基于广域测量系统响应时间序列的电力系统暂态稳定在线判别

基于实时获取的广域测量信息,提出一种利用功角响应时间序列最大Lyapunov指数指标(largestLyapunov exponent index,LLEI)与角速度偏差相结合的暂态功角稳定判别方法。基于无需系统模型的LLEI估算方法,建立LLEI与角速度偏差的数学关系,并利用相轨迹稳定性动态特征,提出一种基于LLEI与角速度偏差特征的暂态功角稳定判据。该判据无需寻找最优计算时间窗口且所需计算窗口很短,并能给出确切的稳定性判别时间,克服了传统LLEI分析方法的不足,能够准确、快速地判别暂态稳定性。为节省计算时间和计算成本,提出基于最严重受扰机组对的多机电力系统暂态稳定在线判别方案。通过IEEE 10机39节点系统算例,验证了所提方法的准确性及快速性。计算仅利用少量WAMS量测数据,算法简单快速、计算成本低,能够实现在线判别,具有良好的应用前景。     

基于两阶段信息压缩的电网动态轨迹预测与稳定性评估

故障后的暂态稳定性评估与动态功角轨迹预测对于电力系统稳定运行与紧急控制决策具有重要意义。直接采用系统全部的暂态初期响应观测对全时域的功角轨迹进行预测，将使得模型输入与输出过于复杂且关联规则难以挖掘，限制了其在大规模电力系统中的实用性。因此，文中提出了一种基于两阶段信息压缩的电力系统动态功角轨迹预测与稳定性评估方法。阶段1将暂态初期响应采用统一流形逼近与投影算法映射至低维欧氏空间，从而计算互信息作为相关性度量,然后基于改进最大相关与最小冗余算法综合相关性与冗余度进行特征筛选，从而剔除响应特征集中的冗余信息。阶段2采用改进的分辨率自适应最大三角形三桶算法对全时域功角轨迹进行压缩，提升轨迹数据的信息密度。最后，基于门控循环单元构建动态功角压缩轨迹预测与稳定性评估模型，并采用CEPRI-TAS算例系统验证了所提方法的有效性。     

一种利用机端电压幅值轨迹MLE指标的暂态功角稳定在线辨识方法

在实时获取电网动态响应信息的基础上,为更有效地评估系统的暂态稳定性,文中从动态系统最大李雅普诺夫指数(maximum Lyapunov exponent,MLE)定义及其稳定分析机理出发,提出一种数据驱动的暂态功角稳定在线辨识方法。方法首先基于相空间重构理论、暂态功角稳定与机端节点电压幅值变化率-电压幅值偏差(Vmagcr-?Vmag)特性曲线的关系,将暂态功角稳定问题转变为受扰严重机组端节点?Vmag曲线的MLE轨迹分析问题;进而,利用递推最小二乘算法对MLE计算进行改进,并提出相关参数选取方法;最终,结合MLE曲线,给出了系统暂态稳定性的判断依据。方法无需对系统进行等值、简化及同调机组辨识,并克服了现有基于MLE暂态功角稳定评估方法需要预设MLE符号观测窗口的缺陷,具有较强的通用性与实用性。仿真算例验证了方法的正确性与有效性。     

基于量测数据时序谱分布特性的电力系统暂态功角稳定在线判别

基于响应信息的电力系统暂态稳定判别是实现“实时决策，实时控制”的基础。然而此类方法的准确性受限于场景匹配以及发电机分群等中间环节。为更有效地辨识系统的暂态稳定性，该文以随机矩阵理论为基础，提出一种基于量测数据时序谱分布特性的电力系统暂态功角稳定判别方法。首先根据电力系统的暂态响应特性构建数据模型，并在实时分离窗矩阵的基础上构建插入矩阵模型以降低冗余历史数据对谱分布特性的影响。然后结合谱分布理论和增广矩阵法获取表示数据相关性的最大特征值偏移度(maximum eigenvalue deviation,MED)差值轨迹，并以物理机理严格分析不同稳定模式下MED差值轨迹与暂态功角稳定间的映射关系，从数据相关性的角度制定暂态功角稳定判据，基于量测数据实现暂态响应特性分析和暂态功角稳定在线判别。     

基于支持向量机和长短期记忆网络的暂态功角稳定预测方法

为实现暂态功角稳定性及功角轨迹的预测,提出一种支持向量机(SVM)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的预测方法。根据系统动态特性构造暂态特征变量,采用SVM训练暂态稳定性分类器,对暂态稳定进行初步评估;利用LSTM网络对分类器评估的失稳样本进行发电机功角轨迹预测,提前发现失稳机组,减少误判样本数。通过IEEE 10机39节点系统产生训练样本并对所提方法进行测试,结果验证了所提方法的快速性和精确性。     

基于幅相运动方程的风机机电暂态特性的建模与优化

随着风电在电力系统中的渗透率不断提高,风机的暂态特性对系统(同步发电机)暂态功角稳定的影响显著加深。因此,认识、优化风机的暂态特性具有重要意义。目前对风机暂态特性的认识优化大多是基于详细时域模型的数值仿真研究,缺乏基于物理化模型的机理研究。该文应用幅相运动方程建模方法,建立风机机电暂态幅相运动方程模型,并基于此物理化模型分析以GE风机为代表的现有风机机电暂态特性的物理特征,指出存在的不足并予以优化。该文的研究表明,以GE风机为代表的现有风机在机电尺度上只响应系统电压幅值动态,不响应系统电压相位动态。而只响应电压幅值动态限制了风机能够提供给同步发电机的暂态功角稳定支撑。该文通过将系统频率/相位动态引入到风机限流控制中,使风机同时响应系统电压幅值和相位动态,进一步增强了风机对同步发电机的暂态功角稳定支撑,提高了系统的暂态功角稳定性。     

基于功角受扰轨迹拟合的暂态稳定快速预测

基于相量测量单元（PMU）上传的功角实时量测数据,利用发电机功角受扰轨迹的分布知识,提出了一种基于功角受扰轨迹拟合的暂态稳定快速预测方法。该方法首先对系统进行离线仿真,记录发电机在受扰情况下相对于参考机的功角轨迹变化情况,并对轨迹集合进行聚类分析,从中提取特征轨迹,生成发电机的受扰轨迹标准模式库（PTSPD）;然后计算功角实时量测数据与发电机PTSPD中各个模式的欧氏距离,并利用某种修正方案来预测发电机功角的运行轨迹,从而快速判断出系统的稳定性。以新英格兰节点测试系统为例,证明了该方法的有效性和合理性。     

基于受扰电压轨迹的电力系统暂态失稳判别（一）机理与方法

随着相量测量单元/广域测量系统技术的广泛应用,基于实际响应的安全稳定控制技术成为研究热点。文中首先分析了振荡中心电压与系统暂态稳定性的关系,进而提出一种基于受扰电压轨迹的暂态失稳实时判别方法。根据扰动后电压轨迹进行复合积分运算,由系统振荡中心的电压映射区域发电机群的相对运动信息,实时量化评估全网的暂态稳定性。与基于扰动后功角轨迹的判别技术不同,所提方法无需进行发电机快速分群,不需要计算系统惯量中心,可用于功角多摆稳定性评估,具备计算量小、容错性高的特点。     

双馈风电机组对并网电力系统暂态稳定性的影响模式分析

分析了双馈风电机组(doubly fed induction generator,DFIG)的励磁特性和暂态响应特性,指出由电磁暂态特征主导的DFIG暂态响应过程快速灵活,不具备类似于传统同步发电机组的功角特性,使其与系统内的同步发电机组间无法构成互同步机制,揭示了DFIG与同步发电机在暂态行为上的本质区别。基于此提出了DFIG以类似于非线性功率源功率的方式参与影响系统暂态稳定性的基本模式,其有功功率和无功功率的暂态特性成为其参与影响系统暂态功角稳定性和暂态电压稳定性的基本方式。基于PSCAD/EMTDC的仿真结果验证了上述理论分析的正确性,指出DFIG将改变同步发电机组的暂态有功功率输出并导致系统惯性的缺失,从而影响系统内同步发电机组的功角稳定和振荡模式;另一方面,DFIG的暂态无功功率补偿能力决定了其对系统暂态电压稳定性的影响,同时通过改变同步发电机组的暂态有功功率响应来进一步影响系统暂态功角稳定性。     

基于相轨迹MLE指标的暂态功角稳定在线辨识

为实现暂态功角稳定的快速预判,提出一种利用动态系统最大李雅普诺夫指数(MLE)对相平面中转速差—功角差轨迹特性进行分析的暂态功角稳定在线辨识方法。首先,介绍了MLE稳定判断原理及求取方式。其次,以单机系统为例,从物理机理上严格分析了不同场景下转速差—功角差相轨迹变化特性与暂态功角稳定之间的关系。进而,在利用递推最小二乘算法改进MLE求取方式的基础上,结合相轨迹特性自动优选参数,给出了无需传统方法中预先确定MLE符号观测窗口的暂态功角稳定判据,形成在线辨识方法。最终,利用双机等值思想将方法推广到多机系统。仿真算例验证了方法的正确性与有效性,方法对一摆、多摆稳定判断问题均有效,并对发电机分群结果有较强的容错能力。     

基于PMU和改进支持向量机算法的同调机群在线识别

鉴于现代电力系统中发生暂态稳定问题时,为了给后续的主动解列措施提供依据,需要快速准确地辨识出系统中的同调机群,基于同步相量测量单元（phasor measurement unit,PMU）实时采集的发电机动态轨迹信息具有高维度和非线性等特点,提出了一种在线识别同调机群的新方法：由PMU得到故障后发电机组的动态功角轨迹量测信息;对PMU量测信息进行标准化处理,生成标准化高维数据;利用留一交叉验证法确定Gauss径向基核函数参数g和惩罚系数C的最优取值,得到准确的分类器;使用此分类器对未知分类的样本进行分类,并得到最终的同调分群结果。仿真结果表明：该方法能有效克服传统方法识别准确率低和速度慢的缺点,能在线识别系统中的同调机群,且兼具识别的快速性和准确性,可满足现代电力系统暂态稳定的在线分析和实时计算等要求。     

融合轨迹预测技术的输电线路新型自适应重合闸

输电线路故障的重合闸时刻对系统的暂态稳定有很重要的影响.针对目前最佳重合时刻难以在线确定的问题,提出融合轨迹预测技术的重合时刻在线捕捉方法.核心是利用机组功角的轨迹预测信息,确定系统振荡机组的主导模式,并按主导模式对机组进行分群,将多机系统复杂的暂态稳定性问题转化为对应的单机无穷大系统的功角稳定性分析,选其单机无穷大系...     

基于WAMS的电力系统暂态稳定的快速预测

提出一种基于广域测量系统WAMS(Wide areaMeasurementSystem)的电力系统暂态稳定实时快速定量分析的方法。该方法根据PMU实时采集的各发电机转子角速度及电磁功率,通过预测扰动结束后系统运动轨迹和基于暂态能量的轨迹分析法来评估系统的暂态稳定性。在 6机系统上进行仿真计算,结果表明,该方法能有效预测电力系统的暂态稳定性。     

求解暂态稳定约束最优潮流的混合算法

借助单机无穷大母线等值建立严格稳定判据,将轨迹灵敏度和微分进化技术结合起来求解暂态稳定约束最优潮流问题。以临界稳定功角作为暂态稳定约束功角阈值,并用预测失稳时刻修正功角阈值,提高了功角阈值的准确性和优化精度。按照单机无穷大母线等值,将故障分为稳定故障、极度稳定故障、一般不稳定故障和极度不稳定故障,将极度稳定故障从暂态稳定约束中剔除,省略相应灵敏度计算。为充分发挥改进轨迹灵敏度法的快速收敛特性和微分进化算法较强的全局搜索能力,提出将两者适当结合构造求解多故障暂态稳定约束最优潮流问题的混合算法。所提微分进化种群规模和计算量大大减小;含不稳定故障规格化稳定度的评价函数值更能综合反映种子的安全经济指标。在3机和10机试验系统上验证了所提算法的高效性和实用性。     

基于相平面轨迹凹凸性的暂态稳定性判别方法评述

基于响应的暂态稳定判别与控制技术是目前电力系统暂态稳定分析领域的热点,该技术具有不依赖于系统模型及参数、可以实时判别和计算量小等优点。其中基于角速度-功角相平面轨迹凹凸性的暂态失稳判别是-个活跃的研究分支。本文对这种暂态稳定性判别方法的原理进行了介绍,进而对方法应用于多机系统时存在的问题进行了分析和评述,并对IEEE 39节点系统进行了仿真分析。结果表明:该方法应用于多机系统时,由于分群的不正确及聚合等值后单机系统参数的时变性易造成相平面轨迹的复杂特性,从而容易将稳定案例误判为失稳。     

基于电力系统同步多参量测量的自记忆轨迹预测算法

基于大气运动自记忆预测方法,导出了使用历史观测的多状态量预测电力系统微分方程中某一状态量的自记忆数值预测计算公式,并提出了基于广域测量系统的电力系统功角综合预测方案。该方案在每一采样时刻首先基于临界机组不平衡功率的拟正弦特性使用正弦三角函数滚动预测临界机组不平衡功率的变化,然后使用多个同步状态量的自记忆预测公式预测临界等值机组的角速度和功角。IEEE145节点系统和某省网实际系统仿真结果显示该方案具有精度高和稳定性好的优点,其能够稳定可靠地预测未来0.4s系统轨迹的变化。     

电力系统综合负荷模型简化方案及辨识参数集选取

负荷是电力系统的重要组成部分,建立合理的负荷模型对电力系统安全稳定分析和实时监控具有重要意义。目前综合负荷模型被广泛采用,但完整描述其动态特性需要十余个参数,在线辨识全部参数几乎不可能。文中从综合负荷模型状态方程入手,在保证暂态响应近似相等的准则下提出一种综合负荷模型简化方法,并在此基础上分析不同的参数对负荷动态特性的影响以及参数之间的相关关系,最终选取了感应电动机比例、电动机暂态电抗、电动机稳态滑差以及电动机转子时间常数组成辨识参数集,并通过仿真验证了相关结论。