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我们以最优潮流的计算来研究MATPOWER工具本质原理,为了后续做电网攻击检测仿真做技术铺垫。
我们知道运行IEEE标准14电网模型的最优潮流计算的方法为: runopf('case14') 这条语句在Matlab中涉及两个文件:
case14文件 该文件为IEEE 14总线潮流数据测试用例。猜想是给出了IEEE标准14总线电网的所有参数,文件内的参数矩阵如下。 system MVA base 据说电力中的MVA是变压器容量单位或者是功率的单位或者发电机发电功率单位等。baseMVA是一个标量,用来设置基准容量。这个数值保持默认100即可。 busdata(总线参数) 包含参数以及其含义:
generator data(发电机参数)
branch data(支路参数)
generator cost data(发电机耗损参数) 注意:如果generator cost有n个generator行,那么cost矩阵的前n个generator行包含相应发电机产生的有功功率的成本。 如果generator cost有2n个generator行,那么行ng+1到2ng包含相同格式的无功成本。 以下按照顺序:
bus name(总线名称) 顾名思义 总结 所以各种case文件只是包含了IEEE标准的电网的参数,可以说是一种模型例。MATPOWER的核心还是在于runopf文件。 备注:如果需要查看数据格式意义请在matlab命令行输入 help caseformat runopf文件 调用形式为: [RESULTS, SUCCESS] = RUNOPF(CASEDATA, MPOPT, FNAME, SOLVEDCASE) 输入值(可选) [tr]参数输入[/tr]
[tr]参数返回[/tr]
results = runopf;results = runopf(casedata);results = runopf(casedata, mpopt);results = runopf(casedata, mpopt, fname);results = runopf(casedata, mpopt, fname, solvedcase);[results, success] = runopf(...); 同时,为了与以前的MATPOWER版本兼容,一些结果可以作为单独的输出参数返回: [baseMVA, bus, gen, gencost, branch, f, success, et] = runopf(...); 举例如 results = runopf('case30'); 代码内容 主要是做一些“外围工作”,比如默认参数预设、输出、输出写入文件等。 核心是调用了另一个文件opf.m,而文件opf.m又调用了opf_args.m文件。事实上整个软件的程序包基本上是嵌套关系(指的是进行运算的函数文件),顶层文件通过调用函数文件来完成各个模块的运算工作,然后将结果整合输出。 总结 文件功能 就目前我的理解来说,软件程序做的是利用已知的系统参数,来求解当前各个节点的电压等参数。而系统参数就来自诸如case14等参数文件。 如何用来做安全估计的仿真 因此对于安全估计的仿真应用来说,需要的节点参数数据是随时间动态变化的(才能做估计),因此需要设置系统参数是随时间动态变化。 具体而言,应该是通过编写case文件中的参数矩阵,使得矩阵中的某些参数随着时间动态变化(目前还没确定是哪些矩阵中的哪些参数会动态变化,经过初步的思考和搜索,考虑到动态变化主要是由于用户端的用电波动产生,因此动态变化的参数应该在bus总线端和branch分支端的矩阵中)。 依据网友所述,为了用matpower做24小时的最优潮流调度,使用脚本动态修改case9.m中的bus矩阵数据,脚本代码可以实现如下: load=xlsread('D:opfdata.xlsx','sheet1','a1:i24');mpc=loadcase('case9');for i=1:24mpc.bus(:,3)=load(i,:);result=runopf(mpc)end 关于负荷数据的获取: 24小时负荷数据可以下载网上共享的新英格兰电力数据,里面有好多年的数据集。一句话总结:后续应当是要在case上做文章体现动态,利用matpower计算得到节点动态参数。利用估计方法对节点进行量测和估计。 问题 现在相当于是产生了动态变化的各节点数据(属于量测数据),但是系统模型是怎样的? |
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