本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download
这篇论文的核心内容是提出了一种考虑频率不同响应阶段的电力系统惯量评估优化策略。以下是关键点的总结：
-
研究背景：在高比例新能源电力系统中，由于同步机被变流器接口电源替代，系统的转动惯量减小，导致系统频率变化率（RoCoF）增加，对系统稳定性构成挑战。
-
研究目的：为了准确评估系统的惯量水平并减少低惯量水平对电力系统稳定性的损害，提出快速精确地评估电力系统惯量至关重要。
-
惯量评估原理：介绍了理论惯性时间常数和计算惯性时间常数的概念，以及惯量评估的误差分析。
-
优化策略：
- 提出了基于滑动窗口的惯量评估策略，通过减少数据中的扰动初期误差和未知的一次调频介入时间对结果的影响来提高评估准确性。
- 提出了基于分段多项式拟合的惯量评估策略，考虑系统频率特性在一次调频发生前后的模型变化，减少拟合次数对结果的影响。
-
仿真验证：在电磁暂态仿真平台（PSASP）上构建了高比例新能源电力系统模型，对所提出的策略进行了仿真验证。
-
仿真结果：结果表明所提策略有效减少了频率误差对评估的影响，并极大提升了惯量评估的准确度。
-
研究意义：该研究提出的惯量评估优化策略有助于提高电力系统稳定性评估的准确性，对于低惯量水平的系统具有重要的实际工程应用价值。
根据论文内容，复现仿真实验的基本思路可以概括为以下几个步骤：
-
环境搭建：准备仿真软件平台，如PSASP（电力系统分析软件），并搭建高比例新能源电力系统的模型。
-
数据准备：输入系统的主要参数，包括发电机的惯性时间常数、系统负荷、新能源渗透率等。
-
惯量评估：
- 采用基于滑动窗口的惯量评估策略，通过遍历不同的窗口长度，计算系统在扰动后的转动动能，找出方差最小的窗口，以减少数据误差。
- 采用基于分段多项式拟合的惯量评估策略，对系统频率响应数据进行拟合，区分惯性响应阶段和一次调频介入后的非线性阶段。
-
仿真实验：
- 对系统进行扰动，模拟不同类型的故障或负荷变化，记录系统频率的响应。
- 应用滑动窗口技术处理频率响应数据，计算RoCoF（Rate of Change of Frequency）和系统惯量。
-
结果分析：比较不同策略下的评估结果，分析误差，验证所提策略的有效性。
-
大系统验证：在大系统模型（如EPRI-36节点系统）中应用优化策略，验证其适用性和准确性。
以下是使用Python语言进行仿真复现的伪代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
# 假设已加载系统参数和频率响应数据
system_params = {...} # 系统参数，包括H1, H2, H3, 等
freq_response = np.array(...) # 频率响应数据
time = np.array(...) # 对应的时间数据
# 滑动窗口惯量评估函数
def sliding_window_inertia_assessment(freq_data, time_data, window_size):
# 遍历不同的窗口，计算方差最小的窗口内的惯量评估
# ...
pass
# 分段多项式拟合惯量评估函数
def segmented_polynomial_fitting(freq_data, time_data, segment_times):
# 对频率数据进行分段多项式拟合
# ...
coefficients = [...] # 拟合系数
return coefficients
# 主仿真函数
def main_simulation(system_params, freq_response, time):
# 计算不同窗口长度下的惯量评估
for window_size in range(min_window_size, max_window_size):
inertia_assessment = sliding_window_inertia_assessment(
freq_response, time, window_size)
# 存储和打印结果
print(f"Inertia assessment for window size {window_size}: {inertia_assessment}")
# 进行分段多项式拟合
segment_times = [...] # 根据系统特性确定分段时间
coefficients = segmented_polynomial_fitting(freq_response, time, segment_times)
# 使用拟合系数计算惯量
# 绘制频率响应和拟合曲线
plt.plot(time, freq_response, label='Frequency Response')
fitted_freq = ... # 根据拟合系数计算的频率
plt.plot(time, fitted_freq, label='Fitted Curve', linestyle='--')
plt.legend()
plt.show()
if __name__ == "__main__":
main_simulation(system_params, freq_response, time)请注意，上述代码仅为示例，实际实现时需要根据具体的模型结构、数据格式和仿真平台接口进行相应的调整和完善。此外，还需要实现具体的数据处理、优化算法和结果分析等细节。
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download
