基于多元同步压缩变换的电力系统强迫振荡源定位

为实现电力系统强迫振荡源的快速、准确定位,该文提出一种基于多元同步压缩变换(multivariate synchrosqueezingtransform,MSST)的电力系统强迫振荡源定位方法。该方法首先利用电力系统的广域量测信息构建发电机的多通道量测信息矩阵,采用MSST对多通道量测信息矩阵同步分解得到对应的三维MSST系数矩阵;然后通过能量权重筛选出表征强迫振荡模式的MSST系数矩阵;进一步,构建基于MSST的发电机强迫振荡耗散能量计算模型,通过筛选出的表征发电机强迫振荡模式的MSST系数矩阵计算各发电机的耗散能量;然后,依据所提的强迫振荡源判据,定位出系统的强迫振荡源;最后,通过WECC-179节点测试系统仿真数据和辽宁电网PMU实测数据验证了所提方法的准确性和有效性。

基于Copula传递熵的设备级和网络级宽频振荡传播路径分析及振荡源定位方法

电力电子化电力系统的宽频振荡问题严重危害电网的安全稳定运行,及时确定宽频振荡的传播路径和振荡源位置,对振荡的抑制至关重要。该文从因果关系的角度提出一种基于Copula传递熵的设备级和网络级宽频振荡传播路径分析及振荡源定位方法,通过分析多变量之间的因果传递方向和因果强度系数,利用有向加权图构建宽频振荡因果网络,在此基础上确定振荡源位置,并通过保留因果强度系数最大的支路,确定振荡的主要传播路径。采用所提方法一方面能够从设备级分析控制器内部各状态变量的因果关联性;另一方面能够从网络级分析电网中各节点振荡数据的因果传递性,从而确定宽频振荡在控制器内部和电网中的传播路径及振荡源位置。最后,在强迫振荡、风机与弱电网交互、发电机轴系振荡中的仿真算例表明,所提方法适用于多种机理的宽频振荡,能够同时实现设备级和网络级宽频振荡传播路径分析和振荡源定位。

电力系统强迫振荡源定位的时-频域耗散能量流方法

准确定位强迫振荡源对电力系统的安全稳定运行意义重大。然而,由于强迫振荡模式的可观性和振荡时变特征,传统方法难以从多通道量测信息中有效提取振荡分量,从而降低了基于耗散能量流的强迫振荡源定位方法的定位精度。为此,提出了一种基于耗散能量流的电力系统强迫振荡源时-频域定位方法。首先,根据节点各量测通道间信息相关性,利用同步压缩短时傅里叶变换处理节点多通道量测信息,构建节点统一时-频系数矩阵;然后,根据强迫振荡分量的能量特性,利用时-频域能量筛选并同步提取时-频系数矩阵中的时-频域强迫振荡分量;进一步,根据测量信息的时-频域特性,在传统时域强迫振荡耗散能量流计算模型的基础上推导出基于同步压缩短时傅里叶变换的时-频域耗散能量流计算模型,并根据系统强迫振荡期间的时-频域耗散能量流能量特性定位强迫振荡源;最后,将所提方法应用于WECC 179节点测试系统、WECC 240节点测试系统的仿真振荡场景以及美国New England的实际振荡事件,所得结果表明所提时-频域定位方法可快速、精准定位强迫振荡源。

电力系统强迫振荡源定位的耗散能量谱方法

快速、准确定位振荡源是抑制电力系统强迫功率振荡的关键。为提高电力系统强迫振荡源定位精度和效率,该文提出一种基于耗散能量谱的电力系统强迫振荡源频域定位方法。该方法首先将电力系统广域测量信息进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT);然后,根据信号的时—频域特性,推导出时域耗散能量与时频域耗散能量间的关系,在此基础上,构建出频域耗散能量谱,论证了时域耗散能量与频域耗散能量谱的等价性;进而根据频域耗散能量谱辨识系统强迫振荡频率、定位强迫振荡源;最后,将所提方法应用到WECC179节点测试系统和ISO New England中进行仿真、验证,结果验证了所提方法的准确性和有效性。

基于自适应投影多元经验模态分解的电力系统强迫振荡源定位

近年来,电力系统强迫振荡在电网中频繁发生,严重威胁到电网的安全稳定运行,快速、准确地定位强迫振荡源对抑制强迫振荡具有重要意义,但现有方法在分解具有高差异度多通道广域量测信息时难以准确提取强迫振荡模式分量,严重影响到强迫振荡源定位精度。为此,该文提出一种基于自适应投影多元经验模态分解(APIT-MEMD)的强迫振荡源定位方法。该方法首先采用APIT-MEMD通过构建自适应投影方向向量,实现对发电机多通道广域量测信息的同步分解,分离出表征不同振荡模式的固有模态函数(IMF)分量;然后,借助对数能量熵从众多IMF分量中提取出含强迫振荡模式的IMF分量;在此基础上,根据提取出的强迫振荡IMF分量,计算各发电机的耗散能量流,根据耗散能量流实现强迫振荡源定位;最后,通过WECC 179节点测试系统仿真数据和实际电网同步相量测量装置(PMU)实测数据对所提方法进行分析、验证,结果验证了所提方法的准确性和实用性。

基于小波耗散能量谱的电力系统强迫振荡源定位

快速、准确地定位强迫振荡源是抑制电力系统强迫功率振荡的关键。目前,基于广域量测信息的电力系统强迫振荡源定位方法大多基于时域耗散能量流理论,其计算过程较为复杂,计算效率有待提高。首先,提出一种基于小波耗散能量谱(WDES)的电力系统强迫振荡源频域定位方法,该方法首先将电力系统广域测量信息进行连续小波变换,得到各广域量测信息的小波系数矩阵;然后,根据获得小波系数矩阵定义小波耗散能量谱,阐述小波耗散能量谱和传统时域耗散能量流的关联关系;进而,由小波耗散能量谱的跃变特性确定系统的强迫振荡频率;再根据各发电机在强迫振荡频率处的小波耗散能量谱准确定位振荡源;最后,将所提方法应用到WECC-179节点测试系统和ISO New England中进行仿真和验证,结果验证了所提方法的准确性和有效性。

基于广域测量数据驱动的电力系统强迫振荡源定位

强迫振荡具有随机性强、振幅大、起振快、传播范围广等特点,为预防其引起的电力系统解列和大停电事故,快速、准确地定位振荡源是十分重要且紧急的任务。文章基于广域测量数据,提出数据驱动的强迫振荡源定位方法,首先,使用孤立森林算法进行原始数据清洗;然后,利用强迫振荡数据的稀疏性和原系统数据的低秩性,将原问题转化为鲁棒主成分分析问题,通过增广拉格朗日乘子法求解。最后,在WECC 240节点系统验证所提方法的有效性。

基于深度子领域自适应的直驱风机次/超同步振荡源定位

直驱风机接入弱交流系统会引发形态较复杂的次/超同步振荡,为了更加精准有效地抑制振荡,亟须及时定位引发振荡的风电机组。考虑到电力系统实际振荡数据匮乏的现状,文中提出了一种基于深度子领域自适应的振荡源定位方法。该方法将仿真系统中的强迫振荡泛化到实际次/超同步振荡领域,通过输入样本与迁移模型的构建,实现次/超同步振荡源在线定位,为振荡数据匮乏导致机器学习困难提供了一种新的解决方案。此外,设计了含直驱风机并网的仿真系统测试算例,并将所提方法与不同振荡源定位方法进行了对比。结果表明,所提方法能够在较短的时间内给出更为准确的定位信息,为进一步实现振荡源在线识别奠定了基础。

基于振荡能量的低频振荡分析与振荡源定位(二)振荡源定位方法与算例

系统的总能量与振幅对应,产生能量的元件对振荡衰减的贡献为负,可认为是振荡源。负阻尼发电机以及外施周期性扰动所在元件都会产生能量,文中推导了发电机上外施扰动产生能量的表达式。根据网络中的能量流,找到产生振荡能量的能量源,能量源就是振荡源。在振荡源处采取控制措施可有效抑制振荡。在分析网络中的能量源以及能量流动的基础上,提出了利用电网中的振荡能量流定位振荡源的方法。该方法只需要广域测量信息,可在线应用。仿真结果以及实际电网振荡事故分析的结果验证了该方法的有效性。

基于振荡能量的低频振荡分析与振荡源定位 (一)理论基础与能量流计算

提出了一种基于振荡能量的低频振荡分析方法。该方法通过网络中的振荡能量流评估元件的阻尼特性、定位负阻尼发电机和外施周期性扰动的位置。文中首先证明了发电机能量消耗和其阻尼转矩的一致性。然后利用广域测量信息,建立了不需要构造能量函数的网络中振荡能量流的计算公式。由于流入支路的振荡能量包含支路暂态能量的变化以及支路消耗或产生的能量,因此提出了一种计算能量流的实用方法,以减少其中的暂态能量分量,而只计算出支路消耗或产生的能量。由于系统的总能量与振幅对应,因此消耗能量的元件对振荡衰减的贡献为正,具有正阻尼,而产生能量的元件是振荡源。利用发电机的能量消耗来估计其阻尼转矩系数,与阻尼转矩分析的结果相符。利用能量流即可定位振荡源。

基于阻尼转矩分析的电力系统低频振荡源定位

准确定位低频振荡参与机组并采取有效的控制措施以提高系统阻尼、快速平息系统振荡是大电网安全稳定运行的重要保障。为此,提出了一种基于总体最小二乘-旋转不变技术的信号参数估计(TLS-ESPRIT)和阻尼转矩分析(Damping Torque Analysis,DTA)方法进行低频振荡发生源定位的方法。该方法利用TLS-ESPRIT对发电机组的有功出力、角速度、功角信号进行模式分解,提取发电机高度参与的振荡模式,采用最小二乘拟合方法计算发电机高度参与振荡模式的阻尼转矩系数,然后根据阻尼转矩系数判定发电机是否为该振荡模式的振荡源。分别以4机2区和10机39节点系统为例进行仿真验证。仿真结果表明,所提出的振荡监测方法能够准确定位电力系统低频振荡源,且通过振荡源对其自身的控制能够有效地平息系统中的低频振荡现象。

基于多元经验模态分解的电力系统强迫振荡源定位

强迫振荡是威胁电力系统安全稳定运行的重要因素之一,准确、高效定位强迫振荡源是抑制强迫振荡的关键,但现有基于广域量测信息的强迫振荡源定位方法实现较为复杂且效率和精度有待提升。为此,该文提出一种基于多元经验模态分解的电力系统强迫振荡源定位方法。该方法首先对发电机的广域量测信息进行多元经验模态分解;然后,计算分解后各本征模函数分量的Teager能量值及能量权重,提取表征强迫振荡模式的关键本征模函数分量;基于提取的本征模函数分量,计算各发电机的耗散能量流,进而根据耗散能量流实现强迫振荡源定位;最后,分别利用WECC179-节点测试系统仿真数据和辽宁电网PMU实测数据对所提方法进行分析验证,结果表明,所提方法可准确定位电力系统强迫振荡源。

基于等效电路法的负阻尼能量机理及振荡源定位方法探讨

为解释自由振荡中产生振荡源的机理,在能量法基础之上提出了等效电路法。对电力系统各元件分别建立了其等效电路并组合得到系统的等效电路。根据电路理论,将积分形式的振荡源定位判据转化为相量判据。对于励磁系统,提出了3种振荡源定位判据。将这3种判据转化为相量形式并组合,分析了励磁系统产生振荡源的机理。算例仿真证明了该分析方法的正确性和有效性。该方法可用于在线定位励磁系统振荡源,并分析由于励磁参数设定不当而形成振荡源的机理。

基于前K最短路径的电力系统低频振荡源定位方法

为了快速定位低频振荡源并及时采取相应措施抑制振荡的扩散,提出一种基于电力网络拓扑的振荡源定位方法。利用局部振荡及区间振荡模式下振荡源所在区域发出能量的特点,结合图论思想,在割集能量的基础上,提出最大振荡能量流割集的概念,将振荡源定位问题转化为最大振荡能量流割集的搜索问题。根据振荡能量流传播转移的特点,运用前K最短路径收缩搜索空间,利用往返替换算法找出所有割集,将振荡源所在范围限制在最大振荡能量流割集的内侧。利用蒙西电网进行仿真验证,结果表明,该方法能够快速有效地定位振荡源,且同时适用于局部及区间两种振荡模式,有一定的实用价值。

基于PCHS的电力系统振荡源定位方法

外部扰动可能引发电力系统的强迫振荡,控制设备参数不当也可能使得系统发生负阻尼振荡,对于这两类振荡问题,只要能够及时找到振荡源,即外部扰动或不当的控制参数,即可快速平息振荡。根据端口受控Hamilton系统(port-controlled Hamiltonian system,PCHS)理论,基于端口供给能量(energy supply on port,ESP)的概念提出一种振荡源定位方法,通过计算相应端口上的供给能量,可以快速确定外部扰动或不当的控制参数所在位置。不同于传统的小干扰分析方法,该定位方法完全基于量测进行,可在线实施,同时还具有本地化特点,可分散化地实施。IEEE-39节点系统上的仿真算例验证了该定位方法的有效性和可行性。

低频振荡振荡源定位问题研究

针对低频振荡对电力系统安全、稳定性的影响,分析了低频振荡机理,并将低频振荡振荡源的定位算法按离线和在线分为两类,介绍了各种算法的原理和步骤,总结了各种算法的优劣,为今后研究低频振荡振荡源定位奠定了基础。

基于对抗式迁移学习的含柔性高压直流输电的风电系统次同步振荡源定位

风电场经柔性高压直流输电(VSC-HVDC)接入交流系统会产生次同步振荡(SSO),定位风电场SSO源并及时采取针对性抑制措施是迫切需要解决的问题。该文通过建立风电场经VSC-HVDC并网电力系统线性化模型,分析风电场因发生交互而诱发SSO的机理,提出基于对抗式迁移学习的风电场SSO源定位方法。该方法通过对仿真系统与实际系统的振荡特征进行对抗学习,缩小了仿真系统与实际系统的域差异,实现仿真系统离线建立的定位模型能够迁移到实际系统中进而对风电场次同步振荡源进行在线定位。通过设计多风电场经VSC-HVDC并网电力系统应用案例,验证分析了所提方法在不同系统中均具有较高的定位精度。这对电网调度运行基于广域测量系统识别振荡源或提供振荡抑制策略具有重要参考价值。

压缩感知和图卷积神经网络相结合的宽频振荡扰动源定位方法

新能源并网引发的宽频振荡严重威胁电网安全,实现宽频振荡源的在线定位并及时采取抑制措施以保证系统安全稳定尤为必要。为此,提出一种压缩采样和图卷积神经网络相结合的宽频振荡源定位方法,该方法首先在子站对时序的振荡信号进行稀疏采样,获得其低维观测序列,作为节点的时序信息,然后在主站融合系统的拓扑结构捕捉各节点的邻接关系,综合考虑系统振荡的时空特性,运用图卷积神经网络实现振荡源定位。最后利用宽频振荡样本集进行仿真验证,结果表明所提方法在量测数据含有噪声、传输数据缺失以及传输数据偏差的情况下都有较高的定位准确度。

基于压缩感知与ISTA的宽频振荡扰动源分级定位方法

“双高”电力系统发展趋势下宽频振荡问题日益凸显,电力电子设备与电网相互作用呈强时变性与非线性,导致准确的振荡扰动源定位难以实现。为此,提出基于压缩感知与软阈值迭代算法(iterative shrinkage-thresholding algorithm,ISTA)的广域系统振荡扰动源分级定位方法。首先,采取Shapelet算法构建以时序信号为输入的定位启动判据,并生成测量矩阵同步压缩振荡信号。然后,主站根据判据结果,基于振荡压缩信号定位扰动区域。最后,利用ISTA网络复原原始振荡信号,实现振荡源精确定位。应用所提方法于含风电场的四机两区域系统扰动源定位任务,结果证明此方法可突破奈奎斯特采样定理限制,且在低计算需求状况下实现高准确度扰动源定位。

基于时空图卷积神经网络的强迫振荡定位与传播预测

振荡源定位与传播预测是抑制强迫振荡和保证电力系统稳定的关键。现有方法未能充分利用电网的空间拓扑信息和振荡的时序特征,限制了定位和预测的精度。因此,该文提出一种基于时空图卷积神经网络的强迫振荡定位与传播预测方法。首先,根据节点特征和拓扑信息构建图数据,考虑到强迫振荡传播的快速性,通过切比雪夫多项式扩大节点空间感受野,提取振荡空间特征。同时,利用门控循环单元网络提取多个节点振荡数据的时序关联,通过时空图卷积单元融合空间和时序特征。然后,将定位与传播预测分别建模为分类和回归问题,训练时空图卷积神经网络模型。算例分析表明,所提方法具有更高的准确率,且在噪声和部分节点数据缺失的情况下依然具有较好的性能。