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。     

基于相图凸凹性和系统辨识理论的暂态稳定性快速预测方法

提出了一种与电力系统网络结构、模型以及参数等无关的快速预测暂态稳定性方法。该方法首先基于同步多参数测量装置实时测量的功角以及预测值将系统动态分成两机群,进而将系统动态等值为两机群系统;然后利用具有遗忘因子的在线递推最小二乘方法获得两机群等值模型的参数。结合这些参数在线快速估计等值系统的平衡点以及在线快速计算等值系统的稳定裕度DVn,并利用DVn快速预估系统的稳定性。该方法解决了稳定性预测对系统模型、参数的依赖性以及快速性与准确性之间的矛盾。     

基于小波模糊熵GG聚类的同调机群识别

针对同调机群识别面临的特征提取片面及计算过程复杂相互制约的问题,提出一种基于小波模糊熵-GG(Gath-Geva)聚类的同调机组识别新方法。根据广域测量系统获取的故障后系统机组功角信息,利用多尺度小波分解将功角摇摆曲线分解为整体趋势和细节信息,计算各个尺度小波系数的模糊熵,并作为发电机的特征向量,再通过GG模糊聚类算法对其进行同调聚类。对IEEE 39节点系统和某实际电网进行仿真,算例分析结果表明所提方法能够根据故障后系统机组功角信息的变化更新功角数据库,实现快速准确的同调机群识别。     

基于轨迹灵敏度和FASTICA的同调机群识别方法

追求准确、快速地识别同调机群对于研究电力系统稳定性具有重要意义。提出了一种基于发电机近似摇摆曲线轨迹灵敏度和快速独立分量分析FASTICA(fast independent component analysis)的同调机群识别方法。首先求得发电机的近似摇摆曲线,然后对其轨迹求灵敏度,最后运用盲信号源分解问题中的FASTICA技术对发电机摇摆曲线灵敏度数据进行同调机群识别,有效提高分群的准确性。通过对IEEE 39节点、IEEE145节点和某省级电网的仿真计算验证了该方法的有效性和可行性。     

基于正交子空间投影的电力系统同调机群辨识

深入剖析了电力系统惯量中心坐标与子空间投影之间的关系,提出一种基于正交子空间投影(OSP)的电力系统同调机群辨识方法。首先,通过OSP获取将电力系统高维广域量测信息投影到各低维子空间的最佳投影方向向量;进一步,借助投影累积贡献率确定最佳投影方向向量数量;然后,根据所确定的最佳投影方向向量划分电力系统的主导同调机群。所提方法计算简单,易于实现,完全基于广域量测信息进行同调分群,可避免模型参数对分群结果的影响,实现同调机群的在线辨识。将该方法应用到典型两区域互联系统和南方电网中进行分析、验证,结果表明,所提方法可准确、有效地从电力系统广域量测信息中快速辨识出系统的主导同调机群。     

基于静态信息的在线暂态稳定评估及预防控制

针对目前暂态稳定评估与预防控制的在线实用性和快速性不足等问题,提出了一种基于静态信息的在线暂态稳定评估及预防控制方法。首先,利用大量的预想事故时域仿真样本建立电网运行方式、拓扑结构等静态信息与暂态稳定水平的关系,采用最短路的主导失稳机群辨识方法来识别电网暂态失稳模式和划分机群,并基于主导失稳机群和网络拓扑选取暂态稳定评估特征量;然后,推证出临界切除时间(critical cut time,CCT)与主导失稳机群有功出力的近似线性关系,通过调整在CCT的主导失稳机群有功出力至足够大,从而规避电网失稳风险;最后,通过IEEE 10机39节点系统和南方电网系统仿真,验证了该方法的合理性和有效性。     

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。     

基于WAMS及机组对的电网暂态稳定态势在线量化评估方法

为满足电网实时监控对算法速度和精度的要求,提出了一种基于广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)及机组对的电网暂态稳定态势在线量化评估方法。该方法采用简化的发电机等效模型,根据相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)量测信息在线跟踪辨识其参数。通过识别受扰相对最严重的机组对,进而可计算该机组对等效的相互作用机械和电磁有功功率,以此为基础提出了一种可直接反映轨迹暂态稳定裕度的量化指标。文中还给出了对WAMS采集轨迹信息的曲线拟合方法和能量型指标,以便快速预估未来暂态稳定性。并以单机无穷大系统为例,验证了可利用发电机端口外PMU有效测量信息间接评估电网整体暂态稳定态势的可行性。最后,面向实际工程给出了暂态稳定态势在线量化评估实施方案。理论分析与仿真测试结果表明了所提方法的有效性及工程可操作性。     

多维空间中断面热稳定安全域边界特性

提出一种计及"N-1"约束的多维空间中断面热稳定安全域边界的构建和分析方法。该方法首先通过计算系统各发电机组出力变化对断面线路的功率传输转移分布因子(PTDF),确定对断面功率传输极限影响显著的敏感机组(机群);以敏感机组(机群)的有功出力为多维空间坐标轴,以潮流可行和"N-1"约束为判据,在多维空间中搜索断面传输极限点并形成断面热稳定安全域的边界。该边界刻画了断面功率传输极限随各敏感因素的变化情况,能为运行控制提供更丰富、更准确的运行信息;更进一步分析表明该安全域边界具有较好的超平面近似特性,便于进一步实现安全域的快速计算和讨论安全域在各种优化控制问题中的应用。文中方法已在中国南方某电网运行方式计算中得到应用。     

一种基于发电机对相对能量的电力系统临界机群快速辨识方法EI北大核心CSCD

准确辨识临界失稳机组是暂态稳定分析的关键。该文在推导基于发电机机组对的相对暂态动、势能函数基础上,根据机组对在故障切除时刻和故障切除后两个时步内的相对能量聚集特性,采用两阶段聚类分群算法,对故障切除后极短时间内系统的临界机群进行了辨识。由于相对能量函数的计算不依赖于全系统的网络拓扑参数或故障位置信息,仅需实时采集系统中少量的发电机机端电气状态量,减小了因候选集合漏选重要机组带来的辨识误差,且计算相对简单,缩短了辨识时间。新英格兰10机39节点系统、IEEE 145节点系统算例结果验证了该方法的正确性和有效性。