摘  要:潮流计算是电力系统进行安全分析和计算的基础,为了增强电力系统自动化操作的快速性和精确性,并能时刻进行安全、系统的动态分析,配电网潮流动态的信息是必不可少的,因此进行配电网潮流计算是当下潮流计算的发展趋势。配电网潮流计算,是配电管理系统的应用软件功能组成之一。此次课题主要针对配电网的特点及对算法的要求进行分析,从而建立一个配电网潮流计算的数学模型。由于配电网的结构和参数与输电网有所不同,所以配电网潮流计算必须采用适当的计算方法。本文是采用了前推回代法对配电网进行潮流计算。前推回代法具有编程简单、计算速度快、收敛性好的特点。本文采用该方法设计潮流程序并且对以36节点的系统进行验证,计算结果表明该方法能充分考虑到负荷的三相不平衡的影响,有较好的运算速度和准确度。79014

毕业论文关键词:配电网潮流计算,电力系统,前推回代法                       

                                                                       

Abstract:Power flow calculation is basic for security analysis and calculation of power system。 It can improve accuracy and rapidity of power system automation operation and real-time analysis systematically。 The information of changing of distribution network power flow is absolutely necessary。 Therefore, distribution network power flow calculation is trend。 Power flow computing as one of advanced application software functions of the power distribution management system, in this paper it mainly analyzes the characteristics of the distribution network and the requirement to he algorithm, and then to establish the mathematical model of power flow calculation。 Because of the different structure and parameters between the distribution network and the grid, so it must use appropriate method to calculate the power flow calculation。 This article is to use the power generation method for distribution network power flow calculation。 The back/forward sweep algorithm is simple in programming and computing speed, good convergence。 In this paper, by using this method to design flow program and validated with 36 node system, the calculation results show that this method can fully take into account the influence of three-phase unbalanced load, has good speed and accuracy。                                                                     

                                                                           

Keywords: power flow calculation, power systems, back/forward sweep algorithm

                                                                                   

                                                                             

                                               

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