电力系统中长期动态仿真的组合积分算法提升

电力系统中长期过程动态仿真是一项复杂且关键的任务，因为它涉及到电力系统在不同时间尺度上的行为，包括电磁暂态过程、机电暂态过程和中长期过程。在电力系统中，中长期过程，如汽轮机、调速器和自动发电控制（AGC）等设备的运行，具有非线性和强刚性特性，其动态模型的阶数较高，响应时间常数范围广泛，这使得对数值积分算法的需求尤为特殊。 传统的数值积分算法，如Gear类方法（如EXSTAB、SIMPOW和全过程动态仿真程序），虽然能够实现机电暂态和中长期过程的统一仿真，但它们存在一些局限性。首先，Gear法在精度阶1阶和2阶时才有A稳定性，这意味着对于更高的精度需求，可能会牺牲稳定性。其次，2阶 Gear 法在局部截断误差方面可能不如隐式梯形积分法准确。此外，由于中长期过程的特点导致仿真过程中存在较多中断点，采用小步长计算的Gear法会导致仿真效率较低。 为解决这些问题，文章提出了一种新的组合积分算法，结合隐式梯形积分法和多步高阶隐式Taylor级数法。这种策略在机电暂态过程中采用隐式梯形积分法，利用其简单易实现和相对较高的计算效率，而在处理中长期过程时切换到多步高阶隐式Taylor级数法，以提高数值稳定性、收敛性和计算精度。这种方法旨在平衡稳定性、精度和仿真效率，确保在长时间范围内对电力系统动态行为的准确模拟。 通过实际算例仿真和分析，文章验证了这种新组合积分算法的有效性和可行性，表明它在电力系统中长期动态仿真中的应用潜力。这种改进的方法有助于提升电力系统仿真模型的性能，为电力系统的规划、控制和安全分析提供更为精确和高效的工具。