发电机进相能力的RBF神经网络模型
2012-08-07王成亮王宏华向昌明
电工技术学报 2012年1期
王成亮 王宏华 向昌明 徐 钢
(1.河海大学能源与电气学院 南京 210098 2.江苏方天电力技术有限公司 南京 211102)
1 引言
随着现代电网的不断发展,600MW、1000MW大容量装机的不断增加,超高压、特高压远距离输电线路和城市电缆大量建设,电力系统容性无功不断增长,系统负荷低时无功功率过剩,使得系统中某些枢纽点电压偏高,影响电网的电能质量[1-2]。与并联电抗器等需要额外投资的传统方式相比较,发电机进相运行在发出有功功率的同时可吸收感性无功功率,其采用欠励运行方式,利用发电机自身能力有效解决电网无功过剩引起的电压问题,因经济性和技术性俱佳得到了广泛应用。《电力系统电压和无功技术导则》规定:“对己投入运行的发电机,应有计划地按系列进行典型的吸收无功电力能力试验,根据试验结果予以应用”。实践中以发电机进相运行试验来确定发电机进相能力,以试验结果来制定调度部门电压控制预案和现场运行规程。
由于发电机进相运行试验不可能穷举所有工况点,如何采用典型的进相试验结果推断实际运行工况下的发电机进相能力,即发电机进相试验结果的泛化问题值得研究。
发电机进相能力传统的建模方法主要有如下几种:假定同步电抗不饱和得出的发电机进相各量值数学模型;根据机端电压恒定的假定得出的发电机进相各量间数学模型;及假设试验结果各量线性关系拟合得出的进相结果曲线模型,这些模型[3-4]在工程实践中有着广泛地应用。……
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