CN109066728A - 特高压电网多个区间振荡模式在线阻尼协调控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力系统技术领域，公开本一种特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法，基于系统多个弱阻尼模式及阻尼比灵敏度信息，采用基于均方误差的多目标在线寻优策略，并利用遗传算法优化发电机组出力，从而提高多个区间振荡模式阻尼实现特高压电网功率振荡的预防控制。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统控制领域，其特别是有关于一种特高压电网多个区间振荡模式在线阻尼协调控制方法。
背景技术
随着当前特高压电网的建设，交流互联系统规模的不断扩大，远距离输送容量增加，系统运行方式日趋复杂，电网功率振荡问题非常突出，严重影响特高压电网的安全稳定运行。由于特高压电网实现交流大区电网互联，电网振荡模式倍数增长，电网运行可能存在多个弱阻尼区间振荡模式。低频振荡发生的根本原因在于电网存在负阻尼或弱阻尼的振荡模式。即使是周期性外施扰动引发的强迫功率振荡，提高系统阻尼也能起到减小振荡的目的。因此，通过各种措施提高系统阻尼是实现低频振荡抑制的主要方式。现有研究表明传统通过特定机组安装电力系统稳定器(PSS)提高机组阻尼的方法，对区间模式特别是特高压大区间的低频振荡模式难以提供足够的阻尼。
由于系统区间振荡模式的阻尼大小与系统运行点息息相关，通过改变系统运行方式可以改善系统的阻尼状况。因此，通过机组出力优化调整可以避免系统Hopf分岔，从而消除系统振荡失稳。而根据特征值灵敏度合理调整发电机出力，改善系统弱阻尼状况，缓解功率交换的低频振荡约束，从而提高区域间传输功率的能力。特高压电网存在多个弱阻尼区间振荡模式的风险，并且大区间振荡模式参与机组多，涉及范围广，危害性大，动态特性复杂，因此如何进行阻尼在线监测和控制一直存在很大难度，到目前还没有一套完善的整定方法及原则，加之现有的运行控制策略大多是基于离线方式分析制定的，寻找一种适用于特高压电网多个区间振荡模式阻尼在线协调控制方法的愿望非常迫切。
发明内容
本发明的目的在于克服现有系统阻尼控制的缺陷，提供一种新的特高压电网多个区间振荡模式在线阻尼协调控制方法，通过关键机组有功出力的调整，同时提高多个区间振荡模式的阻尼比，有效改善特高压电网区间振荡模式的阻尼水平，实现低频振荡的预防控制。
本发明具体采用如下技术方案实现：
一种特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法，包括以下步骤：
(1)基于系统当前实时潮流断面，结合动态模型数据，采用电力系统分析软件BPA模态分析功能对特高压电网实时数据进行模态分析，按阻尼比排序给出待控制最弱和次弱阻尼比的区间振荡模式，响应于阻尼比ξ小于5％时认为阻尼较弱，需要进行机组出力调整，执行以下步骤(2)-(5)；
(2)获取系统最弱和次弱阻尼比区间振荡模式下的阻尼比-机组有功出力灵敏度，筛选出前10个对于提高最弱和次弱阻尼比都灵敏的控制机组，做为提高模式阻尼的待优化机组；
(3)对于存在多个区间振荡阻尼比的多目标优化，以均方误差方法将多个目标函数同时优化转换成单目标函数优化，建立以机组出力为优化参数，以多个弱阻尼区间振荡模式阻尼比为指标的多目标寻优函数，对系统多个模式弱阻尼进行同时寻优；
(4)对步骤(3)中建立的多目标优化模型采用遗传算法进行优化，获得各控制机组有功功率最优的调整量；
(5)结合步骤(2)和步骤(4)的结果，确定多个弱阻尼模式在线协调控制方式，返回到步骤(1)继续上述的处理过程。
本发明的优点：由于特高压电网中可能存在多个弱阻尼区间振荡模式，进行预防控制时，需要在线分析并计及多个振荡模式综合抑制效果。所以本发明计及特高压电网多个弱阻尼区间振荡模式，通过实时运行状态的模态分析，基于系统多个弱阻尼模式及阻尼比灵敏度信息，提出了一种基于均方误差的多目标在线寻优策略，采用遗传算法优化发电机组出力，从而提高多个区间振荡模式阻尼，有效地实现特高压电网功率振荡的预防控制。
附图说明
附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：
附图1是本发明特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法流程图。
附图2是本发明特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法的实际电网应用示意图。
附图3是用于说明的算例新英格兰10机39节点系统结构示意图。
附图4是用于说明的算例新英格兰10机39节点系统初始条件下的发电机功角相对曲线的示意图。
附图5是用于说明的算例新英格兰10机39节点系统采用优化后措施的发电机功角相对曲线的示意图。
附图6是用于说明的算例新英格兰10机39节点系统的多目标与单目标相比较的4号机组的功角振荡曲线示意图。
附图7是用于说明的算例新英格兰10机39节点系统的多目标与单目标相比较的5号机组的功角振荡曲线示意图。
具体实施方式
为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
结合附图所示，总体上本发明提出的特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法，基于系统多个弱阻尼模式及阻尼比灵敏度信息，采用基于均方误差的多目标在线寻优策略，并利用遗传算法优化发电机组出力，从而提高多个区间振荡模式阻尼实现特高压电网功率振荡的预防控制。
在一些具体的示例中，通过以下步骤来实现：
(1)基于系统当前实时潮流断面，结合动态模型数据，采用电力系统分析软件BPA模态分析功能对特高压电网实时数据进行模态分析，按阻尼比排序给出待控制最弱和次弱阻尼比的区间振荡模式，响应于阻尼比ξ小于5％时认为阻尼较弱，需要进行机组出力调整，执行以下步骤(2)-(5)；
(2)获取系统最弱和次弱阻尼比区间振荡模式下的阻尼比-机组有功出力灵敏度，筛选出前10个对于提高最弱和次弱阻尼比都灵敏的控制机组，做为提高模式阻尼的待优化机组；
(3)对于存在多个区间振荡阻尼比的多目标优化，以均方误差方法将多个目标函数同时优化转换成单目标函数优化，建立以机组出力为优化参数，以多个弱阻尼区间振荡模式阻尼比为指标的多目标寻优函数，对系统多个模式弱阻尼进行同时寻优；
(4)对步骤(3)中建立的多目标优化模型采用遗传算法进行优化，获得各控制机组有功功率最优的调整量；
(5)结合步骤(2)和步骤(4)的结果，确定多个弱阻尼模式在线协调控制方式，返回到步骤(1)继续上述的处理过程。
下面我们将结合附图1-7所示，更加具体的描述前述方案的实施。
1、在线模态分析功能的数据准备及实现
从调度自动化系统D5000获取系统实时运行潮流断面，每15分钟一次，并与系统模型数据库中的发电机动态数据相匹配，形成电力系统分析商业软件BPA潮流(.dat)和动态数据(.swi)文件,调用BPA里的模态分析功能模块进行选择模态分析。
2、弱阻尼模式的筛选及控制机组的选择
通过步骤1的选择模态分析结果，可以筛选出模式阻尼比ξ<5％的区间弱阻尼振荡模式做为待提高阻尼的模式。再按照式(5)计算各弱模式阻尼比灵敏度，根据各模式阻尼比灵敏度的大小，选择同时参与各弱阻尼区间模式，且阻尼比灵敏度较大的机组做为待控制机组。本方法中选择10台强相关机组。
电力系统线性化的运动方程
Δx＝AΔx (1)
式中，A为系统状态矩阵。
特征值为：
λ＝σ±jω (2)
阻尼比的定义为：
特征值对参数的灵敏度为：
式中：λ(μ)、u(μ)和v(μ)分别是状态矩阵的特征值和特征值所对应的左、右特征向量。
阻尼比灵敏度：
3、多目标控制优化数学模型的建立
对于特高压电网同时存在多个区间振荡弱阻尼比的多目标优化的问题，以均方误差方法将多个目标函数同时优化转换成单目标函数优化。建立以机组出力为优化参数，以区间最弱振荡模式阻尼比及次弱振荡模式阻尼比为指标的多目标寻优函数，对系统最弱阻尼比及次弱阻尼比进行同时寻优。将机组参数作为优化对象，对存在多个区间振荡模式的多机系统的最优阻尼比及次优阻尼比进行寻优，即对两个子目标进行寻优。
目标函数：
ξ(x)＝Maxξ(ξ1(x),ξ2(x),,ξm(x)) (6)
式中存在m个弱阻尼模式，ξm(x)为第m个弱阻尼模式阻尼比。
参考变量x在所有随机采样数据的各子目标函数的均方差与子目标函数fi(x)的方差值Di(x)的比值作为fi(x)对的权重系数ωi的调节因子。
含N个子目标函数的通用函数如下：
4、基于遗传算法的控制量优化求解
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，具有鲁棒性好的优点。随机选择一组机组出力做为初始种群个体，通过选择、交叉、变异，当代入计算的模式阻尼不再提高时或者迭代次数达到预设代数时，优化终止，给出最优机组有功出力调整量。
5、确定优化控制策略
根据步骤2阻尼比灵敏度选择的控制机组和步骤4基于遗传算法优化后结果给出的各台控制机组有功出力调整量，确定了控制对象和控制量，从而可以提高多个区间振荡模式的阻尼，形成多个区间振荡模式的阻尼协调控制策略。
图2是本发明一种特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法的实际电网应用示意图，通过D5000系统获得电网实时运行状态与机组动态模型相匹配，提供给计算机进行分析计算，这些分析计算包括：通过在线模态分析获得弱阻尼区间振荡模式，并计算各模式阻尼比灵敏度，确定待控制机组，通过遗传算法优化各机组有功功率调整量，最后确定多个区间振荡模式阻尼协调控制策略。
为了更好地解释本发明的技术内容，特举新英格兰10机39节点系统例子并配合所附图说明如下。在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图3中示出关于新英格兰10机39节点系统的实施例。
结合图1所示的一种特高压电网大区间振荡模式阻尼控制策略的流程示意图。根据本发明的新英格兰10机39节点系统的实施例，一种特高压电网大区间振荡模式阻尼控制策略，包括以下步骤：
步骤(1)基于系统阻尼特征根灵敏度筛选出提高阻尼最灵敏的控制机组；步骤(2)建立模式阻尼多目标控制优化模型，基于机组调整量最小建立阻尼提高目标函数；步骤(3)采用遗传算法进行优化，获得机组最优调整方式；步骤(4)将多目标寻优结果与单目标寻优结果进行比较。
下面结合图1-图7所示，更加详细地描述本实施例的前述各步骤的示例性实施。
在新英格兰10机39节点系统中，前述步骤1基于系统阻尼特征根灵敏度筛选出提高阻尼最灵敏的控制机组，具体实现包括：
新英格兰10机39节点系统中所有发电机均采用5阶模型，负荷采用恒阻抗模型，系统结构附图3所示。
通过模态分析发现10机39节点系统存在表1所示的(G2，G3)相对于(G4，G5，G6，G7)和(G1，G8，G9)相对于(G5,G7,G4,G6,G3,G2)的两个区间振荡模式。
表1模态分析结果
两个模式下阻尼比对有功功率的灵敏度如表2所示
表2阻尼比对有功功率灵敏度(×10-5)
如果仅进行单目标优化，选择模式1下阻尼比灵敏度较大的(G3,G4,G5,G6,G7)机组进行优化控制，因为模式1的阻尼比最小；进行多目标优化，选择两个区间振荡模式下模式阻尼比对有功功率灵敏度比较大的机组(G3,G4,G5,G6,G7,G9)进行优化控制。
前述步骤2中，建立模式阻尼多目标控制优化模型，基于机组调整量最小建立阻尼提高目标函数，具体实现包括：
对于存在多个区间振荡阻尼比的多目标优化的问题，以均方误差方法将多个目标函数同时优化问题简化成单目标函数优化问题。建立了以机组出力为优化参数，以多个弱阻尼区间振荡模式阻尼比为指标的多目标寻优函数，对系统多个模式弱阻尼进行同时寻优。
在新英格兰10机39节点系统中，共有两个弱阻尼模式需要优化，当对存在多个区间振荡模式的多机系统的最优阻尼比及次优阻尼比进行寻优，即对两个子目标进行寻优。
目标函数如下：
ξ(x)＝Maxξ(ξ1(x),ξ2(x)) (8)
其中ξ1(x)为最弱阻尼比、ξ2(x)为次弱阻尼比。约束条件如下：
上式中：Pgi表示机组i的有功功率出力，Qgi无功功率出力；Pdi为节点支路i的有功负荷，Qdi为无功负荷；Pij为支路i-j上的有功功率；为机组i的有功上限幅值，为下限幅值；分别为机组i的无功出力上限幅值，为下限幅值；为节点i电压上限幅值，下限幅值；为支路i-j功率流动极限。
前述步骤3中，采用遗传算法进行优化，获得机组最优调整方式，具体实现包括：
采用遗传算法对这些机组进行优化，机组出力调整前和调整后如表3所示，优化后系统阻尼如表4所示，可见模式1和模式2两个区间振荡模式的阻尼都得到了显著改善，同时振荡频率减小了。
表3机组出力调整(MW)
表4多目标优化后系统阻尼
为了验证优化结果的真实性，在母线9-39在0秒发生三相接地短路故障，激发系统的区间振荡，其时域仿真结果如附图4、附图5所示
从时域仿真曲线可以看出，同时采用基于模式1及模式2区间振荡阻尼比指标的局部发电机优化与全部发电机优化比较，系统阻尼比都有大幅增加，且两种方法所加的故障在6s时切除后，在第12s左右功角振荡曲线都相对趋于平息，通过时域仿真方法再次对于部分机组参与优化的方法提供了可靠的依据。
前述步骤4中，将多目标寻优结果与单目标寻优结果进行比较，具体实现包括：
多目标寻优结果与单目标寻优结果相比，最弱阻尼比有所降低，但次弱阻尼比相对提高较多，相对于初始机组功率输出下的阻尼比都提高的十分明显，时域仿真也可以看出系统的小干扰下的稳定性明显增强，说明本文提出的两种阻尼比寻优算法效果优良，对于低频振荡起到很好的抑制效果。
如附图6、附图7所示，选取振荡时间较长、振荡幅值较大的两个机组G4，G5观察两种方法优化结果对系统小干扰的稳定的影响，从图中可以看出，多目标寻优的结果的小干扰稳定性更好，对低频振荡起到的抑制效果更好。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
Claims (5)
1.一种特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)基于系统当前实时潮流断面，结合动态模型数据，采用电力系统分析商业软件BPA模态分析功能对特高压电网实时数据进行模态分析，按阻尼比排序给出待控制最弱和次弱阻尼比的区间振荡模式，当阻尼比ξ<5％时认为阻尼较弱，需要进行机组出力调整，执行以下步骤；
(2)计算系统最弱和次弱阻尼比区间振荡模式下的阻尼比-机组有功出力灵敏度，筛选出前10个对于提高最弱和次弱阻尼比都灵敏的控制机组，做为提高模式阻尼的待优化机组；
(3)对于存在多个区间振荡阻尼比的多目标优化问题，以均方误差方法将多个目标函数同时优化问题简化成单目标函数优化问题。建立了以机组出力为优化参数，以多个弱阻尼区间振荡模式阻尼比为指标的多目标寻优函数，对系统多个模式弱阻尼进行同时寻优；
(4)采用对步骤(3)中建立的多目标优化模型采用遗传算法进行优化，获得各控制机组有功功率最优的调整量；
(5)结合步骤(2)和步骤(4)的结果，给出多个弱阻尼模式在线协调控制策略，回到步骤(1)继续上述的处理过程。
2.根据权利要求1所述的特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法，其特征在于，还包括以下步骤：将D5000潮流实时断面数据与机组动态模型数据进行匹配整理，使之能够适用于BPA特征值分析，实现在线模态分析。
3.根据权利要求1所述的特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法，其特征在于，步骤(2)和步骤(3)之间还包括以下步骤：基于在线模态分析获得特高压电网多个弱阻尼主导模式，通过模态分析结果进一步确定出各弱阻尼模式下的阻尼比灵敏度，从而筛选出对多个区间振荡模式阻尼作用都较大的机组。
4.根据权利要求1所述的特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法，其特征在于，将多个模式阻尼比ξ<5％的区间振荡模式同时设置为多目标协调寻优控制，通过机组出力优化调整实现多个弱阻尼模式阻尼的同时提高。
5.根据权利要求1所述的特高压电网多个区间振荡模式阻尼协调控制方法，其特征在于，所述步骤(4)中，基于遗传算法对多目标优化模型进行优化，具体过程如下：首先确定搜索范围，设置种群大小为300，迭代次数是900，以随机产生待优化的一组机组有功调整量为遗传变量，然后通过迭代找到最优解；在优化过程中，将父代群体中的个体进行选择、交叉、变异，直到满足总有功调整量最小的目标函数。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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