DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于大规模风电接入的电网损耗影响因子 考虑一个大规模风电接入的简化电网模型如图3所示。送端网络送出点1电压为 ，送出功率为 ，变压器高压侧电压为 ，变比为 ，大规模风电送出功率为 ，受端网络接入点3电压为 ，负荷为 。其中，线路1-3的阻抗值为 ，变压器阻抗值为 ，线路的总长度为 ，风电接入点位置到送端电网的长度为 。在此我们定义风电集中接入位置参数 ： 。 线路1-2的有功、无功损耗分别为 ， (3-1) 风电接入电网后，变压器上的有功、无功损耗分别为： ， (3-2) 由电力线路电压计算可知，线路1-2之间的电压降落纵横分量分别为 ， (3-3) 在220 kV及以上的超高压电力网中需要计及 对电压降落的影响，因此线路1-2的末端电压 (3-4) 线路2-3的有功、无功损耗分别为 (3-5) 从而风电接入电网后的有功损耗为 图1. 河西电网2015年10月8日风电有功出力变化 图2. 河西电网网损随风电有功出力变化的曲线图 图3. 大规模风电并网模型 (3-6) 由(3-6)式可知，大规模风电接入电网后的有功损耗与风电送出功率 、送端网络的送出功率 、风电集中接入位置参数 、送端网络送出点电压 有关，以下分别研究它们对电网有功损耗的影响。 3.1. 大规模风电送出功率对电网损耗的影响 一般风电场只消耗感性无功而不发出无功功率，对于双馈式风电机组组成的风电场，一般能将无功控制为0 [ 5 ] 。因此，为了研究的方便，本文假风电送出的无功功率为0。以下分析风电送出的有功功率 对电网有功损耗 的影响，并保持送端网络送出功率 、风电集中接入位置参数 、送端网络送出点电压 不变。 为了定量的分析 与 之间的关系，本文给定图3中电气元件归算的标幺值参数为： ， 。对于其他影响因素也以标幺值进行分析，令 ， ， 。假设 ，那么由式(3-1)到式(3-6)，本文得到 随 的变化曲线如下图4所示。 由图4可知，当其他影响因素保持不变时， 随着 的增大成二次方地增大。因此，风电送出功率对于 来说是一个相关性大的损耗影响因子。 3.2. 大规模风电集中接入位置对电网损耗的影响 大规模风电集中接入位置的不同，会影响风电送出过程中的电气距离，进而会影响风电送出功率在线路2-3传输过程中的有功损耗。为了研究风电集中接入位置参数 ( )对电网有功损耗 的影响，本文保持其他影响因素不变，并不妨取 ， ， ， 。由式(3-1)到式(3-6)，本文得到 随 的变化曲线如下图5所示。 由图5可知，当 时， 最大，当 时， 最小。当 时， 随着 的增大近似成线性地减小。因此，风电集中接入位置参数 对于 来说是一个相关性大的损耗影响因子。 3.3. 送端网络的送出功率对电网损耗的影响 送端网络通过输电线路1-3向受端网络传输功率，会在线路1-3上产生有功损耗。由于送端网络送出的有功功率和无功功率对 的影响相似，为了研究的方便，本文只分析 对 的影响。本文取 ， ， ， ，并保持不变。假设 ，由式(3-1)到式(3-6)，本文得到 随 的变化曲线如下图6所示。 由图6可知， 随着 的增大成二次方地增大，因此送端网络送出功率对于 来说是一个相关性大的损耗影响因子。通过比较图4和图6可以发现，对于数值相同的 和 ，由 影响的电网有功损耗 明显大于由 影响的。 3.4. 输电线路电压对电网损耗的影响 当其他影响因素保持不变时，随着送端网络送出点电压 的变化，输电线路1-3各点的电压均会发生变化(包括 )，由式(3-6)可知， 会发生相应的变化，因此输电线路电压对电网损耗的影响可由 表示出来。本文取 ， ， 。对于送端网络送出点1，本文不妨将它看作中枢点，因此它的合理电压范围为 。由式(3-1)到式(3-6)，本文得到 随 的变化曲线如下图7所示。 结合式(3-3)、(3-4)以及 的取值，不难得到 。由图7可知， 近似与 成反比。当 时， 。因此，送端网络送出点电压 对于 来说是一个相关性小的损耗影响因子。 图4. 随 的变化曲线 图5. 随 的变化曲线 图6. 随 的变化曲线 图7. 随 的变化曲线 3.5. 大规模风电接入的电网降损措施 本文通过对上述大规模风电接入电网损耗影响因子的分析，提出以下降损措施： 1) 在送端网络送出功率和风电接入位置确定的情况下，风电送出的功率等于电网就地负荷时，风电接入电网的网损最低。 2) 在送端网络送出功率和风电送出功率确定的情况下，对风电接入位置进行优化分配，可以减小风电接入电网的网损。通常情况下，对于只有一个风电接入点的电网，风电应该在中间偏末端的位置接入电网；如果电网允许有多个风电接入点，风电应尽量分散地从多个负荷比较重的馈线节点接入电网。 3) 在风电送出功率和风电接入位置确定的情况下，当风电接入电网的功率较大时，应尽量减少外部电网的传输功率，降低远距离传输功率，可减少网损。 4) 对于大规模风电集中接入的地区，应适当提高风电接入地区电网的运行电压水平。
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user: 4. 大规模风电接入电网损耗波动特性仿真计算分析 4.1. 甘肃河西电网简介 本文以甘肃河西电网为例进行仿真计算，通过仿真分析风电送出功率、风电接入位置、送端网络的送出功率、输电线路电压这四个损耗影响因子对电网损耗波动的影响。 2015年底，河西地区电网形成了经典的链式长距离网络，以新疆哈密750 kV站为送端，经甘肃敦煌750站 = 酒泉750站 = 河西750站 = 武胜750站为主网架的双回交流线输电走廊与甘肃主网联接。其中，以750 kV敦煌变和750 kV酒泉变为中心接入的电网为河西电网，河西电网接线图如图8所示。 在2015年冬小典型运行方式下，河西电网负荷总量4347.9 MW，常规能源(火水电机组)总发电功率为3402 MW，风电总发电功率为3750 MW。本文所研究的送端网络的送出功率指的是图8中的新疆哈密外送功率；风电送出功率指的是风电送出有功功率；此外河西风电出力功率变化时，调整受端电网开机方式平衡，以保持功率平衡。 4.2. 大规模风电送出功率对电网损耗波动的影响 首先计算大规模风电送出功率对河西电网损耗波动的影响。在送端电网送出功率分别为0、700 MW、1990 MW的情况下方式下，河西电网网损率随风电送出功率变化的曲线图，如图9所示。 河西电网总有功负荷为4347.9 MW，河西地区常规电源开机容量为3402 MW，从而可知河西地区需 图8. 2015年河西电网接线图 图9. 河西电网网损率随风电送出功率变化的曲线图 要供电的负荷为945.9 MW。通过分析图9，不难得出以下结论：当新疆外送功率为0时，随着风电出力的增加，河西电网网损率逐渐降低，在风电送出功率为1000 MW时达到最小值。之后随着风电送出功率的增加，多余的风电需要远距离传输到甘肃主网，河西电网的网损率将随之增加；当新疆外送功率为700 MW、1990 MW时，河西电网网损率随风电送出功率的变化规律与新疆外送功率为0时的相似。 4.3. 大规模风电接入点位置对电网损耗波动的影响 本文研究大规模风电接入点位置对电网损耗波动的影响，通过对以下两种情形进行仿真：保持酒泉风电送出功率为零不变，使敦煌风电送出功率改变；保持敦煌风电送出功率为零不变，改变酒泉的风电送出功率，可以得到河西电网的网损率的变化情况如图10所示。酒泉和敦煌变电站的具体位置如图8所示。 由图10可以得出以下结论：当酒泉(敦煌)接入点风电送出功率一定时，随着敦煌(酒泉)接入点风电送出功率的增加，河西电网网损率会相应地增加；尽管酒泉变自然位置距甘肃主网负荷中心较近，但各风电场经110千伏线路汇集到330千伏，再经330千伏线路汇集到750千伏酒泉变电站，电气距离较远；而敦煌变随距甘肃负荷中心自然距离较远，但所有风电场均由330千伏线路汇集到750千伏敦煌变电站，电气距离较酒泉变近。因此酒泉变风电容量增加产生的网损率高于敦煌变风电容量产生的网损率。 4.4. 大规模风电接入送端网络的送出功率对电网损耗波动的影响 在风电送出功率保持不变的前提下，本文研究大规模风电接入送端网络的送出功率对电网损耗波动的影响，并得到了在风电送出功率分别为0、500 MW、1000 MW的情况下，河西电网网损率随新疆外送功率的变化曲线图，如图11所示。 通过分析图11，可以得到以下结论：当风电送出功率为0时，随着新疆外送功率的增加，河西电网网损率会逐渐降低，因为新疆外送功率通过河西地区会被负荷消纳，减少了向甘肃主网长线路传输的功率区，且在新疆外送功率为1000 MW时取得最小值(与当地负荷持平)，之后随着新疆外送功率的增加，多余的电能需要远距离传输到甘肃主网，河西电网的网损率将随之增加；当风电送出功率为500 MW和1990 MW时，河西电网网损率随新疆外送功率的变化规律与风电送出功率为0时的相似，只不过河西电网网损率最低点发生了变化。 4.5. 大规模风电接入输电线路电压对电网损耗波动的影响 本文通过投切750 kV变电站低压侧电抗器调整母线电压，研究大规模风电接入输电线路电压对电网损耗波动的影响，得到河西电网的网损及主要变电站的电压如表1所示。由表1可以得到如下结论：随着750变电站低压侧电抗器的投入，河西电网敦煌750、酒泉750、玉门330、瓜州330等母线电压逐渐降低，河西电网损耗明显升高，由原来的203.750 MW升高到了210.764 MW，变化幅度为7.014 MW。因此，合理地提高河西电网的母线电压，能减少河西电网网损。
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user: 5. 结论 本文首先分析基于大规模风电接入的电网损耗波动特性，其次构建一个大规模风电接入的简单电网模型，分析风电并网对电网损耗的影响机理，明确风电并网影响网损的四个损耗影响因子：风电接入点位置、风电送出功率、送端网络的送出功率、输电线路电压，并分别论述了它们对网损的影响，提出基于损耗影响因子的降损措施。在上述理论分析的基础上，以甘肃河西电网为例进行仿真计算，验证了本文所述的大规模风电接入电网损耗影响因子和降损措施的正确性。 图10. 河西电网网损率随风电接入点位置变化曲线图 图11. 河西电网网损率随新疆外送功率变化曲线图 Table 1 Hexi power grid loss and main substations’ voltag 投切过程 网损/MW 主要变电站电压/kV 顺序 地点 容量/kVar 组数 方式 敦煌 酒泉 玉门 瓜州 0 不投入电抗器 203.75 776.42 762.58 355.44 355.45 1 河西变 −90 1 + 204.98 773.86 760.04 354.73 354.16 2 武胜变 −120 1 + 206.14 771.45 757.79 354.10 352.93 3 酒泉变 −90 1 + 208.47 766.99 752.99 351.91 350.67 4 敦煌变 −90 1 + 210.76 761.23 749.22 350.85 346.76 表1. 河西电网网损及主要变电站电压
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user: 摘 要 为了应对世界范围内的能源危机和环境污染问题，以三联供为代表的多能源混合系统应用而生。但实际运行经验表明，若潮流分布不合理，多能源混合系统可能存在生产成本和发电效益不匹配的问题。本文以IEEE 123节点网络为例，研究了含天然气和电力在内的混合网络的潮流优化问题，首先利用OpenDSS软件搭建混合网络模型，同时设置各种约束条件，然后将OpenDSS模型导入MATLAB，最后利用MATLAB工具箱提供的粒子群优化算法实现混合网络的潮流优化。 关键词 :多能源系统，最优潮流，粒子群优化算法 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着世界各国经济快速发展，人们对能源的需求也与日俱增，与此同时，产生的大规模污染也使得全球环境不堪重负。为了适应世界的新形势实现可持续发展，多能源混合技术在电力系统中应运而生。多能源混合技术是指将可再生能源与不可再生能源进行耦合，结合多种能源的优点，充分提高能源利用效率，减少发电过程中所产生的污染。近些年来，以三联供为代表的多能源供能方式由于其更加高效的供能效率，逐步得到了人们的青睐。三联供系统以天然气为主要燃料，不仅用于供电，还可以利用余热向用户供热、供冷。但考虑到目前三联供模式下，冬夏季城市的天然气利用存在峰谷差值，这种不合理的用气结构不仅造成天然气的浪费，也使天然气输配管道利用率下降，且天然气输送管道内部压强会随着输送天然气量的消耗而降低，为了保证系统压强平衡，需要对管道加压，这个过程也需要耗用很大的成本，显然会使初始发电收益削减。 为了确保初始发电收益，即考量多种能源系统运行的经济性，需要对发出的电能所获取的收益及因加压所消耗的成本进行规划，即进行潮流优化。目前，国内外在多能源系统最优潮流优化方面已展开了大量的相关研究工作。文献 [ 1 ] 提出了不同的能源基础设施耦合优化算法，如电力、天然气、集中供热系统的耦合功率流的组合优化方法。文献 [ 2 ] 围绕着水火电力系统多个运行指标间的合理协调问题，研究了如何构建节能调度模型及该模型的求解方法。文献 [ 3 ] 提出了基于分布式热电联产装置的综合能源系统调度模型，将城市电力、水、天然气网络耦合起来。文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 研究了电力天然气综合系统的最优混合潮流。文献 [ 7 ] 研究了电热能源集成系统的运行优化，将热力网络约束纳入考虑，说明电热联合系统能较好地促进风电消纳。文献 [ 8 ] 提出广义启发式算法，研究电力、天然气、热力综合网络的最优潮流，并解决了装置可变效率问题。 综合分析最优潮流的计算方法发现，粒子群优化算法在解决电力系统问题，尤其在多变量非线性约束规划问题方面，表现出比其他算法更快的收敛速度，且找到全局最优解的概率也较高。文献 [ 9 ] 将粒子群优化算法应用于解决各类复杂等式约束和不等式约束条件问题，同时对连续变量及离散变量的最优问题进行了求解，证实了PSO的广泛应用性。文献 [ 10 ] 通过导入被动聚集因子，并利用此类因子与粒子群优化算法的耦合来解决最优潮流问题，这一方法有效地提升了传统最优粒子群算法的计算收敛性，因而提高了计算效率。 本文以文献 [ 11 ] 的算例为基础，对含天然气和电力在内的混合网络潮流进行优化研究。混合网络的模型搭建及相关约束条件设置均基于OpenDSS软件实现，然后将OpenDSS模型导入MATLAB中，利用MATLAB提供的粒子群优化算法工具实现潮流优化。研究结果显示，本文提出的研究思路可以实现多能源混合网络的潮流优化，对其他相关研究有一定的借鉴意义。
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user: 2. 多能源混合网络模型 研究多能源混合网络的潮流最优解，首先要确定混合网络的各组成部分的数学模型，本小节主要是针对电网、天然气管道及能源集线器的基本数学模型进行较详细的说明，为后续数据处理奠定基础。 2.1. 电网潮流模型 电网中的潮流模型由节点复功率平衡来建立。对于节点m，节点复功率平衡如下式表示： (2-1) S m 是注入节点m的复功率，S mn 是流向与节点m相关联的所有节点的潮流。而线路上的潮流由节点电压幅值U和相角θ及线路的参数来表示。 2.2. 天然气管道网络潮流模型 天然气管道网络潮流模型同电力网络潮流模型类似，可以根据节点流量平衡来建立。因而对于该网络中某一节点m，其体积流量平衡公式如下： (2-2) Q m 是注入节点m的天然气体积流量，而Q mn 则是管道的体积流量，其具体表达公式如下： (2-3) P m 和P n 分别表示天然气管道上游及下游的压力，k mn 用来表征天然气管道及内部天然气特性的参数，文献 [ 12 ] 给出了该参数的具体计算公式： (2-4) 在式(2-4)中，各字母所标示的含义如下： T b ——标准状态下的温度(K)； p b ——标准状态下的压力(kPa)； D mn ——管道内径(mm)； T f ——管道内燃气的温度(K)； G——天然气相对空气的比重； Z——燃气压缩因子； L mn ——天然气管道长度(km)； f mn ——气体管道摩擦系数。 式(2-3)中，s mn 表征管道内气体流动方向，具体取值如下： (2-5) 微型燃气轮机驱动天然气管道的压缩机，驱动所消耗的功率可视为流入管道的额外能量，压缩机的能耗如下式所示： (2-6) 式(2-6)中，P k 表示压缩机入口侧的压力，而P m 则表示压缩机出口侧的压力。 正如前文所述，天然气管道流量Q mn 与电力潮流P mn 相似，因而两者之间的关系只相差一个转换系数k，相应公式如下： (2-7) 天然气管道模型如图1所示。天然气压缩机用字母C来表示，天然气管道用字母P表示。 2.3. 能源集线器的数学模型 类似与计算机科学中的“集线器”概念，从宏观上看，能源集线器是连接微电网与大电网的一个控制中心或控制平台，它通过实时在线监测分布式电源、配电网的各项状态以及对数据进行超短期负荷预测，实现对各发电侧和受控负荷的优化控制。鉴于微电网的覆盖面积较广，因而能源集线器的规模小则可以覆盖一个家庭或者一个社区网络，大则覆盖整个城市网络 [ 13 ] 。图2给出了能源集线器与电网之间的反馈关系。由图2可以看出，能源集线器在电力系统中与配电网连接，两者相互补充能量，提升了电力系统的工作效率。 根据能源集线器的特点及结构可知，能源集线器是各能源载体间的接口，具有多输入–多输出端口 [ 14 ] ，因而需要对该系统内部功率间交换关系进行描述。 图1. 天然气管道模型 图2. 能源集线器与电网的反馈关系 对于一个单输入单输出的能量转换装置而言，输入输出关系如下式： (2-8) 上式中， 和 分别表示系统的稳态输入及输出，而 则为输入及输出之间的耦合系数。对于拥有多种能源形式的多能源系统，利用耦合矩阵C表示输入及输出之间的耦合关系，而相量P及相量L表示多能源系统的输入及输出。 (2-9) 设燃气轮机的转换效率为常数，天然气经过微型燃气轮机转化为其它能量的效率是 ，因而多能源系统输入输出关系如下： (2-10)
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user: 3. 混合网络的最优潮流 最优潮流作为电力系统运行中的一类重要优化问题，可以用来在满足电力系统负荷需求和运行约束的前提下，通过调整控制参数获得电力系统最优的运行状态 [ 15 ] 。对于此类最优问题，其目标函数为系统运行成本最低或者电网总网损最小。根据选用不同的最小优化目标函数、不同的控制变量集和不同的约束集，就得可以解决不同网络的最优潮流问题。 结合已有研究成果分析发现，天然气–电力最优潮流是一个有各种线性约束和非线性约束条件的非线性优化问题。因此本文所求解的优化问题同时受限于等式约束及不等式约束，等式约束方程由电力网络潮流方程、天然气流量网络方程、能源集线器系统的平衡方程构成，不等式约束由电力及天然气网络变量构成，目标函数是使总能量消耗最小。 1) 等式约束条件 等式约束条件由电力网络潮流方程、天然气网络流量方程及能源集线器的平衡方程组成，如下式所述： (3-1) 2) 不等式约束条件 电力系统的优化问题一般对系统各种功率、各点电压值等表征系统特征的物理量进行限制。该问题中，不等式约束由能源集线器的输入P i ，电力网络和天然气网络的流量F a 、发电机电压幅值U m 和相角θ m 、发电机有功出力P ei 和无功出力Q ei 、天然气管道压力p m 的限制共同组成。 (3-2) (3-3) (3-4) (3-5) (3-6) (3-7) (3-8) (3-9) (3-10) 3) 目标函数 本文所建立的多能源混合网络模型分别由电网及天然气网络提供能源，因而其目标函数应使总耗电量及天然气消耗量最小，即为总的购电成本与天然气消耗成本和最小，因而目标函数如下： (3-11) 上式中，T e 和T g 分别代表消耗的电能及天然气成本，同时本文将天然气网络的消耗特性等同于电力网络来处理。
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user: 4. 算例仿真验证 本文利用IEEE 123节点模型(网络结构见图3)，利用粒子群优化算法对潮流优化问题进行计算分析。需要说明的是，由于粒子群优化算法迭代次数设置有限，因而部分优化问题不能保证寻找到精确最优解。 图3. IEEE123节点网络图 4.1. 基于MATLAB并行计算 为了提高MATLAB仿真速率，本文对基于孤岛模型的并行粒子群优化算法进行了研究，通过编写程序实现了利用计算机的多核功能并行计算粒子最优解。为了保证并行计算的可利用性，文章首先以IEEE 123节点为基本拓扑，通过在图3的79节点处添加一台光伏，利用光伏在一天内各小时出力的不同改变该网络的基本潮流，以改变潮流计算次数，测试不同计算量下并行计算指令的优势。 执行并行计算指令前，首先利用“MATLABPOOL 2”执行多核配置，该指令暗示对于本台两核电脑开辟两个虚拟“实验室”进行多核计算，同时在MATLAB代码中，用并行计算指令代替原来的串行计算指令。表1是通过执行不同计算次数的潮流所耗时间统计。 利用OpenDSS处理不同数目的数据，可以发现： 1) 利用并行循环指令确实可以提升代码执行速率； 2) 当输入数据个数比较少时，速率提升效果不是非常明显，这是由于并行计算指令在处理小数目数据时，由于其自身占用电脑内存时也需耗一定的时间，因而计算量较小时效果不是特别明显； 3) 当计算量较大时，并行计算指令相比串行指令速率提升的百分比会呈现上升趋势，但当计算量更大时的速率提升效果还有待探究；当执行计算的电脑核数更多时，并行计算指令的速率所提升百分比也需要进一步测试得到。 基于OpenDSS并行的研究，本文对粒子群优化算法的并行计算也开展了相应的研究，结果显示，当每次迭代次数取100次时，串行计算指令消耗时长约为31 s，并行计算指令约为19 s，显然计算速率提升了40%，这说明并行计算指令在计算速率上的极大优势。 4.2. IEEE 123节点网络潮流优化 在IEEE123网络的节点13、86、108处添加三台燃气轮机，同时在节点79处添加一台光伏，由于光伏有功功率输出在一天内各个小时随着光照强度的变化而发生改变，因而整个网络的潮流也会随着变化，同时三台燃气轮机的最优出力也会发生变化。该优化问题的目标函数是使整个网络的网损最小，即： 以7月份某天为例，测试这一天内所添加在节点79处的光伏出力，其输出有功功率值随时间变化曲线如图4所示。 由图4可以看出，光伏输出的有功功率值随着光照强度的增强而增加，因而可以推测在中午时分，整个网络的潮流变化最大。 利用粒子群优化算法对每一时刻网络的潮流进行优化求解，设定各台发电机的出力上限为500kW，优化后三台发电机最优出力曲线如图5所示。 由图5可以看出，燃气轮机1的出力达到上限500 kW，而燃气轮机2和燃气轮机3的有功出力则随着光伏出力的变化发生变化，显然光伏出力较多时燃气轮机的出力会下降。同时，为了体现采用粒子群优化算法后的优化效果，对整个网络的网损曲线及未优化时的网损曲线进行描绘，通过两类曲线对比得到最终结论。图6给出了网络优化前后的网损曲线。 由图6可以看出，对网损没有进行优化时，当光伏出力为零时，网损较大，而到了中午时分，光伏出力增加，网络有功损耗下降，利用粒子群优化算法优化后的网损会变得很低，而且一天内网损变化很小，达到了优化的目的。 寻找整个网络中节点电压最低的一个节点39及所添加光伏的79节点，绘制两节点优化后每时刻电压的变化曲线，节点39及节点79的电压值均为三相电压，研究通过优化算法优化后整个网络中节点电压的变化程度以及接入光伏后对节点电压的影响情况。 节点39及节点79的电压值随着一天时刻的变化曲线图如图7和图8所示。 由图7和图8可以看出，利用粒子群优化算法对全网络潮流优化求解后，各个节点的电压变化程度也变小了，体现出了优化的效果。 Table 1 Comparison of the calculated rate between serial instruction and parallel instructio 输入数据个数 串行计算指令所耗时间(S) 并行计算指令所耗时间(S) 速率提升百分比(%) 24 0.803606 0.661054 17.74 144 4.487114 2.747462 38.77 240 7.455185 4.281431 42.57 表1. 串行指令与并行指令计算速率对比表 图4. 光伏一天内出力曲线 图5. 各台燃气轮机最优出力曲线 图6. 优化前后网损曲线对比 图7. 优化后节点39电压变化曲线 图8. 优化后节点79电压变化曲线
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user: 5. 结论 研究多能源系统的最优潮流问题，是为了应对未来电网能源发展方向的重要课题。本文以天然气网络与电网耦合的综合系统为例，以网络耗电耗气成本最低为目标函数，加入各类约束条件，最终求解和分析出了混合网络的潮流优化问题。此外，本文以MATLAB工具箱中的粒子群优化算法为基础，编程实现了可提高计算速率的并行粒子群算法，该方法充分利用了计算机多核处理器的特点，实现了系统的充分利用，这在研究多能源大系统的最优潮流方面有一定的计算基础和借鉴意义。 本文旨在研究潮流优化问题，但由于电力系统的复杂性，研究过程中考虑的约束条件并不能保证全面性，如本文设置的最优潮流目标函数中只考虑了系统的运行成本，暂时没有考虑系统的前期建设投资成本，因此研究结论有一定的局限性。为保证本文研究成果的延续性，后续将进一步完善目标函数，实现多能源混合系统更加详细的经济性分析。
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user: 摘 要 无线公网通信技术是智能配用电通信网关键技术之一。为了避免网络中由于流量并发而出现拥塞现象，本文提出了一种基于业务优先级的流量调度方法。首先通过分析智能配用电通信网中传输的不同业务信息呈现从上到下层级树的流量模型，接着将不同种类的流量根据业务重要性和通信需求划分优先级，最后，提出了基于业务优先级的流量调度和排队方法。结果显示，本文提出的流量调度和排队方法能够有效地减小网络时延。 关键词 :智能电网，智能配用电通信网，无线公网，流量调度，时延 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 智能电网是利用通信和信息技术接收和收集类似消费者和供应商行为等信息并做出相应回应的电网，是当今世界电力系统发展变革的方向。它以自适应的方式，提升网络拓扑的可靠性、灵活性和效率，并实现负载调整，峰值削减/调平，需求响应，高级平台服务，电力流量控制等功能，保障电力运营的经济型和可持续性 [ 1 ] [ 2 ] 。现如今，我国智能电网技术正蓬勃发展，相应的业务应用也逐步完善，对电网通信网的要求也越来越高，电力数据传输的有效和可靠性等方面面临更大挑战。 智能配用电通信网是电力骨干通信网的向下延伸，属于骨干网接入层网络，覆盖到智能配电网的各级站点、用户智能电表、分布式新能源及电动汽车充电桩等相关设备，种类数目繁多，大多处在中低压的运营环境 [ 3 ] 。智能配用电通信网中常用的通信技术有电力线通信(PLC)技术，IEEE 802.15.4 (ZigBee)，IEEE 802.11 (WLAN或Wi-Fi)，EPON，GPRS，CDMA和LTE等。因此，智能配用电通信网是一个多种通信技术共存的复杂通信网络，各类通信技术都能用于电网数据的传递。由于配电网中业务节点多且分散，总信息量大但单点容量小，通信距离较远，运行维护量大，对通信方式和质量的要求也不尽相同 [ 4 ] ，在传输时可以根据承担的业务和适用场景选择相应通信技术，本文着重分析智能配用电网中在无线公网通信技术下的通信流量调度方法。 智能配用电通信网是一种分层的树形结构，用户扮演网络中的末梢叶节点，电力通信子站充当树根节点，由此实现用户和子站间的信息双向流动。通过电力供应商和消费者之间需求和能力的信息共享，供应商可以动态、智能地调整电力流动和用途情况，使电网的运行更加可靠稳定。业务数据和控制消息在网络中传输的过程中，如果出现同一时间信息大量并发，则很可能出现数据拥塞，增大传输延迟，出现负载失衡等情况，严重时可能造成网络瘫痪，影响电网系统的正常运行。因此需要对网络中的流量进行合理的调度，在传输时通过控制和管理实现负载均衡，使数据传递在延迟、吞吐率和带宽利用率等性能指标上有更好的表现。 因此，本文基于无线公网通信技术，考虑的业务有包括SCADA等的配电自动化及继电保护业务，计量自动化业务，视频监控业务以及其他管理数据业务。依据不同业务的重要性和通信需求，在树形结构下，将配电通信网中双向流动的业务流量划分不同类别的优先级，提出了一种流量调度和排队方法，在可能产生拥塞时，根据优先级确定传输顺序，使优先级高的业务能够被更快地处理，相对于基于数据流调度的方法，能够尽力消除最高优先级的业务的等待时延，而且尽可能地减小所有业务的总时延。
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user: 2. 智能配用电通信网的流量分布模型 配用电是电网和用户连接的关键环节，通过配用电将用户所需的电能送达至分布在各个地区的不同用户，同时将用户的电力需求传达至电网，实现电网和用户之间双向的信息交互，为可靠供电和电网运行稳定提供了保障。作为实现电网智能化管理及配电业务应用的支撑系统，智能配用电通信网包含智能配电系统和智能用电服务系统，系统的配电和计量等单元沿着电网架构延伸到用户和发电单位，包括接入网络和各类应用，如图1所示。 根据配用电通信网中业务的重要性和不同的业务流量通信需求，将配用电业务主要分为四种，1) 配电自动化和继电保护；2) 智能计量业务；3) 视频监控；4) 管理数据业务。它们对时延、可靠性等数据质量要求依次递减。其中配电自动化业务中包括实时监测和SCADA等业务类别，智能计量包括大客户负荷管理和控制、配变监测等类别，视频业务提供特定地点的视频监控，管理数据业务则包括其他各类管理控制数据。为了方便对四种业务流量进行处理，不妨设这四种业务对应流量分别为A，B，C和D四类，下面研究针对四类流量的调度方法。 智能配用电通信网与电网拓扑结构相似 [ 5 ] ，遵循树形分层结构，树的末梢叶节点是电网的用户，根节点为电力通信子站。在用户从底部接入后，树形网络底层对流量进行识别和分类，可以借助类似数据头中的差异化服务代码点(DSCP， Differentiated service code point)标识符对流量进行标记，以便分类不同数据包。在层级树网络的中间节点部分，对传入的数据包执行PHB (Per-Hop-Behavior)特殊转发技术，为每类流量包提供相应的延迟绑定、抖动绑定和带宽，服务差异化单元用于支持差异化服务。位于配用电通信层级树网的顶层节点负责分析所有的诸如计量数据的各种流量类型，接着由DA生成不同的控制消息在层级树中向下传递，形成自下而上、自上而下的数据流。不同类别的业务通过Mesh网络通信，数据在层级树中一步步传输，以相同的方式传送至子站或下发至用户级，结构如图2所示。 接下来以计量业务为例，分析流量分布。来自用户的智能计量数据首先到达当地城市电网，这些计量数据包括不同用户的实际负荷，由城市电网汇聚点计算和监测不同时刻本地电网的实时负载。 在大电网中存在一些微网，它们根据附近用户需求选择将电能直接输入用户网络，或者是输入本地电网。假设共有 个微网，每个微网能够服务 个用户，它们的功率因数为 ，因此微网传输的总负载为每个微网负载之和，可以通过(1)式计算： (1) 这些微网增加了网络中的总负载，另外一部分是本地电网所承担的负载。假设有 个本地电网，每个本地电网能够服务 个用户，他们的功率因数为 ，因此由本地电网传输的总负载表示为(2)式： (2) 因此，电网总功率即为微网功率和本地电网负载之和，即： (3) 在微网和本地电网中的负载监测由智能计量业务提供，属于B类流量，这部分流量产生自各地用户计量采集终端，经过各层汇聚、传输，最终到达站点服务器。根据负载反馈，电网服务器掌握各区域电力使用情况，有利于优化负荷分配、提高电能使用效率。 图1. 智能配用电通信网结构图 图2. 配用电网树形分层结构
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user: 3. 基于业务优先级的流量调度和排队方法 智能电网中选择合适的通信技术至关重要，它时刻影响着电网的服务质量和效益。由于电网规模庞大，实时性要求严苛，因此电网中需要一种容量大，覆盖率高，数据速率快的通信技术。 无线公网作为现如今广泛普及的高速无线通信技术，不依赖电网的架构，覆盖率高，网络搭建成本低，频谱效率好，广播性能佳，抗自然灾害能力比较强，还具备带宽大、传输距离远和非视距传输等优点，正好弥补电网缺陷，非常适合电网需求，能够为电网提供有效的数据传递服务 [ 6 ] 。对于类似配电自动化和智能计量这样的最后一公里应用业务，最为合适的通信技术是蜂窝技术，近年来无线公网技术在配电自动化试点建造中也得到了广泛应用 [ 7 ] [ 8 ] 。如计量业务中的流量是周期性数据和随机数据混合组成的，包括类似计量信息等定期顺序流动的数据类型和类似故障通知等随机流动的数据类型。对于具有50个馈线的传感器，所有周期性的流量负载为12 Kbps的上行数据和24 Kbps的下行数据，因此，无线公网中的任何动态调度技术都可以承载此流量。 在配用电通信网中，用户数目的众多，当大量数据并发时，网络中极易出现流量分布不均等情况，造成网络拥塞现象 [ 9 ] 。因此如何调整网络负载均衡，合理分配流量增强网络性能具有重要意义。在配用电通信网业务流量传输过程中，若出现了数据拥塞，相应传输时延必定增大，可以把时延作为反映数据流量是否拥塞的直观表现。对于配用电通信网中数据总时延可以划分为排队时延( )、调度时延( )和传输时延( )，表示如下，其中i代表特定类别流量的数据： (4) 在上下行链路中都存在这三种延迟，传输时延是在上下行链路上从一端到另一段所耗费的时间，仅与传输距离相关，它取决于通信网络性能，这类延迟不能通过相应策略进行优化，而无线公网由于其覆盖度好，这个时延通常较小。因此，在使用无线公网传输数据时，可以通过调整数据发送策略减少调度时延和排队时延来降低数据传输总时延。 在无线公网中，正常调度时间在10 ms左右，即在一次调度发送完成时，几毫秒后即可重新调度数据包，但对于流量密度低的业务，在流量达到时大多数设备都处于空闲状态。在流量从这些设备开始传输或是到达这些设备之前，首先需要将设备从空闲模式切换至活跃链接模式，接着数据才能够被传送，所以需要从更多的角度考虑。 例如在时域双工帧结构的情况下，设置5.5~6.5 ms的窗口和5 ms的物理随机接入信道周期，平均调度时间为86.6 ms，只为数据预留了13.4 ms的可用时间，使得可靠性不能达到要求 [ 10 ] ，但是若保持所有的设备处于在线状态，那么这个问题就可以被解决。通过将所有设备保持在线状态，能够消除从空闲状态切换到连接状态的延迟。 为了保证高优先级流量延迟最小，可以预留部分带宽给指定流量，以降低频谱效率为代价来减少排队时延。以无线公网中的LTE技术为例，它为每个数据包提供的带宽的分组是以资源块(RB， Resource Blocks)形式的，每个LTE帧为10 ms，它又被划分为10个1 ms的子帧，其中每个子帧进一步被划分成2个0.5 ms，这两个0.5 ms的时隙即资源块RB，帧结构如图3所示。这些资源块即是实际承载数据的单位，为数据流量越大的用户分配更多的资源块，以便给这部分流量在传输速率上提供更多的容量。为了避免高优先级流量的长排队时延，为它们分配4个RB，帧中剩下的资源块分配至其他流量类型。在一个传输时间间隔中传输80 bytes的数据包，而传输时间间隔即调度时间，意味着在每帧通过后，会根据当前时刻的流量重新被分配帧资源即RB。 因此，将所有设备保持在线，并为高优先级业务流量预留带宽，是减少调度和排队时延的一个重要解决方案。将流量根据业务重要性和延迟需求分为不同类别后，进一步利用排队具体方法，使得高优先级流量获得更少的排队时延。 排队模型将A类流量视为最高优先级，希望A类具有最小的排队时延，接下来分别是B类、C类和D类。通过分析流量排队模型，可以降低等式(4)中第一部分描述的排队时延 。 图3. LTE帧结构划分 将流量划分为不同类型后，对于最高优先级的A类流量，采用非原始队列。对其他三类较低级别的业务流量，采用加权的轮询调度算法，通过权重处理轻微差异，尽力以相同的方式处理这些流量。每种类型的流量数据的平均到达时间 用(5)式计算： (5) 其中 是每类流量的数据包大小， 是每类流量的带宽。另一个重要的参数是平均服务率，表示为： (6) C代表输出带宽，它计算为： (7) 其中 是介于0到1之间的常数因子，在排队模型中，i代表输入数据包的优先等级，到达率 服从泊松过程，服务时间和到达时间相互独立。若将每类流量的流量强度用，那么主要目标就是计算第i类输入流量在队列中的等待时间 和它的系统总时间 ，它们分别计算为： (8) (9) 其中 是第j类流量服务时间的二阶矩。通过调整数据发送策略减少各类流量调度和排队时延的方法由此形成。
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user: 4. 模拟实验 为了验证所提方法的有效性，模拟四种流量的到来和处理过程，观察其等待时间是否与分析结果一致能够减小调度和排队时延。 四种不同服务质量需求的流量动态带宽分配如表1所示，其中延迟需求为总时延。 表2和图4展示了队列中每类流量等待时间的模拟结果和分析结果的对比，平均到达时间为配用电通信网中在电力通信子站发往或来自各叶子用户节点的各类业务流量到达时间的平均，可以看出，特定业务要求的等待时间分析结果和本文提出策略的模拟结果相符。其中优先级别最高的A类流量等待时间为0，即通过合适的操作能够保证A类业务流量到来时无须排队即可进行传输，接下来依次保证了B、C和D类流量的排队时延，减小了各类业务流量的总时延。 Table 1 Dynamic bandwidth allocation of four kinds of flo 流量类别 延迟需求(ms) 带宽(kb/s) 典型业务 A类 10-15 128 配电自动化 B类 300-500 64 计量业务 C类 300-500 2000 视频监控业务 D类 500-1000 128 管理数据业务 表1. 四类流量动态带宽分配 Table 2 Waiting time of analysis result and simulation resul 流量类别 平均到达时间 (s) 分析结果(s) 模拟结果(s) A类 0.007 0 0 B类 0.008 0.0041 0.0048 C类 0.029 0.0147 0.0154 D类 0.083 0.0503 0.0537 表2. 等待时间模拟和分析结果 图4. 等待时间模拟和分析结果对比
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于配用电通信网业务优先级的流量调度方法，首先提出了配用电通信网从上到下的树形层次结构，展示了数据流动模式。接着将不同流量根据业务重要性和通信需求划分优先级并论述了无线公网作为配用电通信网中通信技术的优势，基于无线公网传输方式，提出了依据业务优先级的流量调度和排队方法，确保高优先级的流量优先。结果显示，本文提出的流量调度和排队方法能够保证越高优先级业务排队越短，相对于基于数据流调度的方法，不仅近乎完全消除了高优先级业务流量的等待时延，还能在很大程度上减小所有业务的总时延，有效地提升了网络性能。
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user: 摘 要 多馈入受端系统静态电压稳定的研究一般都是建立在多端口戴维南等值模型的基础上，各条直流馈入之间的互阻抗使得已有的多馈入交直流受端系统静态电压稳定评价指标与受端线路电压稳定的对应关系不明确。在多端口戴维南等值模型的基础上对多馈入受端系统节点阻抗矩阵进行对角化，用对角线元素即节点阻抗矩阵的特征值来等效各条直流馈入相对应的交流系统的阻抗值，实现了多馈入系统的解耦，将多馈入直流输电系统等效为多个单馈入系统来研究。在解耦模型的基础上提出了新的多馈入受端系统静态电压稳定评价指标。应用BPA软件进行故障仿真，对两个新评价指标计算值不同的简单三馈入系统进行故障仿真，对比两个三馈入系统故障后的电压稳定性。 关键词 :多馈入交直流系统，电压稳定，系统解耦模型，静态电压稳定评价指标，等值阻抗特征值，最大特征值 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前，我国已投运云广、复奉、锦苏、溪浙、哈郑、宁绍等特高压直流工程，出现多回直流密集馈入长江三角洲和珠江三角洲地区的情况。未来几年，在华北地区也会陆续投运多条特高压直流，届时，我国东部地区将形成多个容量巨大、结构复杂的多直流密集馈入受端系统。多馈入受端系统的直流落点近，交直流系统间和直流子系统间的相互作用强，系统电压稳定问题远较纯交流系统和单馈入系统更加突出和复杂 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。当受端交流系统较弱的情况下，电压稳定问题将成为电网运行面临的主要威胁 [ 5 ] 。 在多馈入交直流受端系统电压稳定方面还未形成成熟的指标体系，现有的最广泛应用的多馈入静态电压稳定评价指标为多馈入短路比指标(MSCR)。多馈入短路比是基于多馈入受端系统经多端口戴维南等值后的简化模型提出的，其各直流馈入之间的互阻抗使得多馈入短路比计算中需考虑其余各条直流馈入的影响 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。另外多馈入短路比指标与静态电压稳定性的对应关系欠清晰，物理意义不很明确，因此找到一种新的多馈入静态电压稳定评价指标是非常必要的。 本文在传统多馈入受端简化模型的基础上通过对交流受端节点阻抗矩阵的对角化得到各特征值，提出了新的多馈入受端系统解耦模型，分析了各特征值的物理意义并根据解耦模型提出了新的多馈入电压稳定评价指标。对两个简单三馈入系统分别计算新指标值，在BPA软件中进行故障仿真对比两个系统故障后的系统电压稳定性，验证了新指标的可行性和实用性。
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user: 2. 多馈入受端交流系统的解耦 目前研究多馈入交直流系统的受端静态电压稳定常应用的模型是受端交流系统通过多端口戴维南等值后的系统简化模型 [ 9 ] ，如图1所示。 由于多条直流馈入之间有互阻抗的联系使得受端电压稳定的研究比单馈入系统复杂得多，因此，寻找一种更为简化的模型十分必要。由于静态电压稳定分析忽略交直流系统的动态过程，整个系统可简化为纯代数方程，因此可以在原有的模型基础上进行线性变化 [ 10 ] [ 11 ] 。 图1. 多馈入交直流系统戴维南等值简化模型 在图1中，假设 为从各回直流换流器母线处看进去的交流系统的等值节点阻抗矩阵，在包含 回直流的多馈入交直流系统中，各回直流注入交流系统的电流分别为 ，则可列出交流等效发电机端各点电压和交流母线节点电压之间的关系式为： (1) 在(1)中对等值节点阻抗矩阵进行对角化，设： (2) 其中 为等值节点阻抗矩阵的特征值， 矩阵为各特征值对应的特征向量组成的矩阵。 将式(1)左乘矩阵 可得： (3) 在式(3)中令 作为新的等效解耦系统的交流母线节点电压； 令 作为解耦系统的交流侧发电机节点的电压； 令 作为解耦系统的直流换流器注入交流系统的电流； 则 为等效解耦系统中交流侧各线路的等值阻抗。等效后的各条直流馈入的交流侧等 值阻抗为原受端系统等值阻抗矩阵的各特征值，等效系统模型如图2。 由图2可看出在多馈入系统解耦后的简化模型中，原阻抗矩阵的各个特征值 为解耦后每条单馈入受端系统的等值阻抗，原系统等效为多个单馈入系统，以电压最薄弱的那条单馈入馈入直流来作为原多馈入系统电压稳定的衡量标准。
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user: 3. 多馈入系统静态电压评价新指标 多馈入系统的静态电压稳定的判定方法大多都是将单馈入交直流系统的研究方法推广到多馈入系统中。静态电压稳定的分析忽略了交流和直流系统的动态过程，整个系统简化为线性系统。已有的多馈入系统静态电压稳定评价指标应用最广泛的为多馈入短路比指标，但多馈入短路比物理意义较为模糊，与多馈入系统静态电压稳定的对应关系不清晰 [ 12 ] [ 13 ] ，因此有必要研究并提出一种新的多馈入系统静态电压稳定评价指标。在图2所示的解耦模型中，多馈入系统被等效为多个单馈入系统，因此可以用单馈入系统静态电压稳定的研究方法来分析多馈入系统。将单馈入系统的受端系统通过戴维南等值简化 [ 14 ] [ 15 ] ，若假定受端换流母线电压恒定，负载用恒定阻抗表示，单馈入交直流系统可简化如图3所示的模型。 受端换流母线电压和交流负载节点的电压关系为： (4) 负载节点功率计算式为： (5) 图2. 多馈入交直流系统解耦后的模型 图3. 单馈入交直流系统等效模型 若 为负载阻抗，正常情况下，交流受端通过减小负载阻抗以求获得更大的功率需求，当负荷阻抗减小到和戴维南等值阻抗一样大时，系统不能再通过减小负荷阻抗以获取更大的功率，此时电压失稳 [ 16 ] [ 17 ] 。根据文献 [ 18 ] 电压稳定预测器的预测方法介绍可知当受端负载阻抗减小到跟戴维南等值阻抗一样大( )时，负载节点电压失稳。由此可见单馈入系统中戴维南等值阻抗对受端交流负荷节点的静态电压稳定起到关键作用，可以把戴维南等值阻抗的大小作为静态电压稳定的评价指标，通过比较负荷阻抗和戴维南等值阻抗的大小可以判断系统静态电压稳定性，戴维南等值阻抗越小说明负荷达到稳定极限的裕度越大，系统静态电压稳定越好。 图2所示的解耦模型把各回直流馈入有相互影响的多馈入系统等效为多个单馈入系统，受端系统等值阻抗矩阵对角化后的各个特征值 即为每条单馈入系统对应的交流受端的等值阻抗 ，对于一个多馈入直流系统，在图2所示的多馈入解耦模型中，若定义戴维南等值阻抗最大值即最大特征值 为多馈入系统静态电压评价的新指标，最大特征值的值 越大，说明多馈入系统静态电压失稳的可能性越大。
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user: 4. 仿真计算 在BPA软件中搭建两个结构相同的三馈入系统模型算例A和算例B，电气接线图如图4。 对于这两个算例，将送端系统等值为三台无穷大的发电机，受端系统发电机用次暂态参数模型来表示，三台发电机的次暂态电抗都为0.01 p.u，不计励磁调节系统和调速器的作用。 在本算例中以230 kV为电压基准值，100 MW为功率基准值，所有参数均以标幺值计算。算例A和算例B的直流系统参数和交流系统参数及潮流数据见附录A和附录B。 利用多端口戴维南等值方法求取系统的短路阻抗。发电机的短路阻抗由次暂态电抗参数表示；短路后电网上依旧接负荷，近似用恒定阻抗表示，阻抗值由潮流计算结果中的负荷端电压和负荷功率求得。通过戴维南等值方法，在MATLAB中计算交流受端的等值阻抗和解耦系统的各个特征值，解耦后系统等效模型如图5。 算例A和算例B的最大特征值 指标计算值如表1。 应用BPA软件的暂态仿真进行故障模拟，10周波时，直流系统DC2的逆变侧换流母线HLZ22发生三相金属性短路接地，15周波后故障消失。A系统和B系统故障前后受端交流母线电压曲线如图6、图7所示。A系统和B系统故障前后的换流母线频率偏差如图8、图9所示。从图6、图7可看出当故障发生后，受端系统交流母线电压跌落，算例A的HLZ12、HLZ22、HLZ32三条母线电压跌落明显比算例B系统的电压跌落更严重；图8、图9可看出故障后算例B系统比算例A系统母线电压频率偏差更大。所以可以得出 值越小，多馈入系统的静态电压稳定性越好，最大特征值对于多馈入系统的电压稳定有指导意义。 比较最大特征值 为0.0298的算例A与最大特征值 为0.0210的算例B仿真结果，对于同样的网络拓扑同一故障条件下，系统B在故障前后交流受端各母线电压波动相比系统A更小，系统B的换 图4. 三馈入交直流系统电气接线图 图5. 三馈入算例系统的解耦模型等值电路 图6. 算例A交流受端系统母线电压 图7. 算例B交流受端系统母线电压 图8. 算例A换流母线频率偏差 图9. 算例B换流母线频率偏差 Table 1 Calculation results of maximum eigenvalu 算例A 0.0298 算例 B 0.0210 表1. 最大特征值计算结果 流母线频率偏差也比系统A更小，从而说明了最大特征值 越大的多馈入系统交流受端对直流的支撑能力越强，系统电压稳定性越强。
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user: 5. 结论 在传统研究多馈入交直流受端系统静态电压稳定的所用的多端口戴维南等值模型的基础上提出了一种多馈入受端系统解耦模型，多馈入交直流系统被等效为多个单馈入系统，实现了多馈入交直流系统的解耦。在解耦模型中，通过分析受端系统等值阻抗矩阵对角化后各个特征值的物理意义，应用单馈入系统静态电压稳定的分析方法提出了新的多馈入电压稳定评价指标(最大特征值 )，并在BPA软件中搭建了两个电气结构相同而新指标 计算值不同的简单三馈入交直流系统模型，并进行线路三相短路故障仿真，根据两个系统的电压频率波动图说明了新评价指标对多馈入交直流系统受端电压稳定的分析具有指导意义。
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user: 摘 要 新型农业经营主体是我国农业现代化的骨干力量和农村金融的需求主体。本文在借鉴农户信贷约束识别方法的基础上，基于意愿调查法，通过对辽宁农村134个新型农业经营主体典型样本的实地调查，描述性分析了新型农业主体信贷约束现状及特征，测度了不同类型信贷约束程度，并提出了缓解新型农业经营主体正规信贷约束，推进农村正规金融改革的政策建议。 关键词 :农村金融，新型农业经营主体，正规信贷，信贷约束 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 中国农村经济的主体和基础是农业，农业现代化是我国农业发展的基本目标。农业现代化的主要任务就是转变经营方式，即从传统的、单个的小农经营走向有效率的规模经营(刘西川，程恩江，2009) [ 1 ] 。作为在我国从传统农业向现代农业转变过程中应运而生，并逐渐发展成为我国农业现代化的骨干力量的新型农业经营主体，因其规模化、市场化、专业化、集约化的特征对资金的需求和依赖程度远远大于传统的小规模家庭经营农户，不呈现出与传统小规模家庭经营农户显著不同的信贷需求特征。但是，源于我国二元经济结构的不利影响，我国农村金融市场一直都欠发达，农村金融抑制问题非常突出(熊学萍，阮红新，易法海，2007)，目前，我国农村金融服务仍很难适应农村经济主体的需求特征，新型农业经营主体融资难的问题正成为制约其发展的核心要素。因此，研究分析新型农业经营主体的信贷约束问题，提出有效缓解路径对于深化农村金融改革以及实现“新四化”建设目标具有重要的理论和现实重要意义。 国内外学者对农户尤其是发展中国家农户信贷约束问题的研究成果相当丰富。已有研究认为，在发展中国家，许多农户受到信贷约束，尤其是贫困农户受到的信贷约束更为严重，绝大多数农户只能通过非正规金融渠道融资。Hesser和Schuh，Panni，Long，Iqbal，Bell等对印度信贷市场的研究，Udry等对尼日利亚、智力、菲律宾、泰国等的研究均得出了类似的结论。国内学者也开展了大量的研究，但得出的结论一般可以分为两个阵营。马九杰(2004)通过对四川某县茶农和陕西两县果农问卷调查发现，发现虽然三地经济的发展程度不同，但都存在比较严重的信贷约束。沈明高(2004)利用1995~1999年间10省4237户农户数据实证研究总结发现我国农户普遍存在信贷约束。朱熹、李子奈(2006)的实证研究发现，我国农户面临着严重的信贷约束，一半以上具备有效信贷需求的农户由于信贷配给无法得到正式机构的贷款 [ 2 ] 。程郁等(2009)研究表明，近年来我国农户贷款获得情况有了很大改善，但农户收到信贷约束的程度仍然很高，34%的农户受到正规信贷约束，而且有贷款需求的农户收到信贷约束比重高达45%。并指出，农户信贷约束结构发生了变化，由过去单纯的供给配给转变为供给与需求交互作用下的混合型信贷约束，而起需求型信贷约束甚至高于供给型信贷约束 [ 3 ] 。王书华等(2012)认为我国农户普遍受到正规金融的信贷约束，其融资需求主要通过非正规金融来满足。然而也有学者并不认同我国农户受到严重的正规信贷约束，或者农户正规信贷约束程度极低。钟春平(2010)通过对安徽省近300名农户的调查发现，很难认为存在严格的信贷约束，相反大部分农户的信贷需求可以满足，因此，农户信贷约束的观点并不成立 [ 4 ] 。李岩(2013)通过对山东省农户供给型信贷约束的研究也得出了类似的研究结论。但是近年来的研究，有一点学者们普遍达成共识，即信贷约束不仅来自金融部门的信贷配给，还来自于需求者自身的风险规避，认知偏差和需求压抑等因素，也就是将信贷约束分为需求型信贷约束和供给型信贷约束。 显然，我国农户信贷约束的研究因地域、结构、衡量方法的不同，研究结论存在一定的差异，且现有研究多集中于对贫困地区农户的研究，将农户作为一个整体，而没有考虑我国农业经营体制已发生深刻变化、土地流转和农户分化的背景下，针对不同类型农户，尤其是新型农业经营主体的信贷约束情况的研究则很少。那么，相比于传统的小规模家庭经营农户，新型农业经营主体的信贷约束程度是高是低，表现出怎样的特征，供给型信贷约束和需求型信贷约束程度又如何，本文将对此进行深入研究，以期为农村金融机构更好的服务新型农业经营主体发展提供依据和参考。
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user: 2. 信贷约束的界定与识别 2.1. 信贷约束的界定 本文借鉴刘西川(2009)将新型农业经营主体的信贷约束定义为新型农业经营主体面临的一种情况，按照市场现行的条件，其信贷需求未得到满足或未得到完全满足的情况。其衡量的是新型农业经营主体信贷需求与实际借到的额度的差额，而研究的逻辑起点是效信贷需求，即以向银行等正规金融机构申请贷款，而无论是否获得贷款。 借鉴大多数研究结论，本文将信贷约束划分为供给型信贷约束和需求型信贷约束，按照Boucher (2008)的定义，需求型信贷约束产生的主要原因是信贷合约的交易成本或风险成本过高，使得借款需求者放弃借款。供给型信贷约束是由于信息不对称或金融部门的资金限制，为了降低风险而拒绝向借款者提供贷款或降低放款额度的现象。 2.2. 信贷约束的识别方法 本文在借鉴农户信贷约束识别框架的基础上，基于直接意愿调查法，从新型农业经营主体贷款决策路径出发设计了一系列相关问题，以是否向银行等正规金融机构申请过贷款(是否存在有效信贷需求)为逻辑起点，通过判断农业经营主体在规模经营过程是否获得贷款或是否获得足额贷款来衡量其受到的信贷约束程度 [ 5 ] 。 同时，本文进一步考察了新型农业经营主体没有申请正规金融机构贷款的原因，并依据其特征和属性对其进行了分类。本文认为，有效信贷需求是在现有的利率水平下有资金借贷意愿并具有偿还能力的需求，因此，将选择了“利率太高”、“担心自己还不起”的视为“无有效信贷需求”，而归入“不受信贷约束”之列。而将选择了“手续太麻烦，人情、请客、送礼等成本太高”、“贷款额度太小不能满足要求”、“申请也得不到”、“无抵押品或担保人”认为是因为金融机构服务不完善和交易成本过高的问题，主观上认为申请也得不到而放弃申请，视为存在隐性的信贷需求，将其归为受到“需求型信贷约束”。判断农户是否存在信贷约束的具体方法如图1所示。