一种基于阻尼转矩分析法的电力系统低频振荡源定位方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于阻尼转矩分析的电力系统低频振荡源在线定位方法。该方法首先通过在线测量装置获取系统发生低频振荡时电磁转矩、功角、角速度信号的动态响应数据，对发电机组的电磁转矩信号以及其相对惯量中心的角速度、功角信号进行模式分解，提取发电机所在支路的主导振荡模式，采用最小二乘拟合方法计算发电机所在支路的主导振荡模式的阻尼转矩系数，接着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。本发明提供的定位监测方法能够准确定位电力系统低频振荡发生源，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，有助于提高电力系统安全稳定运行水平。
【专利说明】一种基于阻尼转矩分析法的电力系统低频振荡源定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统领域，具体涉及一种基于阻尼转矩分析法的电力系统低频振 荡源在线定位方法。
【背景技术】
[0002] 随着越来越多的区域电网通过高压交流联络线联接，系统的阻尼水平不断减弱， 互联电网出现低频振荡的风险大大增加。快速准确定位振荡源作为电力系统低频振荡诊断 与紧急控制的核心问题，对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。然而，如何从数量众多 的发电机组中准确定位振荡参与机组，并采取合适的控制措施来平息系统振荡一直困扰着 电力系统运行和研究人员。
[0003] 目前，电力系统低频振荡在线监测与振荡源定位主要围绕基于广域测量系统实测 数据进行的实时计算。在实际电网中，对于具有明确扰动源的强迫功率振荡，其扰动源定位 方法包括能量函数法、时延法、等效电路法等。而负阻尼振荡是由负阻尼机组引发的振荡， 这些负阻尼机组作为振荡的起因被称为振荡源，目前关于负阻尼振荡源定位的研究还较 少，主要有基于振荡能量的方法。然而，上述基于振荡能量的振荡源定位方法需要通过广域 测量系统获取关键支路的实测数据并进行集中分析，将其应用于实际大规模互联电网存在 计算量很大的问题，并且仅能用于定位负阻尼振荡源机组，难以辨识弱阻尼振荡源机组。
[0004] 由于电力系统发生弱阻尼低频振荡的根本原因是发电机的阻尼不够，因此，当 系统发生低频振荡时，利用发电机支路监测到的数据分析其对该振荡的阻尼以及参与 情况，就能够判断自身是否为振荡源。总体最小二乘-旋转不变技术的信号参数估计 (TLS-ESPRIT)与阻尼转矩分析为该方案的实施提供了有力的帮助。
[0005] 传统的电磁转矩系数算法是基于仅包含一种低频振荡模式的单机无穷大系统提 出的，无法应用于多种低频振荡模式并存的多机系统，"基于Prony分析的多机系统电磁转 矩系数计算"（电网技术，2006,30(10) :39-44)提出了一种基于Prony分析的电磁转矩系 数算法，克服了传统算法的上述缺点，并指出特定模式下的阻尼转矩系数可以评估发电机 抑制该模式振荡的能力。然而，该算法并未应用到实际多机电力系统低频振荡源的在线定 位研究中。
【发明内容】
[0006] 针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种可以快速有效的实现电力系统 低频振荡源的在线定位的基于阻尼转矩分析法的电力系统低频振荡源在线定位方法。
[0007] 本发明提供了一种基于阻尼转矩分析法的电力系统低频振荡源定位方法，包括下 述步骤：
[0008] a)实时获取扰动后各机组的电磁转矩f?、角速度兩和功角4;
[0009] (2)根据所述电磁转矩f,.,、角速度焉和功角g获得各机组电磁转矩变化量Λ Tei、角 速度变化量Λ Wi、功角变化量Λ δ i ;
[0010] (3)根据各机组电磁转矩变化量Λ Tei、角速度变化量Λ ω i和功角变化量Λ δ i并 利用TLS-ESPRIT方法获得各机组的电磁转矩、角速度，和功角I主导振荡模式对应的阻 尼比、振荡频率、幅值和初始相角；
[0011] (4)根据振荡频率与阻尼比筛选出电磁转矩、角速度和功角的主导振荡模式相同 的发电机组；
[0012] (5)对筛选出的发电机组进行最小二乘拟合处理，得到这些机组在各自主导振荡 模式下的阻尼转矩系数；
[0013] (6)获得主导振荡模式与系统一致并且阻尼转矩系数小于零或者接近于零的机 组，该机组即为引发低频振荡的振荡源机组。
[0014] 其中，步骤（2)包括以下子步骤：
【权利要求】
1. 一种基于阻尼转矩分析法的电力系统低频振荡源定位方法，其特征在于，包括下述 步骤： (1)实时获取扰动后各机组的电磁转矩角速度玛和功角戎； ⑵根据所述电磁转矩匕_、角速度@和功角為获得各机组电磁转矩变化量Λ Tei、角速 度变化量Λ Wi、功角变化量Λ δ i ; (3) 根据各机组电磁转矩变化量ATei、角速度变化量Λ 和功角变化量Λ δ i并利 用TLS-ESPRIT方法获得各机组的电磁转矩匕,_、角速度马:和功角為主导振荡模式对应的阻 尼比、振荡频率、幅值和初始相角； (4) 根据振荡频率与阻尼比筛选出电磁转矩、角速度和功角的主导振荡模式相同的发 电机组； (5) 对筛选出的发电机组进行最小二乘拟合处理，得到这些机组在各自主导振荡模式 下的阻尼转矩系数； (6) 获得主导振荡模式与系统一致并且阻尼转矩系数小于零或者接近于零的机组，该 机组即为引发低频振荡的振荡源机组。
2. 如权利要求1所述的电力系统低频振荡源定位方法，其特征在于，步骤（2)包括以下 子步骤： (2_1)根据角速度￠5,和功角為获得系统角速度的惯量中心和功角的惯量中心 δ?ι；
;为系统中发电机台数；分别为第i台发 电机的实际角速度和功角鷓为第i台发电机的惯性时间常数； (2-2)获得相对于惯量中心的相对角速度和相对功角δ i ; 其中，二 -- - 0ΓΟ/，4 = 4 - d'co/ r (2-3)获得各机组电磁转矩变化量Λ Tei、角速度变化量Λ Wi、功角变化量Λ δ i ; 其中，ΔΓ?Ι=?, -Λ ?i = co「c〇i〇, Λ = S「Si〇，Tei0、c〇i〇、δ?〇分别为第 i 台 发电机电磁转矩、角速度、功角的稳态值。
3. 如权利要求1所述的电力系统低频振荡源定位方法，其特征在于，所述步骤（3)包括 以下子步骤： (3-1)根据各机组电磁转矩变化量ATei、角速度变化量Λ Wi和功角变化量Λ δ，勾造 Hankel 矩阵；
其中，x(n)为x在采样时刻η的采样信号，x为电磁转矩变化量Λ、、角速度变化量 Δ ω i或功角变化量Λ δ p L为矩阵Χρ,,行数，Μ为矩阵X/xW列数，Ρ为信号X实际含有的 实正弦分量个数的2倍，且L > P，Μ > P，N = L+M-1 ; (3-2)对所述Hankel矩阵进行奇异值分解Χ,^, = 1)ΣνΗ ; 其中，U、V是酉矩阵，上标Η表示共轭转置，Σ是对角阵，对角元素为按照从大到小排列 的的奇异值，V按奇异值大小划分为信号子空间Vs和噪声子空间VN ; (3-3)对[Vi V2]进行奇异值分解；其中[Vi V2] = RAQT ;%、V2分别为信号子空间Vs 删除最后一行和第一行余下的矩阵，Q为2PX2P方阵； (3-4)将Q分为四个PXP的矩阵并计算QnQ:1的特征根并获得各振荡模 式对应的频率Α、阻尼比ξ"其中j = 1，2，…，Ρ，每一个特征根对应一个振荡分 量，斤
Ts为采样周期，δ ^为衰减系数，
(3-5)通过最小二乘法求得信号X中各振荡模式对应的幅值和初始相角； 具体包括：对于N点采样信号X有：Y = λ c，其中，矩阵Υ = [χ(0),Χ(1),…,x(i￥-，向 1 1 … r β β 义 量c = [Cl，c2，…cP]T，矩阵λ= ? ? … ：Ρ ，利用最小二乘法得到方程的解c = J.x 1 J% 1 …J.x， y ?-n Jrwjy (λ τλ广λ TY，可得信号中各个分量的幅值a』和初始相角Φ j ;a』=2 I c」，Φ j = argCj，c」 为向量，··(：Ρ]Τ的第j个元素； (3-6)根据各个振荡模式对应的频率、阻尼比、幅值和初始相角获得第k个振荡分量 = ;并根据振荡分量获得能量比，能量比最大所对应的振荡分量为主 导振荡分量； 其中，Ts为采样周期，fk、ak、Θ k、σ k分别为第k个振荡分量的频率、幅值、相位和衰减因 子，k= 1，2, "·，Ρ;能量比Ek是指振荡时间[tyt]内，信号某一振荡模式对时间轴的积分 与振荡信号对时间的积分的比值，_
Jt)为信号第k个振荡分量， % P(t)为不包含直流分量的振荡信号；若Mk(t)的Ek的数值远远大于其他振荡分量，则M k(t) 为主导振荡分量。
【文档编号】G01R31/08GK104111405SQ201410284516
【公开日】2014年10月22日 申请日期:2014年6月23日 优先权日:2014年6月23日
【发明者】文劲宇, 黄莹, 刘巨, 刘子全 申请人:华中科技大学, 国家电网公司, 国网湖北省电力公司电力科学研究院