大干扰下发电机间三阶非线性相关作用

相关因子在模式分析中占有重要地位,它反映了系统中各台发电机对某一振荡模式相关程度。相关因子大,相关程度就强;相关因子小,相关就弱。目前广泛采用的线性模式分析法虽然能提供有价值的线性化系统频域信息,但却忽略了系统非线性特性和系统固有模式之间相互作用的影响,不适合大干扰的情况。基于模态级数法3阶解析解,提出了大干扰下识别系统主导低频振荡模式的方法,确定了大干扰下对系统动态特性和稳定性影响最大的主导低频振荡模式,推导了3阶情况下的非线性相关因子,确定了非线性振荡的振荡源。并用Prony方法,验证了3阶相关因子和主导模式鉴别式的正确性和有效性。     

模态级数法在主导低频振荡模式鉴别方面的应用

基于模态级数法3阶解析解,提出了大干扰下识别系统主导低频振荡模式的方法,确定了大干扰下对系统动态特性和稳定性影响最大的主导低频振荡模式,并根据3阶情况下的非线性相关因子,确定主导低频振荡模式的强相关状态变量.最后用Prony方法,验证了主导模式鉴别式和3阶相关因子的正确性和有效性.     

基于端口供给功率的低频振荡强相关机组识别方法

提出了一种基于调速通道端口供给功率的电力系统低频振荡主导振荡模式强相关机组识别方法。利用系统线性化模型,揭示了一般二次型能量函数和参与因子之间存在的密切联系。利用由能量函数演变而来且具有分散化特性的端口供给功率,在电力系统经典模型下,从理论上推导出了单一主导振荡模式下调速通道端口供给功率周期分量瞬时幅值分布和参与因子分布相同的结论。以此为基础,提出一种使用端口供给功率周期分量瞬时幅值分布在线识别低频振荡主导振荡模式强相关机组的方法。最后,在电力系统一般模型下,通过仿真验证了上述方法的有效性。     

基于关联机组风险系数的发电机振荡模式辨识

针对发电机功角振荡,提出基于关联机组风险系数的机组振荡模式辨识方法。首先分析Prony算法提取发电机功角振荡模式的原理,介绍了能量级理论在机组功角振荡模式辨识中的运用,结合Prony算法所抽取的振荡幅值、阻尼比和衰减因子等参数,提出了机组振荡模式评估系数——参与因子;并给出了基于该系数的主振模式具体辨识方法。最后,在IEEE39节点系统计算结果表明:所提因子能够辨识扰动下的强关联发电机组及主导振荡模式,且通过振荡模式与振荡能量级关系分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于Prony算法的低频振荡在线辨识与分析

提出了基于Prony算法的低频振荡在线辨识与分析算法,不仅给出主导振荡模式特征量（振幅、频率、阻尼比、相位）,而且提供与主导振荡模式强相关的发电机组,通过仿真和实际电网应用验证了算法的有效性。该算法已成功应用于云南电网低频振荡安全预警及辅助决策系统。     

三阶非线性对主导低频振荡模式的影响

在电力系统动态方程3阶解基础上,分析了3阶非线性对基本模式作用的影响,提出了2阶和3阶非线性对基本模式影响的评价指标,并进一步应用3阶解,提出了识别大干扰主导低频振荡模式的指标,应用Prony算法验证了该指标的有效性。研究结果显示,最靠近虚轴的小干扰主导低频振荡模式,在大干扰情况下可能不被激励或激励较弱,因而大、小干扰主导低频振荡模式可能不同,考虑3阶非线性对大干扰主导低频振荡的影响是必要的。     

湖北电网低频振荡计算分析

采用小干扰叔域分析方法对湖北电网发生的低频振荡现象进行计算,分析了湖北电网低频振荡发生的原因,并针对不同振荡模式计算了强相关机组和设计电力系统稳定器（PSS）的参数,提出了抑制振荡的具体措施,并通过时域仿真验证了投入PSS的效果。     

大区联网条件下四川电网低频振荡分析

针对川渝、华中、华北、山东等电网的互联，求出了与四川电网相关的系统主导低频振荡模式，研究了区域电网互联出现的低频振荡问题。分析了区域间弱阻尼低频振荡模式及发电机在振荡中的作用。利用Prony分析方法检测出了这些主振模式，验证了小干扰稳定分析的正确性。用数值微分方法计算了系统某些运行参数对系统主导振荡模式的灵敏度，分析了这些参数在小干扰稳定中的作用。研究了电力系统稳定器对系统主导振荡模式的阻尼作用。     

大干扰下主导低频振荡模式的鉴别

Prony方法是获取系统振荡模式特征的一种非常有效的方法，它可通过给定输入信号下的响应直接估计系统的振荡频率、衰减、幅值和初相位。基于Prony算法，作者提出了振荡模式能量级的概念，用于鉴别电力系统大干扰下的主导低频振荡模式，在8机36节点系统中应用本文所提方法准确识别出了主导低频振荡模式，验证了该方法的正确性，并与正则形理论研究低频振荡模式间的非线性相关作用的结果进行了比较，再次验证了大干扰中主导低频振荡模式对系统动态特性和稳定性有重要影响这一观点的正确性。     

基于EMD的Prony算法在低频振荡模态参数辨识中的应用

Prony算法对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高,鉴于此,提出将EMD和Prony算法有机结合的电力系统低频振荡模式的辨识方法.该方法以广域测量信号作为输入,首先利用EMD对非平稳、非线性信号的能力进行分解,通过能量权重比找出含有主导振荡模式的IMF;最后利用Prony算法对其进行分析后获得电力系统低频振荡模态参数,扩展了Prony法应用范围.通过对PSASP仿真轨迹的算例分析,验证了此方法提取非轴对称振荡信号主导模式的有效性,并通过与特征根分析进行比较,表明了此法能相对精确地进行振荡模式辨识,同时又有很好的复合模式分离能力和良好的抗噪能力.     

基于发电重新调度的小干扰稳定问题研究

采用基于灵敏度分析的发电重新调度方法对电力系统的小干扰稳定问题进行分析研究。研究过程中使用小干扰稳定分析工具(small signal analysis tool,SSAT)对典型运行方式下湖北电网的低频振荡模式进行分析,并对其中的鄂恩纳吉模式进行了发电机组重新调度,验证结果显示,在没有用传统阻尼控制器的情况下,使用该方法可有效提高电力系统的小干扰稳定性。     

大规模互联电网区域间低频振荡实用分析方法

结合PSASP小干扰频域分析与发电机功角曲线时域检测,提出一种大规模电力系统低频振荡实用分析方法。4台机算例研究了发电机模型、励磁系统与负荷模型对振荡模式的影响,验证了所提方法的正确性。运用此方法分析大区域互联全国系统,分两步方便快捷地求出了区域间、弱阻尼主导低频振荡模式。弥补了PSASP搜索部分特征值时存在的漏根缺陷,并且能准确评估系统真实阻尼水平。     

风火打捆外送系统次同步振荡的改进自抗扰直流附加阻尼控制

针对送端电网大规模风电接入可能加剧火电机组次同步振荡的问题,提出一种基于改进遗传算法的自抗扰附加阻尼控制方法。利用基于总体最小二乘法-旋转不变技术的信号参数估计(TLS-ESPRIT)算法对系统进行次同步振荡特性辨识,根据主模比指标选择合适的控制反馈信号,得到系统在次同步频段内各振荡模式对应的低阶传递函数;结合时间乘绝对误差积分准则(ITAE)指标与极大极小值原理确定被控系统控制目标,并利用改进遗传算法寻优确定多通道自抗扰控制器参数。在PSCAD上搭建含大规模风电的测试系统模型,仿真结果表明基于改进自抗扰控制的附加次同步阻尼控制器在送端电网多种运行方式和不同故障情况下都能有效抑制汽轮发电机组的次同步振荡,鲁棒性较强,同时低阶自抗扰控制器也具有令人满意的控制效果。     

光伏微电网孤岛运行时多种振荡模式的小信号建模分析

现有文献对光伏微电网孤岛运行时可能存在的多种振荡模式研究较少。文中针对一种含有光伏电源的典型微电网,建立了系统孤岛运行时的全阶小信号模型。通过特征值分析,揭示该微电网中存在5~20 Hz,60 Hz及800~1 000 Hz这3种主导振荡模式。通过计算参与因子分析了特征值对状态变量的敏感度,揭示了各振荡模式的起因。利用该模型分析了控制器和网络参数变化对系统小干扰稳定性的影响。利用微电网物理实验平台进行扰动测试,实验结果准确地反映了以上3种振荡模式,说明所建立全阶小信号模型的正确性。该模型的建立为优化微电网中光伏电源主电路和控制器参数提供了依据。     

基于电气距离的低频振荡关联区域和模式类型识别

对于低频振荡在线分析得到的若干个振荡模式,调度运行人员需要掌握典型振荡模式的阻尼水平,在紧急状态下根据振荡模式的类型和关联区域采取控制策略。提出了一种基于电网运行分区间电气距离的关联区域和模式类型识别方法,自动识别参与振荡两群机组的关联区域,区分局部振荡模式和区域间振荡模式。通过拓扑分析确定电网的运行分区,选取电压等级最高的母线作为每个运行分区的代表母线。将振荡模式两群关联机组所属的运行分区作为各群的关联运行分区,通过多端口网络等值计算各运行分区代表母线间的电气距离。将同一群中电气距离较近的运行分区进行聚合得到振荡模式两群的关联区域,根据两群关联区域间的电气距离区分局部振荡模式和区域间振荡模式。通过对实际电网在线数据的案例分析验证了该方法的有效性。     

大容量风电场对电力系统小干扰稳定和阻尼特性的影响

建立了异步风力发电机组的小干扰稳定数学模型，研究了风电场接入电网后电力系统的小干扰稳定分析方法并实现了其工程应用。通过对含有大容量高比例风力发电的实际电网的计算分析表明，风电场的运行状态对电网的低频振荡模式和振荡特性有一定影响。风电机组出力的变化，使网内常规机组的运行方式发生变化，从而导致一些局部振荡模式出现或消失。网内和网间各大机群间的振荡模式没有发生变化，但振荡特性发生变化，且增加了与风电场强相关的振荡模式，这些振荡模式一般具有较好的阻尼特性。     

模糊聚类分析在低频振荡主导模式辨识中的应用

互联系统中，利用振荡曲线提取多机振荡信息，需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式。文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法；然后在一些基本假设的基础上，形成了模糊集合，并运用模糊聚类分析法将系统分区；最后用Prony分析算法从合适的低频振荡信号曲线中准确地提取区域主导振荡模式。通过对中国电力科学研究院8机36节点系统的算例仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

多光伏发电单元并入弱交流电网系统的站内/站网次同步振荡特性分析

针对多光伏发电单元并入弱交流电网系统的次同步振荡(sub-synchronous oscillation, SSO)问题,建立了3个光伏发电单元并入弱交流电网系统的小信号模型。通过特征值法分析,得出系统中存在的SSO模式,并计算各SSO模式的参与因子。结果表明,系统中存在2个站内SSO模式和1个站网SSO模式。站内SSO模式由光伏电站内部3个发电单元之间交互作用产生,主导因素为直流侧电容、逆变器电流内环控制器参数;站网SSO模式由3个发电单元与交流电网交互作用产生,主导因素为直流侧电容、逆变器电流内环控制器参数和交流电网。同时,通过分析主导因素对站内/站网SSO模式的阻尼耦合特性,得出光伏发电单元的发电容量、直流侧电容、电流内环控制器参数变化对2种SSO模式阻尼的影响趋同。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建时域仿真模型,验证了理论分析结果的正确性。