8、电力系统安全提升利器: contingency 分析与负荷频率控制

电力系统安全提升利器: contingency 分析与负荷频率控制

1. Contingency 分析

Contingency 分析在电力系统中至关重要,它能帮助我们提前识别潜在问题,保障系统安全稳定运行。

1.1 应急排序方法

通过合适的筛选方法和定制应用,将应急情况的可负载能力与系统最大可负载能力进行比较来排序。可接受的应急类别是指最大可负载能力大于应急情况;显著应急情况介于可接受和不可接受类别之间;不可接受应急情况的 MW 机器为负,显著应急情况的 MW 机器小于最大 MW 机器的 90%。该算法节省时间且输出结果少。
例如,使用 IEEE 118 - 总线测试系统验证此方法,超 95%的可能情况能被正确分类。

1.2 综合指数排序

采用综合指数根据系统参数变化而非独立参数对应急情况排序。对修改后的 IEEE 9 总线系统进行实验,分别基于标准 IEEE 系统、将可再生能源连接到最弱总线、用可再生能源替代同步发电机三种情况。对该总线系统的应急前后情况进行分析,根据最大功率对应急情况排序,结果实时且计算时间短。

1.3 关键指标识别

结合关键清除时间、角度指数和电压穿越指数等指标,能识别严重应急情况,改善不同模拟条件下的稳定性分析性能。

1.4 嵌入式模拟器

全纯嵌入式模拟器保证理论收敛,避免数值问题。通过全纯嵌入(HE)公式的分区接口开发分区方法,减少大规模应急分析负担。并行全纯嵌入(PHE)方法通过并行或分布式计算改进。

2. 应急类型
2.1 单一故障应急(N - 1)
分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
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