的 PV 曲线下降段较为陡峭，相比其他节点更早进入不稳定区域，说明该节点在系统中对电压稳定性的影响较为关键，需重点关注。

（二）QV 曲线法

QV 曲线法则聚焦于负荷节点无功功率与电压幅值的关系。在 IEEE 33 节点系统中，保持有功功率不变，逐步改变负荷节点的无功功率，计算并记录对应的电压幅值。以节点 22 为例，当无功功率逐渐增加时，其电压幅值呈现出先缓慢上升后快速下降的趋势。绘制出的 QV 曲线能清晰反映出该节点在不同无功功率注入情况下的电压变化规律。当无功功率注入不足时，电压幅值较低，系统运行在曲线的低电压区域；随着无功功率注入增加，电压上升，但当超过一定限度后，电压又会因无功功率过补偿等原因急剧下降。通过对比 IEEE 33 节点系统中各节点的 QV 曲线，可评估节点对无功功率变化的敏感程度，进而分析系统的静态电压稳定性。如节点 22 的 QV 曲线在无功功率变化较小时就出现明显的电压波动，说明该节点对无功功率的调节较为敏感，在系统运行中需合理控制其无功功率注入，以维持电压稳定。

二、基于灵敏度分析的方法

三、基于人工智能的方法

（一）人工神经网络法

在 IEEE 33 节点系统中应用人工神经网络进行静态电压稳定性评估时，首先需构建合适的网络结构。以多层感知器（MLP）为例，输入层可选取与电压稳定性相关的特征量，如节点的有功功率、无功功率、电压幅值、相角等信息，输出层则为节点的电压稳定性评估结果（如稳定、不稳定或稳定性程度的量化值）。通过收集大量 IEEE 33 节点系统在不同运行状态下的数据，包括正常运行、轻载、重载以及各种故障情况下的数据，对人工神经网络进行训练。在训练过程中，网络不断调整神经元之间的权重连接，学习输入特征与电压稳定性结果之间的复杂映射关系。经过充分训练的人工神经网络，能够对新的系统运行状态数据进行快速准确的评估。例如，当系统出现新的负荷分布情况时，将相关节点数据输入训练好的网络，网络可迅速输出各节点的电压稳定性评估结果，判断是否存在电压不稳定风险，以及哪些节点可能成为薄弱环节。与传统方法相比，人工神经网络法能更好地处理非线性、复杂的电力系统数据，在 IEEE 33 节点系统的电压稳定性评估中展现出较高的准确性和适应性。

（二）支持向量机法

支持向量机基于结构风险最小化原则，在 IEEE 33 节点系统的静态电压稳定性评估中，通过寻找一个最优分类超平面来实现对节点电压稳定性状态的分类。首先，对系统运行数据进行特征提取，选取能够有效反映电压稳定性的特征作为输入向量。例如，将节点的有功功率变化率、无功功率变化率、电压偏差等特征组成特征向量。然后，利用支持向量机对这些特征向量进行训练，确定最优分类超平面。在训练过程中，支持向量机通过核函数将低维的特征向量映射到高维空间，从而能够处理非线性分类问题。对于 IEEE 33 节点系统中的每个节点，将其特征向量输入训练好的支持向量机模型，模型可判断该节点处于稳定或不稳定状态。与其他方法相比，支持向量机在小样本数据情况下具有良好的泛化能力，能够有效避免过拟合问题。在 IEEE 33 节点系统数据量有限但对评估准确性要求较高的场景下，支持向量机法能够发挥其优势，准确评估系统的静态电压稳定性。

四、在 IEEE 33 节点系统中的综合应用

在实际对 IEEE 33 节点系统进行静态电压稳定性评估时，往往综合运用多种方法。首先，利用潮流计算方法绘制 PV 曲线和 QV 曲线，初步判断系统中各节点的电压稳定性趋势，确定可能的薄弱节点范围。接着，通过灵敏度分析计算电压灵敏度指标和无功功率裕度指标，进一步明确各节点对系统功率变化的敏感程度以及无功储备能力，为后续的针对性措施提供依据。最后，引入人工神经网络或支持向量机等人工智能方法，利用其强大的学习和分类能力，对系统的复杂运行状态进行全面准确的评估。例如，先通过潮流计算发现节点 12、15 等节点的 PV 曲线和 QV 曲线表现出不稳定趋势，再经灵敏度分析得知节点 12 对无功功率变化极为敏感且无功功率裕度较小。然后，将系统包含这些节点的运行数据输入训练好的人工神经网络模型，模型输出结果显示节点 12 处于电压不稳定的边缘状态。综合多种方法的评估结果，可对 IEEE 33 节点系统的静态电压稳定性有一个全面、深入且准确的认识，为制定合理的运行控制策略，如在节点 12 附近增加无功补偿装置、优化功率分配等，提供坚实的理论支撑，确保系统能够安全、稳定地运行。