CN102122823A - 电力系统振荡扰动源定位的方法 - Google Patents
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Abstract
定位电力系统振荡扰动源的方法,采集多电压等级电网中若干个测量点的电压、电流、功率物理量;条件一:实时监测各测量点是否发生低频同步功率振荡,并给出振荡的幅值、主导振荡模式频率、主导振荡模式阻尼、主导振荡模式初始相位、振荡起始时刻信息;条件二:发生低频振荡的各测量点的主导振荡模式的频率两两之间满足|Δf|<ΔFset;条件三:发生低频振荡的各测量点的振荡起始时刻具有先后时序关系,反映出低电压等级电网测量点起振时刻早于高电压等级电网测量点起振时刻的明确特征;条件四:发生低频振荡的各测量点的主导振荡模式的平均频率fave满足条件fmin<fave<fmax;同时满足上述条件,判定电力系统发生低频振荡,起振时刻最早的区域的局部电网为振荡扰动源。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统低频振荡过程中振荡扰动源定位的方法,尤其是利用电网广域多点振荡信息搜索定位振荡扰动源的新方法。应用于安全稳定监测与控制系统中对电力系统低频振荡扰动源的搜索和定位,以及针对振荡源所采取的相关控制措施。
背景技术
随着我国“西电东送、南北互济、大区联网”电力建设方针的实施,全国各大区互联的局面基本形成。由于目前大区之间联系相对比较薄弱,近年来国内电网曾多次发生低频振荡现象。低频振荡频率较低,一般在0.2~2.5Hz范围内,当振荡较严重时,系统不能维持同步运行,由低频振荡造成的稳定事故在国内外均有发生,已引起有关方面的重视。采取有效措施进行预防,发生低频振荡后立即检测发现,并能迅速找到低频振荡扰动源所在位置,有针对性的实施紧急控制来消除振荡,防止事故扩大,是具有广阔应用前景的研究方向。
低频振荡可分为区间振荡和局部振荡两种振荡模式,前者表现为一个区域中的多台发电机与另一个区域中的多台发电机之间的振荡,此时两个区域之间的联络线功率在不停振荡;后者表现为一台发电机或一座电厂相对于系统中其他机组之间的振荡,此时该机组或电厂与系统之间的联络线功率在不停振荡。
分析电网实际运行中出现的多次低频振荡案例,并结合大量的仿真计算后,我们发现:多电压等级大型电力系统低频振荡的发生发展过程具有从低电压等级的电网开始,并逐步传播扩散到高电压等级电网的时空特性,首先发生低频振荡的局部电网可视为引发全系统低频振荡的振荡扰动源,在振荡过程中如果能够迅速正确地找到振荡扰动源,并采取相应的控制措施,对平息全系统大范围功率振荡具有釜底抽薪,立竿见影的效果。
而纵观目前电力系统低频振荡监控的研究领域,人们主要关注于低频振荡的检测方法,以及对振荡特性进行分析的各类数值算法,而绝少提及振荡扰动源的搜索与定位方法及相关研究。这使得迄今为止,电网企业在低频振荡的检测和振荡特征的分析方面已具备一系列行之有效的手段与工具,但低频振荡出现后采取的控制措施仍较多依赖于相关预案以及电网调度运行人员的经验。针对这种现状,本发明着重关注于振荡扰动源的定位方法。
发明内容
本发明的目的:提供一种利用电网广域多点振荡信息搜索定位振荡扰动源的新方法,尤其适用于大规模复杂电网,能够在低频振荡发生早期,快速准确地定位扰动源,有利于采取控制措施,以较小的代价快速平息振荡。
电力系统振荡扰动源定位的方法,利用电网广域多测量点的振荡信息搜索定位振荡扰动源,采集多电压等级电网中若干个测量点的电压、电流、功率等物理量,并且符合以下几个条件:
条件一:实时监测各测量点是否发生低频同步功率振荡,并给出振荡的幅值、主导振荡模式频率、主导振荡模式阻尼、主导振荡模式初始相位、振荡起始时刻等关键信息;
条件二:发生低频同步功率振荡的各测量点的主导振荡模式的频率两两之间满足|Δf|<ΔFset,其中ΔFset通常设定范围为[0,0.2]Hz,并且,发生低频振荡的各测量点的主导振荡模式的阻尼比两两之间满足|Δd|<ΔDset,其中ΔDset通常设定范围为[0,2%];
条件三:发生低频同步功率振荡的各测量点的振荡起始时刻具有先后时序关系,反映出低电压等级电网测量点起振时刻早于高电压等级电网测量点起振时刻的明确特征,起振时刻最早的测量点与起振时刻最晚的测量点之间的时间差满足|Δt|>ΔTset,其中ΔTset通常设定范围为[0.4,10]秒;
条件四:发生低频同步功率振荡的各测量点的主导振荡模式的平均频率fave满足条件fmin<fave<fmax,其中fmin与fmax通常设定范围为[0.2,2.5]Hz,起振时刻最早的测量点的振荡幅值P满足条件P>Pset,其中Pset根据不同电网的实际情况进行整定;
同时满足上述条件一、条件二、条件三、条件四时,判定电力系统发生低频振荡,起振时刻最早的测量点所在区域的局部电网为振荡扰动源。
由上确定若干个测量点的低频振荡主导模式,这些主导模式的频率两两之间满足|Δf|<ΔFset,这些主导模式的阻尼两两之间满足|Δd|<ΔDset。
本发明首次将多电压等级电网中不同测量点的振荡信息进行综合分析,引入各测量点主导频率识别与匹配的新方法,并依据大电网低频振荡发生发展的时空特性,利用多测量点的起振时序以及振荡幅度快速准确地找到振荡扰动源。振荡扰动源的起振时间早于高电压等级电网联络线路以及系统中其他各点的起振时间,并且振荡源的主导振荡频率大小、阻尼强弱与高电压等级电网联络线路的基本一致。
电力系统振荡扰动源定位技术,选取多电压等级电网中的若干个测量点,实时监测各点功率波动的幅值、主导振荡频率、阻尼等信息,利用上述特征,在电网发生振荡的初期迅速识别振荡扰动源,这有利于尽早采取相应措施以平息振荡,提高电网动态稳定水平,防止事故进一步扩大。
本发明的有益效果:
(1)本发明所使用的广域多测量点信息可全面的反映多电压等级大规模电力系统低频振荡的时空特性,能够根据准确地判断系统是否发生低频振荡,并有效防止因个别测量点的纹波噪声或坏数据而导致的误判别;
(2)本发明利用广域多测量点主导模式识别和匹配技术可实时提供低频振荡的频率、阻尼、振幅等特征信息;
(3)本发明利用广域多测量点起振时序的追踪技术反映出多电压等级大规模电力系统低频振荡发生发展的时空特性,能够快速准确地定位振荡扰动源,为实现低频振荡实时控制功能提供了技术基础,本发明综合利用了电网多点广域振荡信息,在监测全系统是否发生振荡的基础上,进一步找到引发振荡的扰动源,其思路清晰,实用性强。具有广阔的应用前景。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明专利进一步详细说明。
图1多电压等级大规模电力系统低频振荡传播特性小结
图2振荡扰动源切除后电网振荡迅速平息实例
图3本发明分析方法流程图
具体实施方式
本发明所提供的判别方法如下:
(1)多测量点起振时刻判定原理介绍
利用基于功率数据的振荡波形识别技术确定测量点是否起振,并记录相应的起振时刻。
(1.1)振荡的确认条件
1.振荡周期T满足:Tmin≤T≤Tmax,其中Tmin与Tmax通常设定范围为[0.4,10]秒;
2.Pmax-Pmin≥Pset
(1.2)等幅、增幅、减幅振荡的计数方法
起振判别计数器-1;
否则,判为等幅振荡,起振判别计数器+1。
其中:dPk=Pmax-Pmin,为当前周期的振荡幅度;dPk-1为前一个周期的振荡幅度,dPk-2为再前一个周期的振荡幅度。
(1.3)起振判别条件
起振判别计数器≥Nqz,其中Nqz为起振判别计数门槛值,通常设定范围为[2,10]次。
判别该测量点起振后记录下起振时刻。
(2)各测量点振荡特性分析与主导模式识别方法
在判断测量点起振的前提下,本发明采用带隔直和低通数字滤波预处理功能的实时Prony分析算法对该测量点进行振荡特性分析。
Prony方法是用指数函数的线性组合来拟合等间隔采样数据的数学模型。假设系统振荡过程中某元件的功率f(x)可用n个指数函数的线性组合来拟合:
其中:N为点数,Bi,Zi均为复数,包含了确定信号频率和阻尼因子的信息。
式中:Ai-振幅,θi-相位,αi-衰减系数,fi-频率,Δt-采样间隔
而阻尼比:
对某一测量点的振荡模式进行分析后,筛选出频率在0.2Hz~2.5Hz范围内的振荡模式;利用模式i的幅值Ai和衰减因子αi预测出该模式的未来幅值其中T为Prony分析所用的数据窗长度,表示该振荡模式在T秒后幅值的预测值,比Ai更能体现该模式在振荡发展过程中是否具有主导地位。选取最大的模式作为该测量点的主导振荡模式。
(3)多测量点主导振荡模式匹配方法
本发明通过综合比较起振条件成立的各测量点主导模式的频率和阻尼特性来判断全系统是否发生低频振荡。当判为起振的各测量点的主导振荡模式的频率两两之间满足|Δf|<ΔFset(其中ΔFset通常设定范围为[0,0.2]Hz),并且判为起振的各测量点的主导振荡模式的阻尼比两两之间满足|Δd|<ΔDset(其中ΔDset通常设定范围为[0,2%])的条件时,取所有起振测量点的主导模式的平均值fave以及阻尼的平均值dave来表征本次振荡的特性,当fmin<fave<fmax(其中fmin与fmax通常设定范围为[0.2,2.5]Hz)且dave<dmax(其中dmax通常设定范围为小于1.5%)时判定全系统发生低频振荡。
(4)振荡扰动源定位方法
在满足(3)中所列举条件的情况下,按照起振时刻的先后对各测量点进行排序,当最先起振测量点的起振时刻与最后起振测量点的起振时刻之间的时间差|Δt|>ΔTset,并且最先起振测量点的振荡幅值P>Pset时,判定该最先起振的测量点为振荡扰动源。
实施的方式如下:
(1)对各个测量点进行采样同步并形成同一时段数据窗的分析数据;
(2)对各个测量点进行是否起振的判别,并记录下起振时间;
(3)对判为起振的测量点进行Prony分析;
(4)对判为起振的测量点的主导振荡模式进行识别,对各主导模式进行是否匹配的判断;
(5)对判为起振的测量点按起振时刻先后进行排序,并进行振荡扰动源的定位判断。
本发明所提供的判别方法已经在RTDS仿真系统中得到有效的验证。
Claims (4)
1.一种定位电力系统振荡扰动源的方法,其特征是采集多电压等级电网中若干个测量点的电压、电流、功率物理量,并且符合以下几个条件:
条件一:实时监测各测量点是否发生低频同步功率振荡,并给出振荡的幅值、主导振荡模式频率、主导振荡模式阻尼、主导振荡模式初始相位、振荡起始时刻信息;
条件二:发生低频振荡的各测量点的主导振荡模式的频率两两之间满足|Δf|<ΔFset,并且,发生低频振荡的各测量点的主导振荡模式的阻尼比两两之间满足|Δd|<ΔDset;
条件三:发生低频振荡的各测量点的振荡起始时刻具有先后时序关系,反映出低电压等级电网测量点起振时刻早于高电压等级电网测量点起振时刻的明确特征,起振时刻最早的测量点与起振时刻最晚的测量点之间的时间差满足|Δt|>ΔTset;
条件四:发生低频振荡的各测量点的主导振荡模式的平均频率fave满足条件fmin<fave<fmax,起振时刻最早的测量点的振荡幅值P满足条件P>Pset;
同时满足上述条件一、条件二、条件三、条件四时,判定电力系统发生低频振荡,起振时刻最早的测量点所在区域的局部电网为振荡扰动源。
2.如权利要求1所述的电力系统振荡扰动源的定位方法,其特征在于:监测多电压等级电网中若干测量点是否发生低频振荡,并比较这些测量点的振荡幅度、主导模式频率、主导模式阻尼,特别是起振时刻先后等信息,并利用电网低频振荡是由扰动源向全系统逐渐传播扩散的时空特性来判定振荡扰动源的具体位置。
3.如权利要求1所述的电网发生全系统低频振荡的判定方法,其特征在于:确定若干个测量点的低频振荡主导模式,这些主导模式的频率两两之间满足|Δf|<ΔFset,这些主导模式的阻尼两两之间满足|Δd|<ΔDset。
4.如权利要求1所述的电网发生全系统低频振荡的判定方法,其特征在于:ΔFset通常范围为[0,0.2]Hz,ΔDset通常设定范围为[0,2%];ΔTset设定范围为[0.4,10]秒;fmin与fmax设定范围为[0.2,2.5]Hz。
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---|---|
CN (1) | CN102122823B (zh) |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102411118A (zh) * | 2011-12-01 | 2012-04-11 | 武汉华中电力电网技术有限公司 | 一种区域互联电网强迫功率振荡扰动源位置判断方法 |
CN102545245A (zh) * | 2012-01-16 | 2012-07-04 | 清华大学 | 基于端口供给能量的电力系统振荡源定位方法 |
CN102916439A (zh) * | 2012-09-10 | 2013-02-06 | 清华大学 | 一种基于发电机机端母线量测的电力系统振荡源定位方法 |
CN103076533A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-05-01 | 华北电力大学(保定) | 电网中线路参数和故障扰动的分析方法 |
CN103178535A (zh) * | 2013-02-27 | 2013-06-26 | 中国电力科学研究院 | 一种兼顾两类机制的电力系统低频振荡在线防控方法 |
CN103645422A (zh) * | 2013-12-18 | 2014-03-19 | 国家电网公司 | 一种发电厂内部扰动引起电网强迫功率振荡在线分析方法 |
CN104638663A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-20 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种功率振荡控制方法 |
CN104820164A (zh) * | 2015-04-14 | 2015-08-05 | 华南理工大学 | 一种电力系统低频振荡扰动源定位方法 |
CN104977505A (zh) * | 2015-06-25 | 2015-10-14 | 国家电网公司 | 一种基于综合振荡指标的电网扰动源定位方法 |
CN105301405A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-03 | 清华大学 | 一种用于确定电力系统的次同步振荡扰动源的方法及装置 |
CN104578116B (zh) * | 2015-02-03 | 2016-07-06 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种风电场汇集站低频振荡的振荡源定位方法 |
CN105891625A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-08-24 | 清华大学 | 基于能量流的电力系统次同步振荡扰动源辨别方法 |
CN105990840A (zh) * | 2015-02-03 | 2016-10-05 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 风机振荡扰动源切除的方法 |
CN106338651A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-18 | 长沙理工大学 | 应用于电力系统低频振荡模式识别的粒子滤波分析方法 |
CN109494718A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-03-19 | 陕西理工大学 | 考虑阻尼的复杂电力系统紧急控制方法 |
CN111239489A (zh) * | 2018-11-29 | 2020-06-05 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种结合prony与fft算法的次同步振荡分析方法 |
CN114818483A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-07-29 | 东南大学溧阳研究院 | 一种基于图神经网络的机电扰动定位及传播预测方法 |
CN117543627A (zh) * | 2024-01-08 | 2024-02-09 | 华北电力大学 | 一种双馈风机振荡扰动源定位方法、系统及电子设备 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101267116A (zh) * | 2008-03-20 | 2008-09-17 | 浙江工业大学 | 一种配电网电能质量扰动源自动定位方法 |
CN201315488Y (zh) * | 2008-10-29 | 2009-09-23 | 河南省电力公司郑州供电公司 | 电网谐波扰动源识别系统 |
CN101738551A (zh) * | 2009-12-15 | 2010-06-16 | 西南交通大学 | 基于联网的暂态电能质量扰动智能分析方法 |
-
2011
- 2011-02-23 CN CN 201110043901 patent/CN102122823B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101267116A (zh) * | 2008-03-20 | 2008-09-17 | 浙江工业大学 | 一种配电网电能质量扰动源自动定位方法 |
CN201315488Y (zh) * | 2008-10-29 | 2009-09-23 | 河南省电力公司郑州供电公司 | 电网谐波扰动源识别系统 |
CN101738551A (zh) * | 2009-12-15 | 2010-06-16 | 西南交通大学 | 基于联网的暂态电能质量扰动智能分析方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
余一平 等: "基于能量函数的强迫功率振荡扰动源定位", 《电力系统自动化》, vol. 34, no. 5, 10 March 2010 (2010-03-10), pages 1 - 6 * |
徐衍会 等: "电力系统共振机理低频振荡扰动源分析", 《中国电机工程学报》, vol. 27, no. 17, 30 June 2007 (2007-06-30), pages 83 - 87 * |
韩志勇 等: "电力系统强迫功率振荡扰动源的对比分析", 《电力系统自动化》, vol. 33, no. 3, 10 February 2009 (2009-02-10), pages 16 - 19 * |
Cited By (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9037425B2 (en) | 2011-12-01 | 2015-05-19 | State Grid Corporation Of China | Method for determining position of forced power oscillation disturbance source in regional interconnected power grid |
WO2013078871A1 (zh) * | 2011-12-01 | 2013-06-06 | 武汉华中电力电网技术有限公司 | 一种区域互联电网强迫功率振荡扰动源位置判断方法 |
CN102411118A (zh) * | 2011-12-01 | 2012-04-11 | 武汉华中电力电网技术有限公司 | 一种区域互联电网强迫功率振荡扰动源位置判断方法 |
CN102411118B (zh) * | 2011-12-01 | 2013-06-26 | 武汉华中电力电网技术有限公司 | 一种区域互联电网强迫功率振荡扰动源位置判断方法 |
CN102545245A (zh) * | 2012-01-16 | 2012-07-04 | 清华大学 | 基于端口供给能量的电力系统振荡源定位方法 |
CN102545245B (zh) * | 2012-01-16 | 2013-12-04 | 清华大学 | 基于端口供给能量的电力系统振荡源定位方法 |
CN102916439A (zh) * | 2012-09-10 | 2013-02-06 | 清华大学 | 一种基于发电机机端母线量测的电力系统振荡源定位方法 |
CN102916439B (zh) * | 2012-09-10 | 2014-10-22 | 清华大学 | 一种基于发电机机端母线量测的电力系统振荡源定位方法 |
CN103076533A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-05-01 | 华北电力大学(保定) | 电网中线路参数和故障扰动的分析方法 |
CN103076533B (zh) * | 2012-12-28 | 2015-08-12 | 华北电力大学(保定) | 电网中线路参数和故障扰动的分析方法 |
CN103178535B (zh) * | 2013-02-27 | 2015-04-29 | 中国电力科学研究院 | 一种兼顾两类机制的电力系统低频振荡在线防控方法 |
CN103178535A (zh) * | 2013-02-27 | 2013-06-26 | 中国电力科学研究院 | 一种兼顾两类机制的电力系统低频振荡在线防控方法 |
CN103645422A (zh) * | 2013-12-18 | 2014-03-19 | 国家电网公司 | 一种发电厂内部扰动引起电网强迫功率振荡在线分析方法 |
CN103645422B (zh) * | 2013-12-18 | 2016-04-20 | 国家电网公司 | 一种发电厂内部扰动引起电网强迫功率振荡在线分析方法 |
CN104578116B (zh) * | 2015-02-03 | 2016-07-06 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种风电场汇集站低频振荡的振荡源定位方法 |
CN105990840B (zh) * | 2015-02-03 | 2019-01-08 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 风机振荡扰动源切除的方法 |
CN105990840A (zh) * | 2015-02-03 | 2016-10-05 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 风机振荡扰动源切除的方法 |
CN104638663B (zh) * | 2015-02-09 | 2017-02-22 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种功率振荡控制方法 |
CN104638663A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-20 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种功率振荡控制方法 |
CN104820164A (zh) * | 2015-04-14 | 2015-08-05 | 华南理工大学 | 一种电力系统低频振荡扰动源定位方法 |
CN104977505A (zh) * | 2015-06-25 | 2015-10-14 | 国家电网公司 | 一种基于综合振荡指标的电网扰动源定位方法 |
CN105301405A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-03 | 清华大学 | 一种用于确定电力系统的次同步振荡扰动源的方法及装置 |
CN105301405B (zh) * | 2015-11-16 | 2018-01-16 | 清华大学 | 一种用于确定电力系统的次同步振荡扰动源的方法及装置 |
CN105891625A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-08-24 | 清华大学 | 基于能量流的电力系统次同步振荡扰动源辨别方法 |
CN106338651A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-18 | 长沙理工大学 | 应用于电力系统低频振荡模式识别的粒子滤波分析方法 |
CN106338651B (zh) * | 2016-08-31 | 2018-09-14 | 长沙理工大学 | 应用于电力系统低频振荡模式识别的粒子滤波分析方法 |
CN109494718A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-03-19 | 陕西理工大学 | 考虑阻尼的复杂电力系统紧急控制方法 |
CN109494718B (zh) * | 2018-11-16 | 2022-05-13 | 陕西理工大学 | 考虑阻尼的复杂电力系统紧急控制方法 |
CN111239489A (zh) * | 2018-11-29 | 2020-06-05 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种结合prony与fft算法的次同步振荡分析方法 |
CN111239489B (zh) * | 2018-11-29 | 2022-02-18 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种结合prony与fft算法的次同步振荡分析方法 |
CN114818483A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-07-29 | 东南大学溧阳研究院 | 一种基于图神经网络的机电扰动定位及传播预测方法 |
CN117543627A (zh) * | 2024-01-08 | 2024-02-09 | 华北电力大学 | 一种双馈风机振荡扰动源定位方法、系统及电子设备 |
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