CN103746372A - 电网振荡模式类型及关联调度区域的在线自动识别方法 - Google Patents

电网振荡模式类型及关联调度区域的在线自动识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电网振荡模式类型及关联调度区域的在线自动识别方法,属于电力系统计算与分析技术领域。本发明针对小扰动动态稳定分析得到的各模式和大扰动动态稳定分析得到的各故障下的主导模式,区分内网模式和外网模式、区分局部振荡模式和调度区域振荡模式,以及识别振荡模式的关联调度区域;通过仅对有功曲线的振幅大于指定门槛值的机组提取主导模式信息,以及根据主导模式的频率对时域仿真曲线进行采样,提高大扰动动态稳定分析中主导模式下机组的参与因子和相位的计算速度。本发明可以为调度运行人员掌握电网的动态稳定特征,采取有效的低频振荡抑制措施提供技术支撑,并满足在线应用的计算速度要求。

Description

电网振荡模式类型及关联调度区域的在线自动识别方法
技术领域
本发明属于电力系统计算与分析技术领域,更准确地说,本发明涉及一种电网振荡模式类型及关联调度区域的在线自动识别方法。
背景技术
在线进行小扰动和大扰动动态稳定分析计算可以实时提供给调度运行人员当前电网的动态稳定水平,除此之外,调度运行人员还需要掌握电网动态稳定性的特征,包括振荡模式的类型和关联调度区域。为计及外部电网对动态稳定性的影响,需要采用包括外部电网的数据进行动态稳定分析计算,计算结果不仅包括内网模式还包括外网模式;小扰动和大扰动动态稳定分析结果中均可能存在满足调度区域振荡频率范围的局部振荡模式,仅依据频率无法准确判断振荡模式为局部振荡还是调度区域振荡模式;进一步而言,还需要识别参与振荡的两群机组的关联调度区域。
针对电力系统当前运行方式的小扰动动态稳定分析基于特征值计算可以确定振荡模式关联机组的参与因子和模态;针对故障下时域仿真得到的受扰轨迹进行大扰动动态稳定分析,可以提取主导模式关联机组的参与因子和振荡相位。因此,本发明旨在根据振荡模式关联机组的参与因子、相位和所属调度区域信息,区分内网模式和外网模式、区分局部振荡模式和调度区域振荡模式以及识别振荡模式的关联调度区域,为调度运行人员掌握电网的动态稳定特征,采取有效的低频振荡抑制措施提供技术支撑,并满足在线应用的计算速度要求。
发明内容
本发明的目的是:提供一种电网振荡模式类型及关联调度区域的在线自动识别的技术手段,包括区分内网模式和外网模式、区分局部振荡模式和调度区域振荡模式以及识别振荡模式的关联调度区域,以满足在线应用的计算速度要求。
具体地说,本发明是采用以下的技术方案来实现的,包括下列步骤:
1)首先,进行小扰动动态稳定分析和大扰动动态稳定分析:在线获取状态估计结果和元件模型参数数据,通过特征值计算得到电力系统的小扰动动态稳定模式信息;分别对各待考查的故障进行时域仿真计算,对监视的联络线有功曲线或基于EEAC方法得到的等值功角曲线进行Prony分析,得到大扰动动态稳定主导模式的阻尼比和频率;
然后,将小扰动动态稳定分析得到的各模式和大扰动动态稳定分析得到的各故障下的主导模式加入到待分析模式集合;
2)针对大扰动动态稳定分析得到的各故障下的主导模式,采用Prony算法分析机组的有功曲线,计算各故障下的主导模式下机组的参与因子和相位;
3)针对待分析模式集合中的各个模式进行机组分群:若待分析模式集合中的模式为小扰动动态稳定分析得到的模式,则根据该模式的模态相角将该模式下的机组分为两群;若待分析模式集合中的模式为大扰动动态稳定分析得到的主导模式,则根据主导模式下机组的相位将该主导模式下的机组分为两群;分群时,将参与因子最大的机组的模态相角或主导模式下的相位设为参考角并置为0度,将机组的模态相角或机组的相位在[-90,90)度范围内的机组称为S群,其余的机组称为A群;
4)分别针对待分析模式集合中的每个模式,筛选出参与因子大于指定门槛值p g 的机组集合G,将集合G中属于S群的机组划入集合G S ,将集合G中属于A群的机组划入集合G A ,将G S G A 中的机组分别作为相应模式S群和A群的关联机组,若集合G中有内网的机组,则确认该模式为内网模式,否则确认为外网模式;
5)判断待分析模式集合中的各个模式的振荡模式类型:若待分析模式集合中的模式的频率小于等于调度区域振荡频率门槛值,则分别将包含关联机组的参与因子之和最大的调度区域作为各群的调度区域代表,此时若两群的调度区域代表包含的关联机组的参与因子之和均大于指定门槛值p g.s 且调度区域代表不同,则确认该模式为调度区域振荡模式,否则确认该模式为局部振荡模式;若待分析模式集合中的模式的频率大于等于调度区域振荡频率门槛值,则确认该模式为局部振荡模式;
6)识别调度区域振荡模式的关联调度区域:对于属于调度区域振荡模式的各个模式,分别将各个模式S群和A群包含关联机组的参与因子之和大于指定门槛值p g.s 且关联机组间相位差的最大值大于设定的关联机组间相位差门槛值的调度区域,作为各个模式S群和A群的关联调度区域。
上述技术方案的进一步特征在于,所述步骤2)中计算各故障下的主导模式下机组的参与因子和相位的步骤分为四步:
第一步,选取与步骤1)中Prony分析相同的观察窗口,通过分别计算每台机组有功曲线中最大值和最小值的差值,确定差值大于预先设置的有功波动门槛的机组集合G P
第二步,对集合G P 中机组的有功曲线按主导模式频率的2倍进行采样;
第三步,对采样后的机组有功曲线进行PRONY分析,确定各机组在主导模式下的振幅和相位;
第四步,以机组的振幅与惯性常数的比值的最大者为基准值,将机组的振幅与惯性常数的比值进行归一化处理,作为机组的参与因子,其中,机组的惯性常数为额定转速时的储能与额定容量的比值。
本发明的有益效果如下:本发明根据振荡模式关联机组的参与因子、相位和所属调度区域信息,区分内网模式和外网模式、区分局部振荡模式和调度区域振荡模式,以及识别振荡模式的关联调度区域;通过仅对有功曲线的振幅大于指定门槛值的机组提取主导模式信息,以及根据主导模式的频率对时域仿真曲线进行采样,提高大扰动动态稳定分析中主导模式下机组的参与因子和相位的计算速度。因此,本发明提出的电网振荡模式类型及关联调度区域的在线自动识别方法可以为调度运行人员掌握电网的动态稳定特征,采取有效的低频振荡抑制措施提供技术支撑,并满足在线应用的计算速度要求。
附图说明
图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面参照附图并结合实例对本发明作进一步详细描述。
本发明方法使用了以下门槛值:
1)参与因子门槛值p g ,用于确定参与振荡的机组;
2)调度区域振荡频率门槛值,用于确定调度区域振荡模式的频率上限;
3)参与因子门槛值p g.s ,用于确定调度区域振荡模式;
4)关联机组间相位差门槛值,用于确定振荡两群是否与调度区域关联;
5)有功波动门槛,用于确定需要进行Prony分析的发电机。
上述门槛值需要采用典型方式数据,通过小扰动动态稳定分析和大扰动动态稳定分析得到调度运行关心的振荡模式,根据各模式的振荡特征来确定。
图1中步骤1描述的是得到待分析模式集合。首先,进行小扰动动态稳定分析和大扰动动态稳定分析:在线获取状态估计结果和元件模型参数数据,通过特征值计算得到电力系统的小扰动动态稳定模式信息;分别对各待考查的故障进行时域仿真计算,对监视的联络线有功曲线或基于EEAC方法得到的等值功角曲线进行Prony分析,得到大扰动动态稳定主导模式的阻尼比和频率。然后,将小扰动动态稳定分析得到的各模式和大扰动动态稳定分析得到的各故障下的主导模式加入到待分析模式集合。
图1中步骤2描述的是针对大扰动动态稳定分析得到的各故障下的主导模式,采用Prony算法分析机组的有功曲线,计算各故障下的主导模式下机组的参与因子和相位,分为四步:
第一步,选取与步骤1)中Prony分析相同的观察窗口,通过分别计算每台机组有功曲线中最大值和最小值的差值,确定差值大于预先设置的有功波动门槛的机组集合G P
第二步,对集合G P 中机组的有功曲线按主导模式频率的2倍进行采样;
第三步,对采样后的机组有功曲线进行PRONY分析,确定各机组在主导模式下的振幅和相位;
第四步,以机组的振幅与惯性常数的比值的最大者为基准值,将机组的振幅与惯性常数的比值进行归一化处理,作为机组的参与因子,其中,机组的惯性常数为额定转速时的储能与额定容量的比值。
图1中步骤3描述的是针对待分析模式集合中的各个模式进行机组分群:若待分析模式集合中的模式为小扰动动态稳定分析得到的模式,则根据该模式的模态相角将该模式下的机组分为两群;若待分析模式集合中的模式为大扰动动态稳定分析得到的主导模式,则根据主导模式下机组的相位将该主导模式下的机组分为两群;分群时,将参与因子最大的机组的模态相角或主导模式下的相位设为参考角并置为0度,将机组的模态相角或机组的相位在[-90,90)度范围内的机组称为S群,其余的机组称为A群。
图1中步骤4描述的是分别针对待分析模式集合中的每个模式,筛选出参与因子大于指定门槛值p g 的机组集合G,将集合G中属于S群的机组划入集合G S ,将集合G中属于A群的机组划入集合G A ,将G S G A 中的机组分别作为相应模式S群和A群的关联机组,若集合G中有内网的机组,则确认该模式为内网模式,否则确认为外网模式。
图1中步骤5描述的是判断待分析模式集合中的各个模式的振荡模式类型:若待分析模式集合中的模式的频率小于等于调度区域振荡频率门槛值,则分别将包含关联机组的参与因子之和最大的调度区域作为各群的调度区域代表,此时若两群的调度区域代表包含的关联机组的参与因子之和均大于指定门槛值p g.s 且调度区域代表不同,则确认该模式为调度区域振荡模式,否则确认该模式为局部振荡模式;若待分析模式集合中的模式的频率大于等于调度区域振荡频率门槛值,则确认该模式为局部振荡模式。
图1中步骤6描述的是识别调度区域振荡模式的关联调度区域:对于属于调度区域振荡模式的各个模式,分别将各个模式S群和A群包含关联机组的参与因子之和大于指定门槛值p g.s 且关联机组间相位差的最大值大于设定的关联机组间相位差门槛值的调度区域,作为各个模式S群和A群的关联调度区域。
虽然本发明已以较佳实施例公开如上,但实施例并不是用来限定本发明的。在不脱离本发明之精神和范围内,所做的任何等效变化或润饰,同样属于本发明之保护范围。因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求所界定的内容为标准。

Claims (2)

1.电网振荡模式类型及关联调度区域的在线自动识别方法,其特征在于,包括下列步骤:
1)首先,进行小扰动动态稳定分析和大扰动动态稳定分析:在线获取状态估计结果和元件模型参数数据,通过特征值计算得到电力系统的小扰动动态稳定模式信息;分别对各待考查的故障进行时域仿真计算,对监视的联络线有功曲线或基于EEAC方法得到的等值功角曲线进行Prony分析,得到大扰动动态稳定主导模式的阻尼比和频率;
然后,将小扰动动态稳定分析得到的各模式和大扰动动态稳定分析得到的各故障下的主导模式加入到待分析模式集合;
2)针对大扰动动态稳定分析得到的各故障下的主导模式,采用Prony算法分析机组的有功曲线,计算各故障下的主导模式下机组的参与因子和相位;
3)针对待分析模式集合中的各个模式进行机组分群:若待分析模式集合中的模式为小扰动动态稳定分析得到的模式,则根据该模式下机组的模态相角将该模式下的机组分为两群;若待分析模式集合中的模式为大扰动动态稳定分析得到的主导模式,则根据主导模式下机组的相位将该主导模式下的机组分为两群;分群时,将参与因子最大的机组的模态相角或主导模式下的机组的相位设为参考角并置为0度,将机组的模态相角或机组的相位在[-90,90)度范围内的机组称为S群,其余的机组称为A群;
4)分别针对待分析模式集合中的每个模式,筛选出参与因子大于指定门槛值p g 的机组集合G,将集合G中属于S群的机组划入集合G S ,将集合G中属于A群的机组划入集合G A ,将G S G A 中的机组分别作为相应模式S群和A群的关联机组,若集合G中有内网的机组,则确认该模式为内网模式,否则确认为外网模式;
5)判断待分析模式集合中的各个模式的振荡模式类型:若待分析模式集合中的模式的频率小于等于调度区域振荡频率门槛值,则分别将包含关联机组的参与因子之和最大的调度区域作为各群的调度区域代表,此时若两群的调度区域代表包含的关联机组的参与因子之和均大于指定门槛值p g.s 且调度区域代表不同,则确认该模式为调度区域振荡模式,否则确认该模式为局部振荡模式;若待分析模式集合中的模式的频率大于等于调度区域振荡频率门槛值,则确认该模式为局部振荡模式;
6)识别调度区域振荡模式的关联调度区域:对于属于调度区域振荡模式的各个模式,分别将各个模式S群和A群包含关联机组的参与因子之和大于指定门槛值p g.s 且关联机组间相位差的最大值大于设定的关联机组间相位差门槛值的调度区域,作为各个模式S群和A群的关联调度区域。
2.根据权利要求1所述的电网振荡模式类型及关联调度区域的在线自动识别方法,其特征在于,所述步骤2)中计算各故障下的主导模式下机组的参与因子和相位的步骤分为四步:
第一步,选取与步骤1)中Prony分析相同的观察窗口,通过分别计算每台机组有功曲线中最大值和最小值的差值,确定差值大于预先设置的有功波动门槛的机组集合G P
第二步,对集合G P 中机组的有功曲线按主导模式频率的2倍进行采样
第三步,对采样后的机组有功曲线进行PRONY分析,确定各机组在主导模式下的振幅和相位;
第四步,以机组的振幅与惯性常数的比值的最大者为基准值,将机组的振幅与惯性常数的比值进行归一化处理,作为机组的参与因子,其中,机组的惯性常数为额定转速时的储能与额定容量的比值。
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