电力仿真软件：DIgSILENT二次开发_（11）.DIgSILENT仿真模型优化方法.docx

PAGE1

PAGE1

DIgSILENT仿真模型优化方法

优化模型的重要性

在电力系统仿真中，模型的准确性、稳定性和计算效率是至关重要的。优化模型不仅能够提高仿真结果的可靠性，还能显著减少计算时间和资源消耗。本节将详细介绍几种常见的DIgSILENT仿真模型优化方法，包括参数优化、模型简化、并行计算和高级算法应用。

参数优化

原理

参数优化是指通过调整模型中的各种参数，使仿真结果更加接近实际系统的行为。这些参数可能包括发电机的惯性常数、线路的电阻和电抗、变压器的变比和损耗等。参数优化通常通过以下步骤进行：

定义优化目标：确定需要优化的具体指标，如频率稳定性、电压水平或系统损耗。

选择优化方法：选择合适的优化算法，如梯度下降、遗传算法或粒子群优化。

建立优化模型：在DIgSILENT中建立仿真模型，并将参数作为优化变量。

执行优化：运行优化算法，调整参数以达到优化目标。

验证优化结果：通过实际数据或实验验证优化后的模型是否达到预期效果。

内容

定义优化目标

在DIgSILENT中，定义优化目标通常需要根据具体的应用场景来决定。例如，如果关注的是系统的频率稳定性，可以将目标定义为最小化系统频率偏差；如果关注的是电压水平，可以将目标定义为最小化电压偏差。

#定义优化目标函数

defobjective_function(params):

目标函数：最小化系统频率偏差

:paramparams:参数列表

:return:频率偏差值

#设置发电机惯性常数

set_inertia_constant(params[0])

#运行仿真

run_simulation()

#获取仿真结果

frequency_deviation=get_frequency_deviation()

returnfrequency_deviation

选择优化方法

DIgSILENT提供了多种优化方法，但也可以通过Python等外部工具进行更高级的优化。常用的优化算法包括梯度下降、遗传算法和粒子群优化。

#导入优化库

fromscipy.optimizeimportminimize

#初始参数

initial_params=[1.0,2.0,3.0]

#选择优化方法

result=minimize(objective_function,initial_params,method=Nelder-Mead)

#输出优化结果

print(优化后的参数：,result.x)

print(最小频率偏差：,result.fun)

建立优化模型

在DIgSILENT中建立优化模型时，需要将参数设置为可调变量，并在仿真过程中动态调整这些参数。例如，可以使用Pypower库与DIgSILENT进行交互，动态调整发电机的惯性常数。

#导入DIgSILENT接口库

importpypower

#连接到DIgSILENT

pp=pypower.PyPowsim()

#设置发电机惯性常数

defset_inertia_constant(value):

设置发电机的惯性常数

:paramvalue:惯性常数值

pp.set_parameter(generator1,inertia,value)

#运行仿真

defrun_simulation():

运行DIgSILENT仿真

pp.run_simulation()

#获取频率偏差

defget_frequency_deviation():

获取仿真结果的频率偏差

:return:频率偏差值

results=pp.get_results(frequency_deviation)

returnresults[deviation]

验证优化结果

优化后的模型需要通过实际数据或实验进行验证，以确保模型的准确性和可靠性。验证过程可以包括对比优化前后的仿真结果，以及与实际测量数据的对比。

#验证优化结果

defvalidate_optimization(params):

验证优化后的参数

:paramparams:优化后的参数列表

#设置优化后的参数

set_inertia_constant(params[0])