华东-福建联网低频振荡问题分析

华东福建联网后出现的低频振荡问题将威胁电网的安全稳定运行.在简单介绍电力系统小干扰稳定基本概念的基础上,利用电力系统仿真软件NETOMAC,通过小干扰稳定频域分析法和时域分析法研究2007年和2010年华东福建联网低频振荡问题,重点关注福建相对于华东主网三省一市的的区域振荡模式.对华东福建联络线不同传输功率对区域振荡模式的影响,以及负荷特性对小干扰计算结果的影响作了相应的研究.     

电力系统实时低频振荡分析及最优校正软件

随着现代电力的区域互联,电力系统的低频振荡分析也越来越重要。为实现系统实时状态下的低频振荡分析与控制,基于现代内点理论设计了一套满足电力系统小干扰稳定要求的电力系统实时低频振荡分析和最优校正控制软件。其通过解析电网的实时运行数据和形成电网机组参数数据文件,进行潮流计算和小干扰稳定计算校验,在不满足小干扰稳定的运行方式下对系统进行最优校正控制,优化全网的机组出力、PV节点电压等,提出优化策略,以确保电网安全稳定可靠运行。测试系统验证了该软件能准确快速地判断出系统的稳定性及给出相应的满足小干扰稳定运行的优化配置策略,取得了很好的效果。     

风电场小干扰稳定研究

为了降低风电场并入电网对电力系统的小干扰稳定可能带来的影响,建立了双馈感应发电机数学模型和桨距角控制模型,根据小干扰稳定理论,在PSAT平台上对风电场接入一个单机无穷大系统和WSCC 3机9节点系统进行特征值计算和小干扰稳定分析。仿真算例分析结果表明,与风电机组强相关的振荡模式阻尼特性良好,系统振荡稳定。     

计及负荷动态特性的低频振荡分析

电力负荷的动态特性对电力系统的动态行为有较大影响,在电力系统小干扰稳定计算中考虑了较准确的负荷动态模型,将所得到的与低频振荡有关的特征根与负荷采用静态模型进行比较,以分析负荷动态特性对低频振荡的影响。     

甘肃陇南地区早成线低频振荡分析

对甘肃陇南地区早成线出现的低频振荡现象进行了描述,基于电力系统综合分析程序对陇南电网进行了小干扰计算,通过对比不同运行情况下电力系统稳定器投入和退出小干扰计算结果,得出结论:若发电机机组的PSS参数设置不合理,不仅起不到抑制低频振荡的作用,反而会进一步削减系统的阻尼,使系统更容易发生低频振荡。建议位于网架变化较大电网的发电机组,重新进行发电机组的参数测试,并进行系统联调试验,得出最佳的电力系统稳定器参数,保证电网安全稳定运行。     

特高压联网区域实时小干扰稳定分析策略

基于特征值分析法、并行计算技术和低频振荡在线辨识技术,提出一种互联电网小干扰稳定实时分析策略。传统的特征值分析法存在缺根和计算速度慢的缺点,无法达到小干扰稳定分析实时应用的需求;随着广域测量系统的发展,模态辨识方法被用来在线监测电网的低频振荡,但是该方法提供的结果信息有限。所提出的实时小干扰分析方法将低频振荡在线辨识和特征值计算相结合,有效利用广域测量系统提供的辨识结果,进行深度小干扰稳定分析,能准确、全面地实时评估电力系统小干扰稳定情况,为调度人员及时地采取有效抑制振荡的控制措施提供依据。特高压联网区域的实际算例计算,验证了该方法的准确性和有效性。     

包含风电场电力系统的小干扰稳定分析建模和仿真

为了研究风电场和电力系统相互作用的稳定性,提出一种用于小干扰稳定分析的风力发电机组的数学模型.应用该建模方法对风电场接入无穷大系统和接入三机系统的两种情况进行了计算,研究了风电场接入系统后影响系统小干扰稳定性的因素.算例分析表明,与风电机强相关的振荡模式有着很好的阻尼;与电力系统相连时,风电场对与大系统中其它同步发电机强相关的振荡模式影响很小.该建模方法为包含风电场电力系统的小干扰稳定分析提供了理论依据和实用工具.     

基于负荷模式能量的电力系统低频振荡抑制策略

随着电力市场化和需求侧管理的快速发展,以及虚拟电厂聚合平台的逐步成熟,负荷可控性越来越强,为从负荷侧抑制低频振荡提供了可能。针对系统在振荡过程中出现的小干扰稳定问题,提出了基于负荷模式能量的电力系统低频振荡调控策略。构建电力系统小干扰负荷模式能量函数,从负荷的角度揭示电力系统低频振荡特性。基于负荷模式能量建立负荷的低频振荡评价指标与灵敏度指标,确定负荷参与改善系统小干扰特性的调控方式,对所有可控负荷进行排序,筛选出最优调控负荷。最后,对3机9节点系统和16机68节点系统算例进行仿真计算,结果表明所提控制策略可有效抑制系统振荡。     

特征值灵敏度方法及其在电力系统小干扰稳定分析中的应用

随着电力系统的发展,特别是大区互联电网的出现和扩大,小干扰稳定性问题日益突出。为了满足小干扰稳定性分析的要求,介绍了3种特征值灵敏度——特征值对元件参数、传递函数和运行参数的灵敏度计算方法,并分析了其在电力系统小干扰稳定中的应用。这3种特征值灵敏度能够弥补现有分析方法的不足,有效地指导某些装置或系统的参数设计与选址,以及调整系统的运行方式,以改善小干扰稳定性,抑制低频振荡的发生。基于灵敏度的发电重新调度法,通过合理分配系统发电机出力,使事故下受小干扰稳定约束的电力传输最大化,是小干扰稳定问题的有效解决途径之一。因此在现有的小干扰稳定分析程序中增加特征值灵敏度的快速计算功能是十分必要和迫切的。     

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。     

计及无功电压环节的VSG虚拟转矩及振荡失稳机理分析

通过模拟同步发电机的机电暂态过程,虚拟同步发电机(VSG)技术成为并网逆变器接入电网的一个颇具吸引力的方案。然而,VSG也存在功率振荡现象,相关机理的研究有待开展。文中借鉴传统电力系统中的转矩分析理论,建立了计及无功电压环节的VSG小信号模型,并结合振荡模态,重新定义了虚拟转矩系数。然后,通过分析该系数与稳定性之间的关系,从数学上证明虚拟阻尼转矩不足将导致VSG出现功率振荡失稳。之后,以鲁棒下垂控制的VSG为例,给出了虚拟转矩系数的计算方法,并在PSCAD/EMTDC和VSG实验平台验证了该结论的正确性。最后,从系统初始状态、线路参数及控制器参数等多个角度出发,讨论了VSG无功电压环节对虚拟转矩系数及系统小信号稳定性的影响,可为VSG控制器设计和系统小信号稳定性分析提供依据。     

基于广义短路比的电力电子多馈入系统小干扰概率稳定评估

广义短路比是一种反映多电力电子设备互联和交流电网强度对系统振荡影响的静态指标,可用于量化系统的小干扰稳定裕度。新能源发电功率的随机性导致多馈入系统的小干扰稳定裕度呈现出不确定性,为此,提出一种基于广义短路比的电力电子多馈入系统小干扰概率稳定裕度评估方法。首先,将额定运行条件下的广义短路比推广到适用于一般运行条件的广义运行短路比,从而能够量度电力电子设备任意输出功率时的系统小干扰稳定裕度;其次,由于广义运行短路比在数学上对应拓展导纳矩阵的最小特征值,而拓展导纳矩阵元素中包含不确定的输出功率,因此采用矩阵概率D稳定描述系统小干扰概率稳定评估问题;同时为克服在工程实践中获取输出功率准确概率分布的困难,采用期望和方差等部分概率信息来描述系统随机性,在此基础上结合广义矩理论将矩阵概率D稳定转化为易于求解的半定规划问题。最后,通过算例说明所提评估方法的有效性。     

风电并网系统小干扰概率稳定性分析与改善

在桨距角控制系统中加装电力系统稳定器(PSS)以阻尼电力系统低频振荡,并且考虑系统运行方式的随机不确定性,利用累积概率曲线来获得随机变量的概率数字特征。采用基于数值分析的概率方法研究含风电场系统的小干扰稳定统计属性。通过在含风电场的五机两区域系统中进行仿真,验证在桨距角控制系统中安装PSS对改善小干扰概率稳定性的有效性,并对其改善效果进行评估。仿真结果表明,在桨距角控制系统中加装PSS能有效抑制本地振荡模式,并削弱区间振荡。     

面向区域间振荡模式的电力系统小扰动惯量域构建

为提升低惯量电力系统的小干扰稳定性,给出保障适应新能源发展的合理惯量裕度,并明确惯量分布对于互联系统小干扰稳定性的影响规律。研究了惯量分布对系统区域间振荡模式的影响规律,构建了面向区域间振荡的电力系统小扰动惯量域(Small Signal Inertia Region, SSIR)。首先,基于部分惯量中心(Part of the Center of Inertia,PCOI)等值方法和多项式Leverrier解法,构建了等值两机系统区间振荡模式阻尼比解析式。在此基础上,依据临界阻尼比构建了计及小干扰稳定约束的惯量域。进而,对区域互联系统惯量分布和小干扰稳定性之间的联系进行解析。最后,对惯量域进行全面分析,并在新能源系统中进行了初步验证。仿真结果表明,所提出的计算方法能够实现电力系统小扰动惯量域的准确、快速构建,增强低惯量电力系统小干扰稳定性的评估和监控能力,并为新能源惯量域的构建提供理论指导。     

双馈风电机组虚拟惯量控制对系统小干扰稳定性的影响

含虚拟惯量控制的双馈风电机组与电力系统的动力学特性存在耦合关系,而锁相环的跟踪能力将直接影响虚拟惯量的控制输入量,因此,考虑虚拟惯量控制的双馈风电机组在锁相环作用下,对系统小干扰稳定性的影响成为亟需解决的问题。首先,计及双馈风电机组的转子电压、锁相环、虚拟惯量控制、转子侧变频器、风电机组机械部分等暂态特性,建立了考虑锁相环与虚拟惯量控制的双馈风电机组并网的互联系统小干扰模型。在此基础上,考虑到锁相环与虚拟惯量控制均会影响同步发电机振荡模态,采用解析的方法从机理上揭示了二者共同作用下系统的小干扰稳定性,即对于含虚拟惯量控制的双馈风电机组,锁相环主要通过影响虚拟惯量对系统的参与程度进而影响系统阻尼:锁相环比例—积分(PI)参数越小,虚拟惯量控制状态变量对区间振荡模态的参与因子越小,机电振荡模态阻尼比越大,这与不含虚拟惯量控制的双馈风电机组中锁相环对系统阻尼特性的影响相反。仿真结果验证了所建模型的合理性与分析结果的正确性。     

电力系统低频振荡实时控制

低频振荡实时控制方法将小干扰稳定在线控制策略或设定的离线策略应用于控制实际发生的低频振荡。通过小干扰稳定计算得到电网的弱阻尼模式,分别计算将各弱阻尼模式的阻尼提高到不同档位的控制措施。在电网发生低频振荡时进行在线分析,采用实测主导模式的频率筛选出候选的模式集,根据振荡中心的信息在小干扰稳定性分析中对设备进行分群,并根据设备分群信息确定与实测主导模式对应的模式,根据实测主导模式阻尼与临界安全阻尼门槛值的差值确定对应的小干扰稳定计算得到的控制措施。若没有与实测主导模式对应的模式,则从离线策略表获取辅助决策信息。最后通过自动发电控制(AGC)系统或调度员命令实施相应的控制策略。     

模拟直流发电机特性的储能变换器控制策略

直流微电网的变换器均通过电力电子变换器接入直流母线,而电力电子变换器缺少惯性和阻尼作用,负载功率突变会引起变换器端口电压电流的振荡,给直流母线带来较大的冲击,影响微电网的稳定性。文中参考虚拟同步发电机在并网逆变器控制中的应用,提出了一种模拟直流发电机特性的储能变换器控制策略,使储能变换器具有直流发电机的端口特性,并建立小信号模型,利用阻抗比判据分析了其小信号稳定性。仿真和实验证明所提控制策略可以增强储能单元维持直流微电网内功率平衡的能力,提高直流微电网的供电质量。     

基于阻抗法的并网逆变器小信号稳定功率极限分析与提高

随着可再生能源发电在电网中所占比重不断增加,由并网逆变器引发的电力系统小信号稳定性问题日益凸显。为了明确并网逆变器系统运行的功率裕量,增强系统的小信号稳定性,采用阻抗法对并网逆变器的小信号稳定功率极限进行研究。根据广义奈奎斯特稳定判据的边界条件定量计算了并网逆变器的小信号稳定功率极限。结果表明,该功率极限小于静态稳定功率极限,随着电网短路比的减小而减小,随着锁相环带宽的增大而减小。提出了一种改进锁相环结构,从控制的角度等效增大电网短路比,从而提高并网逆变器的小信号稳定功率极限。最后,通过阻抗分析和系统仿真验证了改进锁相环对于提高小信号稳定功率极限的有效性。     

引入功率微分项下垂控制的微电网小信号稳定性分析

微电网一般采用下垂控制实现功率分配,但易产生受扰振荡。在下垂方程中引入功率微分项能够有效抑制振荡。建立了引入功率微分项前后的微电网系统的小信号模型,对比分析了控制参数与线路参数变化对系统小信号稳定性的影响,总结了控制参数的选择方法。并进一步地进行了灵敏度分析,研究对比了微电网中各逆变电源状态变量对系统低频模态的参与程度,以及线路参数变化对参与因子的改变。得出结论:线路长度或阻抗比增加为系统提供阻尼,且越靠近该线路的逆变电源获得的阻尼越大;且使用下垂控制时,系统特征根对各逆变电源的主导性更易改变。最后,通过不同工况下的仿真验证了建模、分析与结论的正确性。     

Prediction of Generators' Participation Factors and Oscillation Types for Dominant Oscillatory Modes of Power System

Small-signal rotor angle stability, also known as small-signal stability, is an important issue for power system operation. This stability is associated with inter-area, local, control, and torsional oscillations. To cope with it, the type and main drivers of the oscillations should be determined. In this way, the system operators can plan more effective preventive and corrective actions, e.g., to transfer power generation from more vulnerable units to less vulnerable ones. However, determining oscillation modes and their participation factors by means of conventional methods (e.g., time-domain simulation and modal analysis) is a challenging and time-consuming task, which is not appropriate for on-line environments, such as dispatching centers of power systems. In this article, a new viewpoint for this problem is proposed through modeling it as a forecast process by which the participation factors of generators for dominant modes as well as the oscillation types are predicted. A new prediction strategy, composed of an information-theoretic feature selection, a probabilistic neural network, and a line search procedure, is also presented to implement the forecast process. The effectiveness of the proposed approach for small-signal stability evaluation is extensively illustrated on the IEEE New England test system.