一种电力系统暂态严重故障筛选的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电力系统暂态分析领域，具体涉及一种电力系统暂态严重故障筛选的方法。
【背景技术】
[0002]电力系统分析中，特别是安全分析中，故障扫描是很重要的一个环节，然而对预选出来的故障集中全部故障都进行安全稳定分析，对于实际大规模电网而言显然是不现实的。可行的一种方法就是对故障进行预扫描后，再对故障进行排序筛选，将其中比较严重或者可能导致电力系统失稳的故障进行分析，将大量不严重的故障过滤出去。在电力系统中，随着无法预知事故的发生，电力系统能否经受住事故后发生的暂态过程，再过渡到新的且稳定的状态；这就是电力系统安全分析的主要内容。用电力系统暂态安全分析方法判断一个系统能否经受住事故后的过渡过程，是动态安全分析的范畴。
[0003]预想故障分析是电力系统安全分析中分析运行中的电力系统在出现事故时是否能够继续保持正常状态运行的方法。其中事故是根据运行人员的经验假定的事故。这些事故的结果，或者使一条或几条电力线路断开，或使变压器、发电机、负荷断开，或者发生以上情况的组合。确定出现事故时系统是否安全就是通过计算机计算在发生以上各种假定的事故时，是否有线路过负荷或超过允许传输极限，是否有节点过电压，系统是否会失去稳定等。如果不出现上述情况，系统的当前运行状态就是安全的，否则就是不安全的。
[0004]预想故障分析是指针对预先设定的电力系统元件的故障及组合，确定它们对电力系统安全运行的影响。在定义预想故障集时，采用物理分类方式；在分析过程中，对故障危害程度分类。早期只进行N-1式故障选择和分析，比如为了解决现有技术在N-1故障扫描计算时间过长的问题，出现了结合大型电力系统N-1故障描的计算特点，通过采用模型复用和修正计算等，提供一种用于大型电力系统N-1故障进行快速扫描的程序实现方法，大幅提高计算速度，详见中国发明专利(申请号201010571859.X)。但随着电网结构的增强和规模的扩大，调度人员更重视多重故障分析。但若进行N-2或N-3扫描方式，在技术上是有难度的。故采用预想故障集合方式代替N-1扫描方式。
[0005]现有的预想故障分析方法，主要采用直接法方式进行暂态故障分析，未曾考虑后惯性暂态阶段的稳定性；而且实际中，目前应用到实际电网中的多重故障设置的并未考虑，而只是单纯考虑了使用故障集合方式来解决，并未实质上的解决自动筛选和设置多重故障，还只是单一故障进行设置与分析；已经不满足当前电网规模发展的要求，而且多重故障分析也越来越受重视。所以暂态故障分析应更多的应用主要提高故障筛选可靠性、准确性，同时还能兼顾到自己多重故障组合方式等方面。
【发明内容】
[0006]有鉴于此，本发明的目的是提供一种电力系统暂态严重故障筛选的方法。该方法不仅考虑了惯性暂态阶段时的稳定性，而且还可考虑了后惯性阶段时的稳定性；即将0~5秒惯性暂态阶段和5~20秒后惯性暂态阶段两个因素综合进行考虑。在故障扫描算法和实现中从故障后平衡处、逸出点处、最小梯度处和相关不稳定平衡处考虑；从而保证充分考虑到故障轨迹过程中不同重要节点的内容判定标准。合理地减少不必要的分析计算量，即忽略了对电网影响不大的故障，同时又兼顾了严重故障，仅对最严重、严重以及最有可能发生的故障做详细的分析。
[0007]本发明采用以下方案实现:一种电力系统暂态严重故障筛选的方法，包括以下步骤:
步骤S1:潮流数据和稳定计算数据；
步骤S2:读入解析所述步骤SI中的数据，用以生成电网模型；
步骤S3:根据步骤S2中生成的电网模型进行基态潮流分析，并保证潮流分析计算收敛；
步骤S4:形成初始预定义故障；
步骤S5:在故障后的平衡点处进行判断与筛选；
步骤S6:对所述步骤S5中判断与筛选得到的故障进行惯性暂态判断与筛选；
步骤S7:对所述步骤S6进行判断与筛选剩下的故障进行后惯性暂态判断与筛选； 步骤S8:对所述步骤S6与步骤S7得到的故障进行逸出点判断与筛选；
步骤S9:对所述步骤S8中判断与筛选得到的故障最小梯度点惯性暂态判断与筛选； 步骤SlO:对所述步骤S9中判断与筛选得到的故障最小梯度点后惯性暂态判断与筛选;
步骤Sll:对所述步骤S9与步骤SlO得到的故障进行最小梯度点判断与筛选；
步骤S12:对步骤Sll中筛选出的故障进行不稳定平衡点下故障判断与筛选；
步骤S13:将步骤S12中筛选得到的故障作为严重故障，得到相关严重故障列表。
[0008]进一步地，所述步骤S2具体为:采用内存数据库技术，将潮流数据的BPA DAT文件与稳定数据的BPA SWI文件进行解析，入库内存数据库；建立电网模型，在所建立的模型上可进行电气分析，其中电气分析包括潮流分析与暂态分析。
[0009]进一步地，所述步骤S4具体为:在所述步骤S3的潮流分析计算收敛的情况下，根据自定义故障条件，生成初始预故障；其中自定义故障条件包含多重故障定义。
[0010]进一步地，所述步骤S5具体为:结合暂态分析中的能量函数直接法，然后从故障清除点计算出出现故障后的平衡点，再采用牛顿法计算平衡点处的故障，若可得到该平衡点处的故障，则保留该故障；否则过滤掉该故障。
[0011]进一步地，所述步骤S6和步骤S7均用以进行处于逸出点处惯性判断，其中所述步骤S6进行惯性暂态判断以及故障筛选的具体方法为:对所述步骤S5中保留下的故障，采用能量裕度进行筛选作为故障判断基准，筛选出严重故障；将筛选后剩余的不严重的故障进入步骤S7进行后惯性暂态判断与故障筛选；所述步骤S7判断筛选后剩余的不严重的故障是否稳定，将不符合严重故障条件的故障进行排除，将符合严重故障条件的故障和所述步骤S6中判断为严重故障的故障一起进入步骤S8中。
[0012]进一步地，所述步骤S8逸出点判断与筛选过程具体为:通过逸出点计算得到所述逸出点处的最小梯度点，判断出存在问题的最小梯度点，将该逸出点出的故障判断为严重故障；将所有步骤S6与步骤S7中的故障进行判断，将符合严重故障的故障筛选作为严重故障集进入步骤S9中。
[0013]进一步地，所述步骤S9在最小梯度点处下进行惯性暂态判断以及筛选，采用能量裕度进行筛选作为故障判断基准，筛选出所述步骤S8中的严重故障；将筛选后剩余的不严重的故障进入步骤SlO进行最小梯度点处下的后惯性暂态判断与故障筛选；所述步骤SlO判断筛选后剩余的不严重的故障是否稳定，将不符合严重故障条件的故障进行排除，将符合严重故障条件的故障和所述步骤S9中判断为严重故障的故障一起进入步骤Sll中。
[0014]进一步地，所述步骤Sll进行最小梯度点判断与筛选的具体方法为:通过最小梯度点计算出不稳定平衡点，将出现数值收敛性问题的故障判断为严重故障筛选出来。
[0015]进一步地，所述步骤S12具体为:将所述步骤11中筛选出的故障利用能量裕度法判断不稳定平衡点处故障的稳定性，用以筛选出严重故障，将严重故障和不严重故障进行彻底分离。
[0016]综上所述，本发明不仅能够实现多重故障分析应用，还可以准确而又快速筛选出可靠的严重故障；在考虑因素方面，在已有技术方法基础上实现了拓展，进一步完善了故障筛选的指标范围。首先，采用电网模型生成技术:利用内存数据库技术，通过