专利名称：基于微扰动信号振荡模式辨识的电力系统低频振荡机理分析方法
技术领域：
本发明属于电力系统稳定分析技术领域，尤其涉及一种基于微扰动信号振荡模式 辨识的电力系统低频振荡机理分析方法。
背景技术：
随着电力系统互联规模的扩大以及大型机组快速励磁系统的采用，低频振荡问题 日益突出，电力系统的安全稳定运行正面临巨大的挑战。从国内外已经发生的几次低频振 荡事故来看，这种事故对电网危害严重，大大制约了电网的输电能力。为了更好地理解电力 系统出现的低频振荡现象，也为了更准确地采取预防和控制措施，迫切需要更深入地了解 低频振荡机理。实际上电力系统低频振荡机理主要有两种类型负阻尼机理振荡和强迫振荡。负 阻尼机理低频振荡研究相对较为成熟，其产生原因主要是机组快速励磁、弱联系远距离大 功率送电等。而强迫振荡类型的低频振荡则是周期性振荡源作用下的系统响应，这种振荡 的主要特点是该类振荡具有起振快、起振后保持等幅同步振荡和失去振荡源后很快衰减等 特点，它没有自发性，振荡的发生是由振荡源主导的。特征值分析法是研究负阻尼机理低频振荡问题的最基本方法，该方法是在某一稳 定运行点对系统模型进行线性化处理，计算系统状态矩阵特征值，并由特征值计算系统的 低频振荡模式。但该方法一般基于离线获得的元件参数建立系统模型，分析结果严重依赖 于参数的准确性，难以反映电力系统实际的动态稳定性水平。分析弱阻尼机理低频振荡的另一种方法则是基于实测的系统内某种扰动后的振 荡过程数据，进行低频振荡特性分析，如广泛采用的ftxmy方法。但这类方法一般只在电力 系统发生较明显振荡时使用，不能在系统正常运行状态下评估系统阻尼特性。而对强迫振荡类型的低频振荡，目前一类方法主要是通过对简单结构系统的理论 推导加仿真的研究模式，对电力系统元件施加周期性小扰动，如负荷的周期波动、发电机励 磁系统或调速系统工作不稳定而引起的持续扰动等，发现可能激起大幅度的功率振荡，即 强迫振荡。由于强迫振荡理论分析不同于小干扰稳定分析，对大规模系统不能简单采用状 态方程线性化的做法，因而人们对大规模系统出现的强迫振荡现象机理尚未完全了解。类似分析弱阻尼机理低频振荡，分析强迫振荡现象的另一种方法则是基于实测的 系统内某种扰动后的振荡过程数据，进行低频振荡特性分析，如Prony方法。同样这类方法 只能对振荡波形较明显的信号才能使用。而大系统发生强迫振荡时不同节点的振幅除受模 式可观性影响之外，还与系统阻尼水平、扰动源频率等因素有很大关系，振荡过程不同时期 振幅会有很大差别。此时需要从振荡不明显的信号中分析出可能存在的振荡成分，从而更 好地解释所发生的振荡现象。为与常规低频振荡监测方法所使用的大扰动信号相区分，将 这种类似噪声的小幅波动信号称为微扰动信号。
发明内容
针对负阻尼机理振荡分析采用模型法存在参数准确性的问题，同时针对实测大扰 动信号仅能提供系统特性有限信息的不足，本发明提供一种基于微扰动信号辨识的低频振 荡机理分析方法，一方面通过微扰动信号辨识结果辅助大扰动信号低频振荡检测方法进行 低频振荡事故分析，另一方面通过对系统给定运行时段内的微扰动信号辨识结果进行统计 分析，揭示影响系统低频振荡的因素。考虑到现阶段PMU量测精度与微扰动信号自身变化 幅度，实际可用于辨识分析的信号类型主要是有功功率量测信号，因此本发明中辨识分析 所使用的微扰动信号均为有功功率量测信号。一种基于微扰动信号低频振荡模式辨识的电力系统低频振荡机理分析方法，所述 分析方法使用广域测量系统收集到的微扰动信号进行计算分析，其特征在于，所述分析方 法包括以下步骤步骤1 根据电网给定运行时段，读取广域测量系统记录的微扰动信号，进行测点 微扰动振荡模式辨识，根据多测点多分析窗口的辨识结果进行聚类分析，得到全网低频振 荡模式的振荡频率和阻尼比结果；步骤2 针对电网给定运行时段内发生的功率持续振荡事故过程，对功率持续振 荡事故过程中的微扰动信号进行振荡模式的辨识计算，判断电网发生低频振荡的类型。步骤3 给定运行时间段内，根据步骤1计算得到的全网低频振荡模式振荡频率和 阻尼比结果，进行统计分析，获取全网低频振荡模式振荡频率和阻尼比的统计分布特征，确 定系统运行的薄弱环节及潜在的强迫振荡源；步骤4 给定运行时间段内，根据步骤1计算得到的全网低频振荡模式振荡频率和 阻尼比结果，结合电网运行条件数据，通过回归分析，建立全网低频振荡模式特征与电网运 行条件之间的对应关系。进一步，在步骤2中，根据功率持续振荡事故前微扰动信号低频振荡模式辨识得 到的振荡频率和阻尼比，以及功率持续振荡事故过程中大扰动低频振荡分析工具得到的振 荡频率和阻尼比，判断电网发生低频振荡的类型，根据功率持续振荡事故前微扰动信号低 频振荡模式辨识得到的振荡频率和阻尼比ζ工，与功率持续振荡事故过程中根据大扰动 低频振荡分析工具得到的振荡频率&和阻尼比“相比较，得到振荡频率变化值Af =阻尼比变化值Δ ζ = C2-C1，若振荡频率变化值绝对值I Af|小于等于振荡频率 变化值阈值Afthresh，且阻尼比变化值绝对值I Δ ζ I小于等于阻尼比变化阈值Δ 4th_h，则 认为是负阻尼机理低频振荡，若存在I Δ ·| > Δ Afthresh或I Δ ζ I > Δ Cthresh，且功率持续 振荡事故过程中的阻尼比ζ 2小于等于阻尼比阈值Cthresh，即功率振荡基本保持等幅振荡， 则认为是强迫类型低频振荡。优选振荡频率变化值阈值为Afthresh = 0.02Hz，阻尼比变化 值阈值为 Δ ζ thresh = 0. 05，阻尼比阈值 ζ thresh = 0. 005。在步骤3进一步包括生成给定电网运行时间段内基于微扰动信号辨识的全网低频振荡模式振荡频率 和阻尼比的连续时间分布曲线；对连续时间分布曲线进行离散化，按区段进行统计，得到全网低频振荡模式的振 荡频率和阻尼比的统计分布结果；计算全网低频振荡模式的振荡频率和阻尼比的统计分布特征量。
在步骤4进一步包括获取电网给定运行时段内的运行条件参数，主要包括机组出力、联络线功率水平、 直流功率调制水平等参数；根据散点图判断全网低频振荡模式振荡频率和阻尼比与电网运行条件参数之间 若存在相关关系，则对全网低频振荡模式振荡频率和阻尼比与电网运行条件参数进行回归 分析，建立全网低频振荡模式振荡频率或阻尼比与系统运行条件参数如区间联络线传输功 率之间的映射关系。本发明的有益效果是充分挖掘出广域测量系统所测量得到的大量微扰动数据背 后所包含的系统振荡信息，为系统低频振荡事故机理分析提供辅助工具，更好地解释实际 发生的振荡现象。同时通过对在线分析结果进行统计分析，可以及时发现系统运行薄弱环 节及潜在振荡源，并通过多变量关联分析，确定振荡模式阻尼水平与运行条件(包括机组 出力、联络线功率水平、PSS是否投运、直流功率调制水平等因素)的关系，为系统运行调整 提供依据。
图1是基于微扰动信号振荡模式辨识的电力系统低频振荡机理分析方法流程图。图2是基于微扰动信号低频振荡模式辨识过程。图3是振荡起始阶段某主变实测功率振荡曲线。图4是某联络线功率变化曲线。图5是对图4使用微扰动信号辨识分析结果。图6是系统给定运行时段内某--振荡模式对应振荡频率的统计分布。图7是系统给定运行时段内某--振荡模式对应振荡阻尼比的统计分布。图8是系统给定运行时段内某--振荡模式对应振荡阻尼比越限统计分布。 ^ ο图9是系统给定运行时段内某--振荡模式阻尼比与联络线潮流水平关联分析结
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。本发明方法首先对系统给定运行时段内的振荡事故，通过微扰动信号振荡模式辨 识结果，配合大扰动信号低频振荡检测方法，分析低频振荡事故传播机理，其次对系统给定 运行时段内的微扰动信号辨识结果进行统计显示与分析，确定系统运行薄弱环节及潜在强 迫振荡源，并结合系统运行条件，对微扰动信号辨识结果和系统运行条件进行关联分析，揭 示影响系统低频振荡的因素，并给出定量描述。图1是基于微扰动信号振荡模式辨识的电 力系统低频振荡机理分析方法流程图。本发明方法是在一种基于微扰动信号低频振荡模式辨识的电力系统在线预警方 法的基础之上实现的。该辨识方法首先对单一量测点单一分析窗口进行模式分析计算，再 对多量测点多分析窗口的计算结果进行综合得到系统振荡模式结果，然后根据预警条件进 行判断是否需要发出预警信息，最后保存振荡模式辨识结果，图2是该方法实现流程图。该 流程所得到的振荡模式辨识最终保存的结果将用于本发明方法的分析计算。
本发明方法各环节具体设计步骤如下步骤1 根据系统给定运行时段，读取广域测量系统记录的微扰动信号，进行测点 微扰动振荡模式辨识，根据多测点多分析窗口的辨识结果进行聚类分析，得到全网低频振 荡模式的振荡频率和阻尼比结果；步骤1. 1 获取微扰动信号，并对微扰动信号进行降采样率、去均值处理，得到平 稳零均值信号 χ(κ)}；图2是使用ARMA模型方法进行单一量测点单一分析窗口模式分析流程图，建立微 扰动信号ARMA模型为
权利要求
1.一种基于微扰动信号低频振荡模式辨识的电力系统低频振荡机理分析方法，所述分 析方法通过广域测量系统采集微扰动信号进行计算分析，其特征在于，所述分析方法包括 以下步骤步骤1 根据电网给定运行时段，读取广域测量系统记录的微扰动信号，进行测点微扰 动振荡模式辨识，根据多测点多分析窗口的辨识结果进行聚类分析，得到全网低频振荡模 式的振荡频率和阻尼比结果；步骤2 针对电网给定运行时段内发生的功率持续振荡事故过程，对功率持续振荡事 故过程中的微扰动信号进行振荡模式的辨识计算，判断电网发生低频振荡的类型。步骤3 给定运行时间段内，根据步骤1计算得到的全网低频振荡模式振荡频率和阻尼 比结果，进行统计分析，获取全网低频振荡模式振荡频率和阻尼比的统计分布特征，确定系 统运行的薄弱环节及潜在的强迫振荡源；步骤4 给定运行时间段内，根据步骤1计算得到的全网低频振荡模式振荡频率和阻尼 比结果，通过回归分析，建立全电网低频振荡模式特征与电网运行条件之间的对应关系。
2.根据权利要求1所述的基于微扰动信号低频振荡模式辨识的电力系统低频振荡机 理分析方法，其特征在于在步骤1中，对所述微扰动信号进行单量测点单分析窗口振荡模 式辨识计算，对多个量测点不同分析窗口下得到的振荡频率和阻尼比通过聚类分析得到全 网低频振荡模式的振荡频率和阻尼比。
3.根据权利要求1所述的基于微扰动信号低频振荡模式辨识的电力系统低频振荡机 理分析方法，其特征在于在步骤2中，根据功率持续振荡事故前微扰动信号低频振荡模式 辨识得到的振荡频率和阻尼比，以及功率持续振荡事故过程中大扰动低频振荡分析工具得 到的振荡频率和阻尼比，判断电网发生低频振荡的类型，根据功率持续振荡事故前微扰动 信号低频振荡模式辨识得到的振荡频率f\和阻尼比ζ工，与功率持续振荡事故过程中根据 大扰动低频振荡分析工具得到的振荡频率f2和阻尼比ζ 2相比较，得到振荡频率变化值Δ f =阻尼比变化值Δ ζ = C2-C1，若振荡频率变化值绝对值I Afl小于等于振荡频 率变化值阈值Afthresh，且阻尼比变化值绝对值I Δ ζ I小于等于阻尼比变化阈值Δ ζ thresh, 则认为是负阻尼机理低频振荡，若存在I Δ ·| > Afthresh或I Δ ζ I > Δ Cthresh，且功率持续 振荡事故过程中的阻尼比ζ 2小于等于阻尼比阈值Cthresh，即功率振荡基本保持等幅振荡， 则认为是强迫类型低频振荡。
4.根据权利要求3所述的基于微扰动信号低频振荡模式辨识的电力系统低频振荡机 理分析方法，其特征在于，优选振荡频率变化值阈值为Δ fthresh = 0. 02Hz，阻尼比变化值阈 值为 Δ ζ thresh = 0· 05，阻尼比阈值 ζ thresh = 0. 005。
5.根据权利要求1所述的基于微扰动信号低频振荡模式辨识的电力系统低频振荡机 理分析方法，其特征在于，所述步骤3进一步包括以下内容生成给定电网运行时间段内基于微扰动信号辨识的全网低频振荡模式振荡频率和阻 尼比的连续时间分布曲线；对连续时间分布曲线进行离散化，按区段进行统计，得到全网低频振荡模式的振荡频 率和阻尼比的统计分布结果；计算全网低频振荡模式的振荡频率和阻尼比的统计分布特征量。
6.根据权利要求1所述的基于微扰动信号低频振荡模式辨识的电力系统低频振荡机理分析方法，其特征在于，所述步骤4进一步包括以下内容 获取电网给定运行时段内的运行条件参数，主要包括机组出力、联络线功率水平、直流 功率调制水平等参数；若全网低频振荡模式振荡频率和阻尼比与电网运行条件参数之间存在相关关系，则对 全网低频振荡模式振荡频率和阻尼比与电网运行条件参数进行回归分析，建立全网低频振 荡模式振荡频率或阻尼比与系统运行条件参数如区间联络线传输功率之间的映射关系。
全文摘要
一种基于微扰动信号振荡模式辨识的电力系统低频振荡机理分析方法，本发明方法利用低频振荡事故过程中微扰动辨识结果提供的振荡成分为电网低频振荡事故的振荡机理类型判断提供依据。同时通过对给定运行时间段内微扰动辨识计算得到的全网低频振荡模式振荡频率和阻尼比结果进行统计分析，及时发现系统运行薄弱环节及潜在振荡源。通过对给定运行时间段内微扰动辨识计算得到的全网低频振荡模式振荡频率和阻尼比结果与系统运行条件参数之间进行多变量关联分析，建立全网振荡模式特征变化与系统运行条件参数变化之间的对应关系，为系统运行调整提供依据。
文档编号H02J3/24GK102055201SQ201010581010
公开日2011年5月11日 申请日期2010年12月9日 优先权日2010年12月9日
发明者吴京涛, 吴小辰, 周保荣, 时伯年, 杨东, 柳勇军 申请人:中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心, 北京四方继保自动化股份有限公司