基于慢同调的自适应主动解列控制(二):实用慢同调区域划分方法

首先引入广义特征分析技术,针对含负荷节点的电力系统设计慢同调分群算法。在对发电机和负荷进行慢同调分群的基础上,提出考虑系统拓扑信息和功率平衡约束的电力系统慢同调区域划分方法。在IEEE-118节点系统上进行了算例测试,测试结果表明,所提方法的慢同调区域划分结果是合理的,能够满足自适应主动解列控制实用化的需要。

基于慢同调的自适应主动解列控制(三):实用方案设计

介绍一种利用广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)量测信号,基于慢同调理论的自适应主动解列控制实用化技术方案,包括基于量测类噪声信号进行系统慢同调区域划分的流程;基于"角半径"和量测暂态轨迹信号的分层分区暂态稳定判别和失稳模式识别方法;解列控制策略以及孤岛功率辅助控制策略的生成方法。此方案不依赖于系统数学模型,是一种无模型化的方案。在IEEE-118节点测试系统上验证了所提方案的有效性。

基于慢同调理论和希尔伯特-黄变换的发电机在线同调识别

提出一种在线同调机群识别方法。根据慢同调分群算法确定线性化系统的最优慢同调聚合分群数,根据分群矩阵的相关系数、振荡模式的参与因子,以及广域测量系统提供的功角信息,利用希尔伯特-黄变换提取发电机的振荡模式能量谱,实现扰动后的发电机群的同调识别。通过WSCC系统和新英格兰10机39节点系统的仿真实验验证所提方法的适用性和有效性,该方法能全面反映系统在受扰后的动态特性和系统的非线性时变特性。

用于多机电力系统动态等值的慢同调分区算法

本文根据电力系统结构特点探讨了慢同调与弱耦合之间的关系，给出了一种有效的慢同调分区算法。该方法避免了特征值和特征向量的计算，提高了计算速度，因此适用于多机电力系统暂态稳定的分析和计算。并以１５机８３节点电力系统为例，验证了这一方法的有效性。

下垂并网逆变器网络的慢同调与聚合方法

近年来,同调等值方法被广泛应用于大型系统的动态等值中,得到的降阶模型能够准确反映系统的动态响应,其中,代表性的慢同调算法具有对故障位置和严重程度不敏感等优点。然而,由于模型限制及准确性差的问题,使得传统慢同调算法难以应用于分布式发电网络中。为此,提出了一种适用于下垂控制并网逆变器网络的慢同调与聚合方法,依据奇异摄动理论建立慢同调模型并分析阻尼的影响,以解决下垂控制逆变器网络的适用性问题。同时,将模糊C均值空间聚类算法用于模态矩阵的空间向量,以达到准确识别同调电源的目的。最后,应用聚合方法建立降阶模型,并通过对10台并联逆变器的仿真验证了所提方法的有效性。

计及断线的机组同调辨识方法

针对重负荷且因断线导致网络结构发生变化时,基于慢同调理论的机组同调辨识方法因雅可比矩阵条件数大导致的收敛困难的缺点,提出了计及断线的同调机组辨识新方法。该方法的基本过程如下:首先,把线路π型等值模型表示成带参数模型,从而通过参数的变化表示支路的开断;然后,采用基于预测—校正的延拓算法计算线路开断之后新网络的状态矩阵特征值及特征向量;最后,计算出同调系数,得到新的网络结构下的同调机群。通过新英格兰10机39节点系统验证了该方法在系统负载大时,具有更好的收敛性。

基于发电机实测功角曲线的同调机组识别方法

本文提出一种同调机群的识别方法,它通过安装在发电机的PMU,实测出系统受扰后发电机的功角曲线,利用其时域规则和慢同调性原理来确定同调机组,能够有效地对受扰后的多台机组进行同调性划分。该方法在时域内就能对发电机实现分群,简明且运算速度快,而且无论对临界失稳模式还是明显的失稳模式都能有效地判别,因此具有较高的应用价值。并以河北省网为实例,验证了该方法的可行性。

主动解列控制中电网弱连接的一种在线识别方法

电网中的弱连接是由电网的拓扑结构和实时运行状态决定的。系统发生机群失稳时,其失步断面将主要分布在这些弱连接线路上。主动解列控制需要在线识别系统的弱连接,并在弱连接上搜索解列断面。从电力系统慢同调理论出发,分析慢模式特征值对线路参数的灵敏度的特征,在此基础上提出一种实用的电力系统弱连接识别方法。推导特征值对于线路参数灵敏度的解析表达式,并基于此设计弱连接识别方法的详细步骤。4机11节点测试系统和华东电网上的仿真实验验证了该方法的有效性。同时,对所提方法在实际工程中的应用模式进行讨论。

电力系统紧急情况下的动态分区和自主解列策略

在电力系统第三道防线的紧急控制中,当系统发生严重级联事故时,为保持系统稳定运行,自主解列控制是最后的有效手段。它的目标是保持各子分区的稳定性,并使整个系统在故障后的负荷总损失最小。本文讨论了电力系统紧急控制中的动态二分区和自主解列策略,首先结合发电机的慢同调分群算法,确定了系统的最优慢同调分群数,将振荡模式相近的发电机组等效为虚拟的发电机节点,然后在Laplace分区策略的基础上,提出新的加权指标,对Laplace分区策略进行改进,并提出启发式邻域搜索分区方法。最后将启发式就近削负荷方法应用于所有这些可能的割集,并计算各分区的负荷削减量,得到系统故障后总负荷损失最小的割集,即最佳解列控制策略。在IEEE118系统上的应用验证了改进的权重指标和所提出的混合分区策略的有效性。

基于节点相关度可靠解列的网架结构优化研究

解列作为极端故障下确保重要负荷不间断供电的有效控制措施,对维护系统安全稳定有着重要意义。如何精准快速地找到失步断面并可靠断开,是当前解列问题的研究重点。针对当前解列过程中分群模式不显著,导致解列策略不收敛的难题,提出一种基于节点相关度的网架结构优化方法,通过调整线路支数降低解列难度。该方法基于慢同调理论构造节点相关度模型,综合考虑系统稳定约束条件,采用离散粒子群算法获取同调群强耦合、非同调弱连接的优化方案,使解列范围集中在弱连接区域。最后利用IEEE-118标准算例和新英格兰等值系统进行仿真验证,表明该方法确实能将高概率解列线路集中化,达到缩小解列决策范围的效果。