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🔥 内容介绍
一、引言：新型电力系统下的耦合稳定性危机
1.1 电力系统稳定性的核心挑战
在传统电力系统分析中，功角稳定性与电压稳定性通常基于解耦的假设进行研究。这种解耦分析的前提是，二者在时间尺度上存在显著差异，同步机主导下的电磁过程与机电过程可近似独立处理。然而，随着新能源发电大规模接入以及电力电子化设备在电网中的广泛应用，这一假设的合理性受到了严峻挑战。新能源发电的波动性与间歇性，使得电网的功率平衡更加脆弱；而电力电子接口的引入，改变了系统的动态特性，导致角度（功角）与电压动态之间出现强耦合现象。
这种耦合效应已成为威胁电力系统安全稳定运行的关键因素。在实际运行中，如安庆北站曾出现成端电流超限问题，经排查发现与电力系统中不同接地体间的电位差相关，而这种电位差的产生又与系统的电压波动和功率分布密切相连，背后反映出角度 - 电压耦合对系统局部稳定性的影响 。在特高压交直流混联电网中，交直流之间的耦合作用可能引发暂态失稳。当交流系统发生故障时，可能导致直流换相失败，进而引起直流功率的大幅波动，这种波动又反过来影响交流系统的功角稳定性，形成复杂的相互作用机制，严重时可导致系统解列、大面积停电等灾难性事故。
随着新能源装机占比不断攀升，电网的电力电子化程度持续加深，角度 - 电压耦合问题将愈发突出。如何深入理解这种耦合作用对电力系统稳定性的影响机制，以及如何有效应对由此带来的稳定性衰减挑战，已成为当前电力领域亟待解决的关键问题。这不仅关系到电力系统的可靠供电，也对能源转型和可持续发展战略的实施具有重要意义。
1.2 波德型分析：解锁耦合稳定性的钥匙
波德型基本性能限制分析作为一种重要的频域分析方法，为解决角度 - 电压耦合下的电力系统稳定性问题提供了新的视角。与传统的时域分析方法不同，波德型分析通过绘制系统的波德图，直观地展示系统在不同频率下的幅值和相位特性，从而能够从频率域的角度量化系统的稳定裕度，包括增益裕度和相位裕度。这使得我们能够更深入地理解系统在各种工况下的稳定性表现，尤其是对于复杂的耦合系统，波德型分析能够揭示出系统在不同频率成分下的动态响应，为稳定性评估提供了更为全面和准确的信息。
本文将围绕角度 - 电压耦合引起的电力系统稳定性衰减问题展开深入研究。首先，深入剖析角度 - 电压耦合的物理本质，揭示其在不同运行条件下的作用机制；其次，基于波德型基本性能限制，建立系统的稳定性分析方法，通过理论推导和仿真验证，量化耦合对系统稳定裕度的影响；最后，结合实际工程案例，提出针对性的稳定性提升策略，包括控制策略优化、设备参数调整等，以期为电力系统的安全稳定运行提供理论支持和实践指导，助力电力行业在新能源转型背景下实现高质量发展。
二、基础概念拆解：读懂角度 - 电压耦合与波德型性能限制
2.1 角度 - 电压耦合：不止于电磁感应的动态关联
2.1.1 耦合的本质：电磁耦合与动态特性耦合
从电磁学基本原理出发，角度 - 电压耦合的电磁耦合层面，本质上源于电磁感应定律与麦克斯韦方程组所描述的电场与磁场相互作用。以电力系统中常见的贯通地线与电缆铝护套之间的耦合为例，当电缆中传输交流电时，会在其周围产生交变磁场。由于贯通地线与电缆铝护套处于同一电磁环境中，交变磁场会在它们之间产生互感与互容效应 。当电缆中电流的相位（角度）发生变化时，意味着磁场的变化规律改变，进而影响互感电动势的大小与方向。假设电缆中电流为
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function [PF, D] = func_participant_factor(A)
% PF(k,i): participation factor of state k in mode i
[V,D] = eig(A);
D = diag(D);
Phi = V;
Psi = inv(V);
PF = zeros(size(V));
for kk = 1:size(V, 1)
for ii = 1:size(V, 2)
PF(kk, ii) = Phi(kk, ii) * Psi(ii, kk);
end
end
end
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
