CN102570452B - 一种基于模态级数法的facts交互影响程度评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法，包括以下步骤：步骤A：在含有FACTS设备的电力系统中，提供系统运行条件；步骤B：在每个系统运行条件下，输入系统的基本数据；步骤C：进行潮流计算获取系统的稳定平衡点；步骤D：计算非线性程度指标；步骤E：如果所有系统运行条件的非线性程度指标已计算完毕，则进行步骤F，否则返回步骤B；步骤F：比较所有非线性程度指标的大小。本发明提供的基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法，具有适用性强，物理意义明确的特点，可为多台FACTS协调运行提供准确指导，也可作为系统非线性程度的衡量指标为电力系统分析及稳定性研究等工作提供研究手段。

Description

一种基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法

技术领域

本发明属于电力系统领域，具体涉及一种基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法。

背景技术

现有的灵活交流输电(Flexible AC Transmission System，FACTS)设备多基于本地信息量进行控制，装置种类繁多，而且都是针对不同目标单独设计和安装的，设备之间缺乏协调配合。近年来已有相关研究表明，这种情况会导致FACTS设备间产生不利的交互影响，弱化FACTS的控制效果。而且随着未来互联电网规模的扩大，装设FACTS设备的地方越来越多，这种交互影响越来越大，会对系统稳定性造成越来越多的危害。

如何系统地评估电网中FACTS间的交互影响是电力系统领域的一个有待解决的难题。现有的几种评价手段和分析方法多采用线性分析的方法，如基于系统线性化模型和时域仿真技术；采用传统的观察特征根变化轨迹和时域仿真方法等。现有的评价手段和分析方法不足之处在于，无法定量地指出装置、控制间的交互影响程度，且线性分析忽略了高阶项对系统响应的影响，因此常常不能准确预示系统行为，只适用于小干扰情况下的电力系统分析。

发明内容

为克服上述缺陷，本发明提供了一种基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法，具有适用性强，物理意义明确的特点，可为多台FACTS协调运行提供准确指导。

为实现上述目的，本发明提供一种基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法，其改进之处在于，所述评估方法包括以下步骤：

步骤A：在含有FACTS设备的电力系统中，提供系统运行条件；

步骤B：在每个系统运行条件下，输入系统的基本数据；

步骤C：进行潮流计算获取系统的稳定平衡点；

步骤D：计算非线性程度指标；

步骤E：如果所有系统运行条件的非线性程度指标已计算完毕，则进行步骤F，否则返回步骤B；

步骤F：比较所有非线性程度指标的大小。

本发明提供的优选技术方案中，在所述步骤A中，系统运行条件指的是对电力系统运行要求，包括：发电机增/减出力、系统拓扑结构的改变、元件投入/退出运行、负荷的改变；系统运行条件的改变，将会使得电力系统处于一个新的稳定运行状态。提供系统运行条件，对后续步骤而言，实际上即是提供系统多个不同的稳定运行状态。

本发明提供的第二优选技术方案中，在所述步骤B中，输入系统的基本数据包括系统发电机数据、联络线数据和其他电力系统元件数据。

本发明提供的第三优选技术方案中，在所述步骤C中，所述稳定平衡点是指电力系统稳定运行时的状态，其包括：发电机各个状态变量的稳态值、发电机出力、线路潮流、负荷的等效阻抗、FACTS接入系统的等效阻抗；为步骤D计算指标提供准备数据。

本发明提供的第四优选技术方案中，在所述步骤F中，当指标数值出现大于等于3倍以上的变化时，说明在该系统运行条件下FACTS交互影响强烈。

本发明提供的第三优选技术方案中，在步骤D、E和F中的所述非线性程度指标Index为衡量电力系统非线性程度的指标，表达式为：

$\mathrm{Index}=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}I\left(j\right),$ λ_j∈振荡模式

                    (1)

本发明提供的第四优选技术方案中，衡量系统模式j处非线性相关作用的指标，I(j)的表达式为：

$I\left(j\right)=|\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}h{2}_{\mathrm{kl}}^j{y}_{k0}{y}_{l0}/y_{j0}|$

$+|\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{h{2}_{\mathrm{kl}}^j{y}_{k0}{y}_{l0}}{\mathrm{real}({\mathrm{\λ}}_k+{\mathrm{\λ}}_l)}/\frac{y_{j0}}{\mathrm{real}\left({\mathrm{\λ}}_j\right)}|---\left(2\right)$

其中，λ_j是系统状态方程的第j个特征根，

v_ji为矩阵V的第j行第i列元素，Hⁱ是系统Hessian矩阵的第i个矩阵，U和V分别为系统的右、左特征向量矩阵，y_j0是系统稳定平衡点经若当变换后的第j个初值；real为取复数的实部。

与现有技术比，本发明提供的一种基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法，在装设多台FACTS设备的电力系统中，在不同系统条件下分别计算非线性程度指标的大小，根据非线性程度指标的变化来评估FACTS的交互影响强弱，如果指标变化剧烈，说明此时FACTS交互影响强烈，使系统的稳定性受到了较大的影响；而且该方法计及非线性因素以定量评估FACTS交互影响程度，该方法全面考虑系统模式之间相互作用对系统非线性程度的影响，适用于大/小干扰下的电力系统分析，具有适应性强，物理意义明确的特点，可以应用于电力系统FACTS交互影响评估，也可作为系统非线性程度的衡量指标为电力系统分析及稳定性研究等工作提供研究手段。

附图说明

图1是本发明的实施例中采用的4机2区域系统结构图。

图2是利用时域仿真观察工况1的电压曲线图。

图3是利用时域仿真观察工况2的电压曲线图。

图4是利用时域仿真观察工况3的电压曲线图。

图5是基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法的流程图。

具体实施方式

以下是本发明的一个实施示例：以一个装设2台SVC的4机2区域系统进行仿真计算作实施例。进一步说明如下：

4机2区域系统的结构如图1所示。基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法具体包括以下步骤：

1)改变系统无功负荷Load1和Load2的大小，形成不同的系统运行工况。

工况1：Load1：-150MVar，Load2：-150MVar；

工况2：Load1：-100MVar，Load2：-100MVar；

工况3：Load1：-50MVar，Load2：-50MVar；

2)利用公式(2)计算三种工况下的指标。

三种工况下的指标分别为：工况1：5.5873；工况2：9.5779；工况3：28.5228。

3)由指标大小可以看出，工况1和工况2的指标变化差别不大，而工况3的指标增大明显，此时可断定系统中存在FACTS交互影响。图2～图4利用时域仿真观察3种工况下的电压曲线。可以看出，在工况1和工况2中电压稳定，而工况3的电压发生了波动，说明由于SVC间产生不利的交互影响，导致控制效果恶化，系统稳定性被破坏。这与本发明的方法分析一致。

需要声明的是，本发明内容及具体实施方式意在证明本发明所提供技术方案的实际应用，不应解释为对本发明保护范围的限定。本领域技术人员在本发明的精神和原理启发下，可作各种修改、等同替换、或改进。但这些变更或修改均在申请待批的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于模态级数法的FACTS交互影响程度评估方法，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤：

步骤A：在含有FACTS设备的电力系统中，提供系统运行条件；

步骤B：在每个系统运行条件下，输入系统的基本数据；

步骤C：进行潮流计算获取系统的稳定平衡点；

步骤D：计算非线性程度指标；

步骤E：如果所有系统运行条件的非线性程度指标已计算完毕，则进行步骤F，否则返回步骤B；

步骤F：比较所有非线性程度指标的大小；

在所述步骤A中，系统运行条件指的是对电力系统运行要求，包括：发电机增/减出力、系统拓扑结构的改变、元件投入/退出运行、负荷的改变；

在所述步骤B中，输入系统的基本数据包括系统发电机数据、联络线数据和其他电力系统元件数据；

在所述步骤C中，所述稳定平衡点是指电力系统稳定运行时的状态，其包括：发电机各个状态变量的稳态值、发电机出力、线路潮流、负荷的等效阻抗、FACTS接入系统的等效阻抗；

在所述步骤F中，当指标数值出现大于等于3倍以上的变化时，说明在该系统运行条件下FACTS交互影响强烈；

在步骤D、E和F中的所述非线性程度指标Index为衡量电力系统非线性程度的指标，表达式为：

衡量系统模式j处非线性相关作用的指标，I(j)的表达式为：

$\begin{array}{c}I\left(j\right)=|\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}h{2}_{\mathrm{kl}}^j{y}_{k0}{y}_{l0}/y_{j0}|\\ +|\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{h2}_{\mathrm{kl}}^j{y}_{k0}{y}_{l0}}{\mathrm{real}({\mathrm{\λ}}_k+{\mathrm{\λ}}_l)}/\frac{y_{j0}}{\mathrm{real}\left({\mathrm{\λ}}_j\right)}|\end{array}---\left(2\right)$

其中，λ_j是系统状态方程的第j个特征根， v_ji为矩阵V的第j行第i列元素，Hⁱ是系统Hessian矩阵的第i个矩阵，U和V分别为系统的右、左特征向量矩阵，y_j0是系统稳定平衡点经若当变换后的第j个初值；real为取复数的实部。

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