基于起振段波形在线判别电力系统功率振荡性质

电力系统功率振荡的主要分为负阻尼和强迫型振荡2种。这2种振荡的表现形式很相似,但采取的应对措施差别很大。为快速有效地判别振荡性质从而采取适当的措施抑制功率振荡,提出了一种基于起振段波形的二次差分法及相应的判别准则。针对2类功率振荡的起因及特点,通过比较该方法计算的每个周期中功率最大值(或峰峰值)的一次差分和二次差分的符号,即可在功率振荡发生后的几个或十几个周波内快速判别振荡性质。最后,采用多个实际电网的振荡实例验证了该方法的有效性及实用性。     

基于WAMS的负阻尼低频振荡与强迫功率振荡的特征判别

当电网发生低频振荡时,正确判断振荡机理对合理选择振荡抑制措施、快速抑制振荡具有重要意义。文中基于广域测量系统(WAMS)的实测数据,对负阻尼振荡和强迫功率振荡在振荡前期、瞬态阶段、稳态阶段和衰减阶段的特征进行了分析,研究了不同阶段的负阻尼振荡和强迫功率振荡的判别方法。通过2个电网实际案例的对比分析,验证了理论分析的结论。     

类噪声环境下基于滑动相干谱的强迫振荡检测方法研究

电力系统中时刻存在负荷投切等环境激励,使得系统响应表现为类似噪声的小幅波动。如果强迫功率振荡的幅值较小,很容易淹没在类噪声信号中。本文推导了类噪声环境下电力系统强迫功率振荡解析表达式,从数学角度阐释了类噪声环境下强迫振荡的机理特性。在深入分析类噪声环境下小幅强迫振荡频谱特征的基础上,提出了基于滑动相干谱法(SCM)的小幅强迫功率振荡检测方法。首先采集得到两组发电机有功功率类噪声响应数据,计算得到对应的自功率谱密度和互功率谱密度,从而计算得到两组数据的幅值平方相干函数值,进而通过对所得幅值平方相干函数值的量化比较,检测出淹没在类噪声信号中的小幅强迫功率振荡。IEEE 4机2区域系统和16机68节点系统验证了所提检测方法的可行性及有效性。     

电力系统低频振荡的类型判别研究与分析

随着区域电网互联、电网规模不断扩大和快速励磁系统的大量应用,电力系统动态稳定性问题也越来越突出,逐渐成为影响电网安全和限制输电功率极限的主要因素。由于动态元件的大量投入,改变了系统动态调节性能,若动态稳定性差将容易引发系统低频振荡。系统低频振荡会导致系统出现频率、电压、功率等电气量不同程度振荡的现象,持续恶化的互相作用最终将导致系统失稳、解列,形成大规模的停电事故。因此电力系统低频振荡问题越来越受到人们的关注,而如何正确、快速判别振荡性质成为难于解决的问题。对负阻尼振荡和强迫振荡的特性进行研究,提出了基于起振阶段暂态响应包络线形状的振荡类型判别判据,以某电网低频振荡为实例加以验证,表明所提出的研究方法能有效判断低频振荡类型。对分析实际运行中低频振荡现象以及有效抑制系统低频振荡具有重要的指导意义。     

基于ARMA模态辨识的低频振荡性质区分

针对目前尚未完全解决负阻尼低频振荡和强迫功率振荡性质定量区分的现状,通过低频振荡机理分析得出2种振荡在振荡频率和阻尼比方面的区别,提出定量区分低频振荡性质的判据.采用基于加权递推最小二乘算法的ARMA模态辨识对振荡数据进行动态加窗辨识,根据辨识所得振荡模态的频率和阻尼比的变化判别低频振荡类型.算例分析表明该方法是可行和有效的.     

基于WAMS 与PSD的电力系统低频振荡起振原因分析

提出了一种电力系统低频振荡起振原因分析方法。该方法应用电力系统小干扰稳定性分析软件PSD-SSAP 和潮流及暂态稳定程序PSD-BPA,结合广域测量系统（wide areameasurement system,WAMS）低频振荡实测结果,从静态稳定性分析和事故仿真角度对功率波动和低频振荡的发生环境、起振原因进行分析。分别对区域内与区域间低频振荡进行了仿真研究,仿真结果验证了该方法的有效性。     

电力系统低频振荡机理及其控制措施研究

本文分析了电力系统低频振荡的负阻尼振荡机理、产生负阻尼的系统条件;同时根据低频振荡的共振机理理论,分析了发电机二阶模型和考虑励磁特性的三阶模型产生共振振荡的机理;然后讨论了由于电力系统的非线性奇异现象引发的低频振荡的振荡起因和条件;最后,针对低频振荡问题提出了相关控制策略,并指出了其发展新动向和研究热点。     

电力系统强迫功率振荡的基础理论

以单机无穷大系统模型为基础,阐述了电力系统强迫功率振荡的基础理论,分析了影响电力系统强迫功率振荡的主要因素,并对单机无穷大系统的强迫功率振荡进行了仿真验证。电力系统强迫功率振荡理论指出,持续的周期性小扰动会引起电力系统强迫振荡,当扰动频率接近系统固有振荡频率时,会引起系统谐振,导致大幅度的功率振荡。谐振引起的强迫振荡的幅值与扰动的幅值、系统固有的振荡阻尼大小有关:扰动的幅值越大,谐振幅值越大;系统固有的振荡阻尼越强,谐振幅值越小。谐振引起的强迫振荡的表现形式类似于属于自由振荡的电力系统负阻尼低频振荡,但两种振荡的起因不同。     

电力系统低频振荡机理及其控制措施研究

首先分析了电力系统低频振荡的负阻尼振荡机理、产生负阻尼的系统条件;同时根据低频振荡的共振机理理论,分析了发电机二阶模型和考虑励磁特性的三阶模型产生共振振荡的机理;然后讨论了由于电力系统的非线性奇异现象引发的低频振荡的振荡起因和条件;最后,针对低频振荡问题提出了相关控制策略,并指出了其发展新动向和研究热点。     

负阻尼和强迫功率振荡的特征分析与区分方法

电力系统中的功率振荡根据其产生机理的不同可以分为负阻尼振荡和强迫功率振荡。虽然这两种功率振荡形式比较接近,但对其采用的控制措施却完全不同。因此如何根据广域测量系统的实时数据来区分功率振荡的类型成为了采取合适措施抑制功率振荡的前提条件。基于此,以支持向量机方法作为工具,提出了一种通过辨识实时功率振荡曲线来区分其振荡性质的实用方法。针对2种功率振荡的起因与特点,该方法采用希尔伯特-黄变换求取振荡曲线主导模式的包络线,并在该包络线上等间距选取100个采样点作为样本对支持向量机的神经网络进行训练和测试。以16机68节点系统功率振荡仿真曲线为训练样本,训练得到了用于功率振荡类型区分的支持向量机模型。并将其应用于16机68节点系统和实际大规模区域电网的振荡类型区分,分析结果表明所提方法能够准确地区分振荡类型,具有工程实际应用价值。     

电力系统低频振荡故障模式的研究与分析

分析了低频振荡建模的一般方法和特点,在研究单机无穷大系统中联络线低频振荡机理的基础上归纳总结了低频振荡模式的多机系统阻尼分配规律。在某8机系统算例中将阻尼分配规律与QR法相比较,分别得出的振荡模式实部之间只有微小的差别,验证了阻尼分析规律的正确性。     

电力系统低频振荡

由于系统缺乏阻尼或系统负阻尼引起的输电线路上的功率波动频率一般在0.1～2.0Hz之间,通常称之为低频振荡。随着电力系统规模的不断扩大和快速励磁系统的大量应用,电网的低频振荡问题越来越引起人们的关注。低频振荡影响电力系统稳定性和继电保护装置的可靠性。介绍了低频振荡的一些概念、各种机理、研究现状、常用的分析方法和控制方法,并对以后的工作重点做了进一步的阐述。     

考虑发电机控制装置的低频振荡定位及识别方法

负阻尼振荡和强迫功率振荡是两种典型的低频振荡,发电机的控制装置包括励磁系统和调速系统是振荡的两大能量注入源,其引发振荡的机理有本质的区别。因此,准确定位和识别振荡源对采取合理的抑制措施,提高系统稳定性有较大的参考价值。提出了一种根据发电机控制装置对系统阻尼的贡献以及强迫扰动源的相移特性进行振荡源定位及识别的方法。首先,深入到发电机励磁系统和调速系统,提炼出两种振荡下其内部电气量响应的一般规律;其次,在此基础上提出低频振荡源定位和识别判据;然后,进一步根据定位和识别判据原理,采用经验模态方法分解得出了判据指标的计算方法;最后,给出了发电机控制装置振荡源定位及识别方法流程。实际算例验证了所述方法的可行性和有效性。     

基于Prony方法的电力系统低频振荡分析

电力系统低频振荡时常发生,准确提取振荡频率成为抑制其发生的前提。介绍了Prony方法的计算过程以及如何提高Prony分析方法的准确性,通过与电力系统中已有算法的比较,分析了Prony方法在电力系统中的适用性。成功的应用Prony方法检测到了PSASP中8机系统的主导低频振荡模式,算例结果表明,该方法实用、有效、准确性较高,完全能满足实际应用的需要,是一种有效的工具。     

低频振荡中系统总阻尼的探讨

介绍了系统总阻尼的概念,对低频振荡中系统总阻尼进行了数学推导,分析了与系统阻尼有关的参数及如何通过调整某些参数达到使系统总阻尼增加,且不会造成其他振荡模式阻尼的减小。通过电力系统分析综合程序(PSASP)仿真计算进行了验证。     

基于线性最优控制的交直流低频振荡附加阻尼控制器设计

对于低频振荡抑制问题,提出了一种新的电力系统稳定器(PSS)及直流附加控制的设计方法。通过改进的总体最小二乘-旋转不变(TLS-ESPRIT)辨识技术分析系统振荡特性,再对各个振荡模态分别辨识出相应的被控传递函数,最后利用带观测器的线性最优控制(LQR)方法设计出相应控制器,达到抑制低频振荡的目的。在设计过程中,利用基于LQR的PSS抑制区域内低频振荡,区域间低频振荡通过基于LQR的直流附加控制完成。     

ARMA谱估计方法在电力系统低频振荡模式分析中的应用

广域测量系统提供的电力系统实测动态响应为动态特性的分析提供了新的途径,避免了建模和确定参数的困难。ARMA谱估计是现代谱估计算法的一种。本文应用ARMA谱估计算法分析电力系统低频振荡曲线,能够从曲线中直接提取系统的特征根。分析计算表明算法具有较高的精度。适用于处理存在弱阻尼或负阻尼模式时由随机扰动激励的振荡过程。