CN110879354B - 基于fft算法的发电机组扰动源定位方法 - Google Patents

基于fft算法的发电机组扰动源定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于FFT算法的发电机组扰动源定位方法，包括：当电力系统出现低频振荡时，调取发电厂内各发电机组在低频振荡全过程的电气量录波；对于每台发电机组：均从电气量录波中选取其在稳态振荡阶段的有功功率和频率，并使用FFT对有功功率和频率分别进行处理，提取发电机组在稳态振荡阶段的N个主导振荡模态分量；对于发电机组的每个主导振荡模态分量，均计算其振荡能量并提取非周期分量；然后将发电机组N个主导模态振荡能量的非周期分量叠加，得到发电机组的总非周期能量；对于发电厂内每台发电机组：均根据发电机组的总非周期能量的曲线斜率，判断其是否为扰动源。本发明可以对若干主导振荡模态共存情况下的扰动源进行精确定位。

Description

基于FFT算法的发电机组扰动源定位方法
技术领域
本发明属于电力系统分析领域，具体涉及一种电力系统强迫功率振荡扰动源定位方法。
背景技术
随着风电等新能源机组的大规模并网和特高压直流输电工程的投运，电网结构和运行方式的复杂程度大大提高，电力系统低频振荡问题愈发凸显。近年来，除了传统的弱阻尼机理引发的系统区域间低频振荡，电网还多次出现了因原动机组及调速系统异常引发的强迫功率振荡。
强迫功率振荡是一种共振型电力系统低频振荡，当扰动源频率与系统固有振荡频率接近时，会引发系统大幅度共振。因此，在振荡事故发生后迅速定位振荡源并指导调度员采取控制措施，是低频振荡抑制技术的核心问题。
能量函数法是一种借助振荡能量在网络中流向判断振荡源的方法。该方法通过分析强迫振荡稳态阶段的能量转换关系，指出通过关键节点支路势能变化信息可以定位扰动源。根据当前研究现状，相关文献及专利主要有：
(1)陈磊，闵勇，胡伟.基于振荡能量的低频振荡分析与振荡源定位(一)理论基础与能量流计算[J].电力系统自动化，2012，36(3)：22-27.
(2)陈磊，陈亦平，闵勇，等.基于振荡能量的低频振荡分析与振荡源定位(二)振荡源定位方法与算例[J].电力系统自动化,2012，36(4)：1-5.
(3)陈亦平，叶骏，等.一种电力系统低频振荡的振荡源定位方法[P].中国南方电网有限责任公司：CN 103117547A，2013.
(4)杨东俊，熊秀文，等.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[P].国网湖北省电力公司经济技术研究院：CN 103645422A，2014.
文献(1)、(2)给出了基于广域测量系统(WAMS)数据求解电网中振荡能量流的计算公式，并指出产生振荡能量的系统元件即为扰动源。
专利(3)是基于文献(1)、(2)求解振荡能量的具体实现流程，着重体现了对振荡能量流计算公式的离散化处理方法，是振荡能量的最原始表达形式。
专利(4)采用FFT对发电厂接入电网节点的测量数据进行参数辨识，通过主导振荡模态的能流相位差分析，判断一个发电厂是否为低频振荡扰动源。然而，该方法仅能将扰动源定位到发电厂层级，而不能将扰动源定位到某一特定的发电机组，更无法考虑多个主导振荡模态共存情况下的扰动源定位。
综上所述，对于发电机组强迫功率振荡扰动源定位，需要开发一种计算简捷、适用范围广的振荡能量计算方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对电力系统的强迫功率振荡，提供一种基于FFT算法的发电机组扰动源定位方法，可以对若干主导振荡模态共存情况下的扰动源进行精确定位到发电厂的具体发电机。
为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于FFT算法的发电机组扰动源定位方法，包括以下步骤：
a，当电力系统出现低频振荡时，调取发电厂内各发电机组在低频振荡全过程的电气量录波；
b，对于每台发电机组：均从电气量录波中选取其在稳态振荡阶段的有功功率和频率，并使用FFT对有功功率和频率分别进行处理，提取发电机组在稳态振荡阶段的N个主导振荡模态分量；
c，首先，对于发电机组的每个主导振荡模态分量，均计算其振荡能量并提取非周期分量；然后将发电机组N个主导模态振荡能量的非周期分量叠加，得到发电机组的总非周期能量；
d，对于发电厂内每台发电机组：均根据发电机组的总非周期能量的曲线斜率，判断其是否为扰动源。
进一步地，步骤c中每个主导振荡模态分量的振荡能量计算方法为：
Wi＝∫ΔPi2πΔfidt；
ΔPi＝A1icos(ωit+φ1i)；
Δfi＝A2icos(ωit+φ2i)；
式中，Wi表示发电机组第i个主导振荡模态的振荡能量，ωi表示第i个主导振荡模态的振荡角频率，ΔPi表示有功功率第i个主导振荡模态分量，Δfi表示频率的第i个主导振荡模态分量；A1i是有功功率第i个主导振荡模态分量的幅值，φ1i是有功功率第i个主导振荡模态分量的初始相角；A2i是频率第i个主导振荡模态分量的幅值，φ2i是频率第i个主导振荡模态分量的初始相角；
步骤c中发电机组k的总非周期能量Wk为：
Figure BDA0002299526490000031
式中，πA1iA2icos(φ1i-φ2i)t为第i个主导振荡模态的振荡能量Wi得到的非周期分量。
进一步地，步骤b中选取主导振荡模态分量的个数N，根据FFT对有功功率得到的振荡幅值进行确定。
进一步地，各发电机组的电气量录波，是由装设于自身发电机组的同步相量测量单元记录得到。
有益效果
1、本发明通过FFT分解和提取稳态振荡阶段的若干个主导振荡模态分量，能够适用于多个主导振荡模态共存情况下的扰动源定位；
2、本发明通过在发电机组端装设同步相量测量单元采集有功功率和频率进行分析，采集量少，计算方便。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一起强迫功率振荡发电机组有功功率的PMU录波图，由励磁系统异常引发。
图2是PMU记录的发电机组有功功率在稳态振荡阶段的FFT分解图，包含了直流分量以及振荡幅值大于5MW的三个主导振荡模态分量。
图3是PMU记录的发电机组频率在稳态振荡阶段的FFT分解图，振荡模态与图2一一对应。
图4是在选取的稳态振荡时间段内，三个主导振荡模态分别的振荡能量图形显示。
图5是在选取的稳态振荡时间段内，三个主导振荡模态振荡能量的非周期分量显示。
图6是三个主导振荡模态振荡能量的非周期分量相加之和，表示发电机组振荡能量流的总非周期分量。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例以本发明的技术方案为依据开展，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，对本发明的技术方案作进一步解释说明。
本发明实施例提供的基于FFT算法的发电机组扰动源定位方法，具体包括以下步骤：
第一步，在发电厂的每台发电机组端装设同步相量测量单元PMU，实现对发电机组有功功率、频率的连续记录。其中数据采样频率为100Hz，即两个数据点之间间隔10ms。
第二步，当广域测量系统WAMS发出电力系统低频振荡的告警信息后，从每台发电机组装设的同步相量测量单元PMU调取发电厂内各发电机组在低频振荡全过程的电气量录波；本实施例提供一起强迫功率振荡发电机组有功功率的PMU录波图，由励磁系统异常引发，如图1所示。
第三步，对于发电厂的每台发电机组：均从电气量录波中选取其在稳态振荡阶段的有功功率和频率，并使用FFT对有功功率和频率分别进行处理，提取发电机组在稳态振荡阶段的N个主导振荡模态分量，具体包括以下步骤：
1)PMU数据选取。选取PMU录波中稳态振荡阶段的有功功率和频率，约5～10个振荡周波。本实施例中，选取5.3s的PMU录波数据开展分析。
2)FFT分解。首先使用FFT算法对发电机组在稳态振荡阶段的有功功率进行分解，并绘制直流分量以及振荡幅值大于5MW的若干个主导振荡模态分量；本实施例中，得到大于5MW的3个有功功率主导振荡模态分量，如图2所示，三个主导模态的频率分别为1.1407Hz、1.3308Hz和1.5209Hz。其次，使用FFT算法对发电机组在稳态振荡阶段的频率进行分解，并绘制直流分量和3个主导模态频率的分量，本实施例中如图3所示。
第四步，对于发电机组的每个主导振荡模态分量，均计算其振荡能量并提取非周期分量；然后将发电机组所有主导模态振荡能量的非周期分量叠加，得到发电机组的总非周期能量；步骤如下：
1)定义网络中流入发电机组母线节点的势能为负，流出发电机组母线节点的势能为正；
2)定义振荡能量标幺值p.u.＝MW·s，即本发明中有功功率的单位为MW；
3)经FFT分解后，有功功率和频率的主导振荡是以振荡角频率ωi变化的理想周期信号：
ΔPi＝A1i cos(ωit+φ1i)；
Δfi＝A2i cos(ωit+φ2i)；
其中，ΔPi表示有功功率第i个主导振荡模态分量，A1i是有功功率第i个主导振荡模态分量的幅值，φ1i是有功功率第i个主导振荡模态分量的初始相角；Δfi表示频率的第i个主导振荡模态分量，A2i是频率第i个主导振荡模态分量的幅值，φ2i是频率第i个主导振荡模态分量的初始相角。
因此，发电机组第i个主导振荡模态的振荡能量Wi可表示为：
Figure BDA0002299526490000051
由上式可知，该振荡能量可以看做由三部分组成：第一部分是伴随周期性振荡存在的周期性能量变化；第二部分是由于外施扰动注入系统并在网络中传播消耗的能量，即非周期分量；第三部分是由初始值决定的常数项；本实施例中，主导振荡模态1、模态2和模态3的振荡能量分别如图4(a)、4(b)和4(c)所示。
4)分别提取第i个主导振荡模态振荡能量的非周期分量，即πA1iA2i cos(φ1i-φ2i)t。本实施例中，主导振荡模态1、模态2和模态3振荡能量的非周期分量分别如图5(a)、5(b)和5(c)所示；
5)将所有发电机组的N个主导模态振荡能量的非周期分量叠加，表示发电机组振荡能量流的总非周期分量Wk：
Figure BDA0002299526490000052
本实施例中，主导振荡模态1、模态2和模态3三个主导振荡模态振荡能量的非周期分量相加之和如图6所示。
第五步，对于发电厂内每台发电机组：均根据发电机组的总非周期能量的曲线斜率，判断其是否为扰动源；
根据振荡能量理论，消耗振荡能量的电力系统支路对振荡衰减的贡献为正，产生振荡能量的支路对振荡衰减的贡献为负。因此，利用振荡能量总非周期分量的方向，即斜率的正负，即可定位低频振荡扰动源。本实施例中，发电机组振荡能量流的总非周期分量是一条斜率为正的曲线，如图6所示。因此，该发电机组持续产生振荡能量，并经发电机母线由机组流向电网，是低频功率振荡的扰动源。
以上实施例为本申请的优选实施例，本领域的普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进，在不脱离本申请总的构思的前提下，这些变换或改进都应当属于本申请要求保护的范围之内。

Claims (3)

1.一种基于FFT算法的发电机组扰动源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
a，当电力系统出现低频振荡时，调取发电厂内各发电机组在低频振荡全过程的电气量录波；
b，对于每台发电机组：均从电气量录波中选取其在稳态振荡阶段的有功功率和频率，并使用FFT对有功功率和频率分别进行处理，提取发电机组在稳态振荡阶段的N个主导振荡模态分量；
c，首先，对于发电机组的每个主导振荡模态分量，均计算其振荡能量并提取非周期分量；然后将发电机组N个主导模态振荡能量的非周期分量叠加，得到发电机组的总非周期能量；
d，对于发电厂内每台发电机组：均根据发电机组的总非周期能量的曲线斜率，判断其是否为扰动源；
步骤c中每个主导振荡模态分量的振荡能量计算方法为：
Wi＝∫ΔPi2πΔfidt；
ΔPi＝A1icos(ωit+φ1i)；
Δfi＝A2icos(ωit+φ2i)
式中，Wi表示发电机组第i个主导振荡模态的振荡能量，ωi表示第i个主导振荡模态的振荡角频率，ΔPi表示有功功率第i个主导振荡模态分量，Δfi表示频率的第i个主导振荡模态分量；A1i是有功功率第i个主导振荡模态分量的幅值，φ1i是有功功率第i个主导振荡模态分量的初始相角；A2i是频率第i个主导振荡模态分量的幅值，φ2i是频率第i个主导振荡模态分量的初始相角；
步骤c中发电机组k的总非周期能量Wk为：
Figure FDA0003175599280000011
式中，πA1iA2icos(φ1i-φ2i)t为第i个主导振荡模态的振荡能量Wi得到的非周期分量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b中选取主导振荡模态分量的个数N，根据FFT对有功功率得到的振荡幅值进行确定。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各发电机组的电气量录波，是由装设于自身发电机组的同步相量测量单元记录得到。
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