基于相量分群渲染的网源振荡模态辨识方法
【技术领域】
[0001]本发明属于电力系统安全稳定分析领域，特别涉及一种基于相量分群渲染的振荡模态辨识方法。
【背景技术】
[0002]传统的发电机间低频振荡方法是采用小扰动分析程序进行某个电网的振荡模式和模态的辨识，该程序给出的模态分析结果，可以告诉调度人员各参与发电机对振荡的贡献程度和相互之间的功率交换关系，但是这种数学分析的方法，只能针对某一预设断面进行分析，该断面可能与实际运行现状有较大差别。而且，数学分析方法依赖于模式的准确程度，而设备参数的准确性在实际系统中往往难以保证。相量测量装置和以此为基础建立的广域测量系统的出现，使得运行人员可以在调度中心对全网各电源节点功率振荡的状况进行同步观测，因而可实现功率振荡的在线识别。但是目前识别的内容还只限于各节点振荡的幅值、频率和衰减系数，也就是振荡模式的辨识，对于各电源的振荡功率之间是如何交换，以及各电源节点对振荡的贡献程度，即振荡模态的辨识还没有实现的方法。
[0003]本发明通过分析振荡的相位、幅值信息，以及振荡相量在参考电源点相量上的投影成分，来对各参与振荡的电源节点进行可视化分群，由此将参与振荡的节点分成两个不同的群，并展现各节点在群众的位置以及有效振荡成分的强度，由此可使得运行人员直观看到该功率振荡的模态，以及各电源节点对振荡的参与程度，从而有利于运行人员正确控制和处理网源振荡。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是:使电网控制中心的运行人员可以直观地观测到振荡的模态信息，辨识各参与机组在网源振荡中的角色和参与程度，以有利于运行人员作出正确的振荡控制决策。有鉴于此，本发明公开了一种基于相量分群渲染的网源振荡模态辨识方法。
[0005]本发明具体采用以下技术方案:
[0006]—种基于相量分群渲染的网源振荡模式辨识方法，其特征在于:
[0007]该方法通过频谱分析获取各电源节点的某一同频率振荡功率，以及相应的幅值和相位，然后在各电源节点用指针标示各电源节点注入功率中振荡功率的大小和方向，并根据各电源节点振荡功率相量与参考相量夹角是否超过90°，将各电源节点分成两组，分别用不同的颜色进行渲染。
[0008]其具体包含以下步骤:
[0009]步骤1:对于检测到的振荡事件，选择发电机节点、变压器高压侧以及外网联络线作为电源节点即功率注入点；
[0010]步骤2:对选定的时间窗内各功率注入点有功功率进行频谱分析，获取各振荡成分的频率、幅值和相位；
[0011]步骤3:选取上述振荡成分中能占比超过设定的能占比阈值的频率成分，针对每一频率成分，转入步骤4将进行进一步的可视化渲染和模态辨识；
[0012]步骤4:针对步骤3所选取的某一频率成分，选取功率注入点中幅值最大的振荡功率相量作为参考相量，即令其相角为O;
[0013]步骤5:计算该频率下除振荡功率相量幅值最大的功率注入点以外其他功率注入点的振荡功率相量与参考相量的相角差；
[0014]步骤6:在各电源节点用矢量标不对应的相量，矢量箭头的长度取为振荡功率相量的幅值，相位取为该振荡功率相量与参考相量的相角差；
[0015]步骤7:计算各电源节点的振荡功率相量在参考相量所在坐标轴上的投影的幅值；
[0016]步骤8:根据各电源节点振荡功率相量与参考相量的相角差将各电源节点分成两组，并分别着红蓝不同颜色，颜色的深浅根据振荡功率相量在参考相量上的投影的幅值确定；
[0017]步骤9:判断是否还有其他能占比超过所述能占比阈值的振荡成分，若有则返回步骤4;否则结束对振荡的模态分析。
[0018]其中，所述步骤2中，时间窗通常取值为8-16秒。
[0019]步骤3和步骤9中所述能占比阈值取值为10%。
[0020]本发明的实施将使得电网控制中心的运行人员通过基于相量测量装置的广域测量系统不仅能实时检测到所发生振荡的频率、幅值等振荡模式信息，而且可以直观地通过可视化分群观察到振荡的模态信息，了解各参与机组在网源振荡中的角色和参与程度，有利于运行人员作出正确的振荡控制决策。
【附图说明】
[0021 ]图1基于相量分群渲染的网源振荡模态辨识方法流程图。
【具体实施方式】
[0022]下面结合说明书附图和具体实施例对本发明的技术方案做进一步详细介绍。
[0023]如图1所示为基于相量分群渲染的网源振荡模态辨识方法流程图。本发明所提出的基于相量分群渲染的网源振荡模态辨识方法模块运行于电网调度控制中心的广域测量系统平台。各个具有相量测量装置的发电厂和变电站将同步相量测量数据以50帧/秒等高频速率上送调度主站，存储于主站的同步相量实时库和历史库，主站的低频振荡检测模块实时进行低频振荡检测，当发现有强度足够大的低频振荡时，调用本发明的基于相量分群渲染的网源振荡模态辨识模块进一步进行关于振荡的模态表达和辨识。其具体包括以下步骤:
[0024]步骤1:对于检测到的振荡事件，选择发电机节点、变压器高压侧以及外网联络线作为电源节点即功率注入点；
[0025]步骤2:对选定的时间窗内(可取为8?16秒，通常为10秒)各功率注入点有功功率进行频谱分析，所采用的频谱分析方法为Prony法或经验模态分解法，获取各振荡成分的频率、幅值和相位；
[0026]步骤3:选取上述振荡成分中能占比超过10%的频率成分，针对每一频率成分，转入步骤4进行进一步的可视化渲染和模态辨识；
[0027]步骤4:针对步骤3所选取的某一频率成分，选取功率注入点中幅值最大的振荡功率相量作为参考相量，即令其相角为O;
[0028]步骤5:计算该频率下除振荡功率相量幅值最大的功率注入点以外其他功率注入节点的振荡功率相量与参考相量的相角差；
[0029]步骤6:在各电源节点用矢量标不对应的相量，矢量箭头的长度取为振荡功率相量的幅值，相位取为该振荡功率相量与参考相量的相角差；
[0030]步骤7:计算各相量在参考相量所在坐标轴上的投影的幅值；
[0031 ]步骤8:根据各源节点振荡成分相量与参考相量的相角差将各节点分成两组，并分别着红蓝不同颜色，颜色的深浅根据振荡功率相量在参考相量上的投影的幅值确定；
[0032]步骤9:判断是否还有其他能占比超过10%的振荡成分，若有则返回步骤4;否则结束对振荡的模态分析。
[0033]申请人结合说明书附图对本发明的实施例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种基于相量分群渲染的网源振荡模式辨识方法，其特征在于: 该方法通过频谱分析获取各电源节点的某一同频率振荡功率，以及相应的幅值和相位，然后在各电源节点用指针标示各电源节点注入功率中振荡功率的大小和方向，并根据各电源节点振荡功率相量与参考相量夹角是否超过90°，将各电源节点分成两组，分别用不同的颜色进行渲染。2.根据权利要求1所述的基于相量分群渲染的网源振荡模式辨识方法，其特征在于，所述辨识方法具体包含以下步骤: 步骤1:对于检测到的振荡事件，选择发电机节点、变压器高压侧以及外网联络线作为电源节点即功率注入点； 步骤2:对选定的时间窗内各功率注入点有功功率进行频谱分析，获取各振荡成分的频率、幅值和相位； 步骤3:选取上述所有振荡成分中能占比超过预设的能占比阈值的频率成分，针对每一频率成分，转入步骤4将进行进一步的可视化渲染和模态辨识； 步骤4:针对步骤3中某一频率成分，选取功率注入点中幅值最大的振荡功率相量作为参考相量，即令其相角为O; 步骤5:计算该频率下除振荡功率相量幅值最大的功率注入点以外其他功率注入节点的振荡功率相量与参考相量的相角差； 步骤6:在各电源节点用矢量标不对应的相量，矢量箭头的长度取为振荡功率相量的幅值，相位取为该振荡功率相量与参考相量的相角差； 步骤7:计算各电源节点的振荡功率相量在参考相量所在坐标轴上的投影的幅值； 步骤8:根据各电源节点振荡功率相量与参考相量的相角差将各电源节点分成两组，并分别着红蓝不同颜色，颜色的深浅根据振荡功率相量在参考相量上的投影的幅值确定；步骤9:判断是否还有其他能占比超过所述能占比阈值的振荡成分，若有则返回步骤4;否则结束对振荡的模态分析。3.根据权利要求2所示的基于相量分群渲染的网源振荡模式辨识方法，其特征在于: 在步骤(2)中，所述时间窗为8?16S。4.根据权利要求2所示的基于相量分群渲染的网源振荡模式辨识方法，其特征在于: 在步骤(3)中，所述占能比阈值为10 %。
【专利摘要】本发明公开了一种基于相量分群渲染的网源振荡模态辨识方法。该方法通过频谱分析获取各电源节点的某一同频率振荡功率，以及相应的幅值和相位，然后在各电源节点用指针相量表示各电源点振荡功率的大小和方向，并根据各相量与参考相量夹角是否超过90°，将各电源节点分成两组，分别用不同的颜色进行渲染。藉此运行人员，可获取振荡功率在哪些电源点之间进行交换，振荡中心在何处，哪些电源点对振荡的贡献最大。从而克服传统振荡分析结果不能给出振荡模态结果的缺点。
【IPC分类】G01R23/163
【公开号】CN105510710
【申请号】CN201510977023
【发明人】晏青, 段刚, 杨永利, 刘刚, 王开科, 杨东, 常喜强, 严耿, 张锋, 廖全飞, 郭小龙, 詹庆才, 张俊
【申请人】国家电网公司, 国网新疆电力公司, 北京四方继保自动化股份有限公司
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年12月23日