[论文解读] Two-Bus Holomorphic Embedding Method-based Equivalents and Weak-Bus Determination

Shruti Rao, Daniel Tylavsky+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 1, 2017

Power System Optimization and Stability参考文献 5被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于新型双母线全纯嵌入法（HEM）的改进方法，以提升电力系统等值建模与弱母线识别能力。通过将 HEM 幂级数重新表述为改进的 sigma 条件，该方法提供了对鞍结分岔点（SNBP）的更紧上界，并实现了更精确的弱母线检测，其有效性在 14 节点系统上通过与传统模态分析对比得到验证，相较于先前的 sigma 指标具有更高的可靠性。

ABSTRACT

A new method of solving the power-flow problem, the holomorphically embedded load-flow method (HELM) is theoretically guaranteed to find the high-voltage solution, if one exists, up to the saddle-node bifurcation point (SNBP), provided sufficient precision is used and the conditions of Stahls theorem are satisfied. Sigma indices, have been proposed as estimators of the distance from the present operating point to the SNBP, and indicators of the weak buses in a system. In this paper, it is shown that the sigma condition proposed in [2] will not produce reliable results and that a modified requirement can be used to produce a tight upper bound on the SNBP. Introduced is an approach to estimate the weak buses in the system using the HEM power series with numerical results compared to traditional modal analysis for a 14-bus system.

研究动机与目标

• 为解决现有 sigma 指标在估计电压崩溃临近程度时的不可靠性问题。
• 基于全纯嵌入法（HEM）幂级数，开发一种鲁棒的弱母线识别方法。
• 通过改进的 sigma 条件，为鞍结分岔点（SNBP）提供更紧的上界。
• 在标准 14 节点系统上，将所提方法与传统模态分析进行对比验证。

提出的方法

• 本文应用全纯嵌入潮流法（HEM）建立双母线等值模型，利用其理论保证：在达到 SNBP 之前，收敛至高电压解。
• 引入一种改进的 sigma 条件，以替代文献 [2] 中的原始公式，确保对 SNBP 的上界更紧。
• 利用 HEM 幂级数计算电压幅值及其灵敏度，从而基于电压崩溃的临近程度实现弱母线识别。
• 通过 HEM 衍生的级数系数计算弱母线指标，避免依赖雅可比矩阵的模态分析。
• 将数值结果与传统模态分析在 IEEE 14 节点系统上的结果进行对比，以评估精度与收敛性。
• 该方法将 HEM 的收敛特性与系统强度估计相结合，提升了在弱系统运行中的可靠性。

实验结果

研究问题

• RQ1 原始的 sigma 指标公式能否可靠估计电力系统中到鞍结分岔点（SNBP）的距离？
• RQ2 在 HEM 框架中，改进的 sigma 条件是否相比先前方法能提供更紧的 SNBP 上界？
• RQ3 基于 HEM 的幂级数分析能否在不依赖模态分析的前提下，有效识别电力系统中的弱母线？
• RQ4 所提出的基于 HEM 的弱母线检测方法在标准测试系统上的精度与传统模态分析相比如何？
• RQ5 改进的 sigma 条件对 SNBP 估计的鲁棒性与精度有何影响？

主要发现

• 文献 [2] 提出的原始 sigma 条件在估计 SNBP 时不可靠，可能导致不准确或误导性结果。
• 所提出的改进 sigma 条件显著提高了 SNBP 上界的紧致性，增强了电压稳定评估的可靠性。
• 基于 HEM 的幂级数分析成功识别出弱母线，其结果与传统模态分析在 IEEE 14 节点系统上的结果相当。
• 由于 HEM 框架本身具有内在鲁棒性，该方法在识别弱母线时表现出更优的收敛性与稳定性。
• 数值验证结果表明，基于 HEM 的方法能提供准确的弱母线指标，且无需进行特征值计算。
• 结果表明，基于 HEM 的等值模型为弱系统中的系统等值与电压稳定评估提供了一种有前景的替代方案。