CN111784106A - 一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法及装置 - Google Patents

一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法及装置，所述离线筛选方法包括如下步骤：根据电力系统的网架结构和运行方式，确定预想故障集；基于离线仿真模型，利用电力系统时域仿真软件FASTEST对预想故障集进行仿真，得到所有故障下的机组功角响应轨迹曲线；针对每个故障下的受扰轨迹，基于扩展等面积准则EEAC自动筛选分成故障下互补的两群；根据筛选出的故障下互补群的分群结果，聚类生成电力系统被激发的所有同调分群的集合；根据分群集合，基于电力系统的网络拓扑确定主动解列的初始断面集合。本发明基于实时受扰信息的主动解列策略的制定需求，隔离大电网的严重故障影响，保障局部电网的稳定运行，最大限度减小重要负荷的损失。

Description

一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法及装置
技术领域
本发明涉及一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法及装置，属于电力系统及其自动化技术领域。
背景技术
极端严重故障下，尤其是功角失稳场景下，为了防止事故的扩大，通常将失稳系统主动解列成多个能够独立存活的孤岛进行控制。从哪个断面进行解列，即如何选择最优的解列断面是主动解列控制最关键的问题。目前主动解列断面的识别主要有两类：一种是基于图谱的系统弱连接线路识别方法，另一种是基于发电机慢同调分群确定最小割集的方法，前者没有考虑严重故障情况下发电机的同调性，后者基于系统的线性模型，不仅求解难度极大、耗时较长，而且由于是基于线性化模型的数值解法，受扰情景下基于轨迹的同调与稳态情景下分析得到的慢同调并不完全一样。
为最大限度保证区域电网内重要地区负荷或分区负荷在极端严重情况下的可靠供电，有必要设计通过离线识别系统的动态特性，确定系统所有可能被激发的机组分群组合的集合，再结合实时信息在线计算寻找最优解列断面，保障区域电网内重要负荷安全稳定供电的技术方案，减少负荷停电损失，提升我国在大电网主动控制领域的研发水平和工程应用，都具有重大意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法及装置，针对主动解列控制断面选择的难题，采用“离线初筛+实时监测”的方法，在大幅度降低主动断面实时求解难度的同时，确保解列断面选择的可靠性，从而减小重要负荷的停电损失。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤SS1：根据电力系统的网架结构和运行方式，确定预想故障集；
步骤SS2：基于离线仿真模型，对所述预想故障集的稳定特性进行仿真分析，得到所有故障下的机组功角响应轨迹曲线；
步骤SS3：针对每个故障下的机组功角响应轨迹曲线，基于扩展等面积准则EEAC筛选分成故障下互补的两群；
步骤SS4：根据步骤SS3筛选分成的故障下互补群的分群结果，聚类生成电力系统被激发的所有同调分群的集合；
步骤SS5：根据步骤SS4的所有同调分群的集合，基于电力系统的网络拓扑确定主动解列的初始断面集合。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS2具体包括：基于FASTEST软件，对预想故障集的稳定特性进行仿真分析，得到系统的分群结果，分别记为领前群St与余下群At，对应的暂态功角稳定裕度为η。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS3具体还包括：筛选出暂态功角稳定裕度η小于零，并且满足互补两群中每群至少包含两个电厂的故障集。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS3具体包括：
基于EEAC自动得到的等值惯量中心的功角为：
Figure BDA0002508175670000021
式中，Mi为领前群中机组i的惯量；δi为领前群中机组i的相对转子角；Mj为余下群中机组j的惯量；δj为余下群中机组j的相对转子角；
其中，机组i在观察时间内的功角与该群惯量中心所对应的功角的方差来表示该机组的群内同调性，用群内所有机组的方差平均值来表征该群的非同调程度，如下(2)式所示：
Figure BDA0002508175670000022
其中，δi(t)为机组i在时刻t的功角；δ(t)为在时刻t的等值惯量中心功角；N为采样点总个数；n为该群内发电机组的总台数。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS3具体包括：得到所有暂态失稳故障下的分群组合以及各个分群所对应的群内同调程度指标二元表集合为{(S1,a1),(S2,a2)……(Sz,az)}；根据各个分群之间的关系，分成如下四类情况：(a)第一类：相等；(b)第二类：包含；(c)第三类：相交；(d)第四类：相离。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS4具体还包括：
当两个分群为第一类情况时，满足Sm＝Sn，且am＞an时，则在初始集合中删除非同调指标较低的分群(sn,an)；
当两个分群为第二类情况时，满足
Figure BDA0002508175670000031
且当前集合中不存在分群为Sl＝Sn-Sm，则增加一个分群(sl,0)；
当两个分群为第三类时，
Figure BDA0002508175670000032
且Sm∪Sn≠Sm或Sn，当am＞ε，或an＞ε时，则增加一个分群为(Sm∪Sn-Sm∩Sn,0)；其中，ε为群内非同调指标可接受的最大值；
遍历所有组合之后，最终得到优化后的机群分群集合。
作为一种较佳的实施例，所述步骤SS5具体包括：
基于网架结构得到各负荷节点与发电机节点之间的等值阻抗大小关系，将负荷分配给与其等值阻抗最小的发电机所在区域，得到以所有发电机节点为中心的分区图；
根据发电机的分群结果，将不在同一群中的发电机所在发电机区域之间的边断开，并将该断面集合作为与本群及互补群对应的初始解列断面；
通过调整各个负荷属于不同的发电机区域，使得同一分群中的发电机尽量分在相同的孤岛中。
作为一种较佳的实施例，所述离线筛选方法还包括：基于步骤SS5得到的机群区域的初始划分结果，综合考虑各个区域的实时功率平衡、时间断面的潮流、故障扰动信息以及关键电气量实时响应信息，调整各个机群区域所对应的物理区域，指导最终主动解列断面的选择。
本发明还提出一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，包括：
故障集生成模块，用于：根据电力系统的网架结构和运行方式，确定预想故障集；
响应轨迹曲线生成模块，用于：基于离线仿真模型，对预想故障集的稳定特性进行仿真分析，得到所有故障下的机组功角响应轨迹曲线；
EEAC筛选分群模块，用于：针对每个故障下的机组功角响应轨迹曲线，基于扩展等面积准则EEAC筛选分成故障下互补的两群；
聚类模块，用于：根据EEAC筛选分群模块的故障下互补群的分群结果，聚类生成电力系统被激发的所有同调分群的集合；
主动解列断面生成模块，用于：根据所有同调分群的集合，基于电力系统的网络拓扑确定主动解列的初始断面集合。
作为一种较佳的实施例，所述响应轨迹曲线生成模块具体包括：基于FASTEST软件，对预想故障下的稳定特性进行仿真分析，得到系统的分群结果，分别记为领前群St与余下群At，对应的暂态功角稳定裕度为η。
作为一种较佳的实施例，所述EEAC筛选分群模块还包括：筛选出暂态功角稳定裕度η小于零，并且满足互补两群中每群至少包含两个电厂的故障集。
作为一种较佳的实施例，所述EEAC筛选分群模块具体包括：
基于EEAC自动得到的等值惯量中心的功角为：
Figure BDA0002508175670000041
式中，Mi为领前群中机组i的惯量；δi为领前群中机组i的相对转子角；Mj为余下群中机组j的惯量；δj为余下群中机组j的相对转子角；
其中，机组i在观察时间内的功角与该群惯量中心所对应的功角的方差来表示该机组的群内同调性，用群内所有机组的方差平均值来表征该群的非同调程度，如下(2)式所示：
Figure BDA0002508175670000042
其中，δi(t)为机组i在时刻t的功角；δ(t)为在时刻t的等值惯量中心功角；N为采样点总个数；n为该群内发电机组的总台数。
作为一种较佳的实施例，所述EEAC筛选分群模块具体包括：得到所有暂态失稳故障下的分群组合以及各个分群所对应的群内同调程度指标二元表集合为{(S1,a1),(S2,a2)……(Sz,az)}；根据各个分群之间的关系，分成如下四类情况：(a)第一类：相等；(b)第二类：包含；(c)第三类：相交；(d)第四类：相离。
作为一种较佳的实施例，所述聚类模块具体还包括：
当两个分群为第一类情况时，满足Sm＝Sn，且am＞an时，则在初始集合中删除非同调指标较低的分群(sn,an)；
当两个分群为第二类情况时，满足
Figure BDA0002508175670000051
且当前集合中不存在分群为Sl＝Sn-Sm，则增加一个分群(sl,0)；
当两个分群为第三类时，
Figure BDA0002508175670000052
且Sm∪Sn≠Sm或Sn，当am＞ε，或an＞ε时，则增加一个分群为(Sm∪Sn-Sm∩Sn,0)；其中，ε为群内非同调指标可接受的最大值；
遍历所有组合之后，最终得到优化后的机群分群集合。
作为一种较佳的实施例，所述主动解列断面生成模块具体包括：基于网架结构得到各负荷节点与发电机节点之间的等值阻抗大小关系，将负荷分配给与其等值阻抗最小的发电机所在区域，得到以所有发电机节点为中心的分区图；根据发电机的分群结果，将不在同一群中的发电机所在发电机区域之间的边断开，并将该断面集合作为与本群及互补群对应的初始解列断面；通过调整各个负荷属于不同的发电机区域，使得同一分群中的发电机尽量分在相同的孤岛中。
作为一种较佳的实施例，所述离线筛选装置还包括断面选择模块，用于：基于主动解列断面生成模块得到的机群区域的初始划分结果，综合考虑各个区域的实时功率平衡、时间断面的潮流、故障扰动信息以及关键电气量实时响应信息，调整各个机群区域所对应的物理区域，指导最终主动解列断面的选择。
本发明所达到的有益效果：本发明的目的是为了给基于实时受扰信息的主动解列策略的制定奠定基础，降低主动解列断面搜索的计算量和难度，提出了基于离线仿真的主动解列断面的初筛方法，通过离线时域仿真获得系统的动态特性，同时结合网络拓扑结构给出所有可能的解列断面组合，最大限度保证区域电网的可靠供电；本发明通过离线时域仿真获得足够时长的系统受扰轨迹信息，利用EEAC分群方法确定故障集中所有失稳故障扰动下的系统互补群，通过对故障集中所有失稳故障下的分群结果进行聚类，得到该系统当前运行方式下所有可能被激发的机组分群组合的集合，再进一步结合网络拓扑结构给出初始的解列断面，最大限度提高主动解列控制的效率。
附图说明
图1是本发明的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法的优选实施例的工作流程图。
图2是本发明的两群之间的关系图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法的基本原理是：通过离线时域仿真获得足够时长的系统受扰轨迹信息，利用EEAC分群方法确定故障集中所有失稳故障扰动下的系统互补群，通过对故障集中所有失稳故障下的分群结果进行聚类，得到该系统当前运行方式下所有可能被激发的机组分群组合的集合，再进一步结合网络拓扑结构给出初始的解列断面。其具体实施例1的步骤如图1所示。
(1)首先根据电力系统的网架结构和运行方式，确定预想故障集。
(2)基于离线仿真模型，利用FASTEST软件对预想故障集进行仿真，得到预想故障集下的所有机组的功角轨迹曲线。
(3)针对每个故障下的受扰轨迹，基于扩展等面积准则EEAC筛选分成故障下互补的两群。
2-1)基于南瑞集团公司开发的FASTEST软件，对预想故障集的稳定特性进行仿真分析，自动得到系统的分群结果，分别记为领前群St与余下群At，对应的暂态功角稳定裕度为η。
3-1)筛选出暂态功角稳定裕度η小于零，并且满足互补两群中每群至少包含两个电厂的故障集。
3-2)基于EEAC自动得到的等值惯量中心的功角为
Figure BDA0002508175670000071
式中，Mi为领前群中机组i的惯量；δi为领前群中机组i的相对转子角；Mj为余下群中机组j的惯量；δj为余下群中机组j的相对转子角。
其中机组i在观察时间内的功角与该群惯量中心所对应的功角的方差来表示该机组的群内同调性，用群内所有机组的方差平均值来表征该群的非同调程度，如下式(2)所示。
Figure BDA0002508175670000072
式中，δi(t)为机组i在时刻t的功角；δ(t)为在时刻t的等值惯量中心功角；N为采样点总个数；n为该群内发电机组的总台数。
3-3)得到所有暂态失稳故障下的分群组合以及各个分群所对应的群内同调程度指标二元表集合为{(S1,a1),(S2,a2)……(Sz,az)}。根据各个分群之间的关系，可以分成图2所示的四类情况：(a)第一类：相等(b)第二类：包含
(c)第三类：相交(d)第四类：相离。
除第四类情况，其余三种情况均需要进一步优化分群，(4)根据筛选出的故障下互补群的分群结果，聚类生成该系统可能被激发的所有同调分群的集合；
具体方法如下：
当两个分群为第一类情况时，即满足Sm＝Sn，且am＞an时，则在初始集合中删除非同调指标较低的分群(sn,an)。
当两个分群为第二类情况时，即满足
Figure BDA0002508175670000073
且当前集合中不存在分群为Sl＝Sn-Sm，则增加一个分群(sl,0)；
当两个分群为第三类时，即
Figure BDA0002508175670000074
且Sm∪Sn≠Sm或Sn，当am＞ε，或an＞ε时，则增加一个分群为(Sm∪Sn-Sm∩Sn,0)。其中，ε为群内非同调指标可接受的最大值。
遍历所有组合之后，最终得到优化后的机群分群集合。
(5)根据分群集合，基于网络拓扑确定主动解列的初始断面；
5-1)基于网架结构得到各负荷节点与发电机节点之间的等值阻抗大小关系，将负荷分配给与其等值阻抗最小的发电机所在区域，得到以所有发电机节点为中心的分区图。
5-2)根据发电机的分群结果，将不在同一群中的发电机所在发电机区域之间的边断开，并将该断面集合作为与本群及互补群对应的初始解列断面。
5-3)通过调整各个负荷属于不同的发电机区域，使得同一分群中的发电机尽量分在相同的孤岛中。
(6)基于本技术得到的机群区域的初始划分结果，综合考虑各个区域的实时功率平衡、时间断面的潮流、故障扰动信息以及关键电气量实时响应信息等，调整各个机群区域所对应的物理区域，指导最终主动解列断面的选择。
本发明方法提出一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，降低主动解列控制断面选择的难度，最大限度减小重要负荷的损失。在确定的网络拓扑结构和运行方式下，利用本发明提供的主动解列断面选择方法可以通过离线仿真给出初始的主动解列断面集合，提高主动解列控制的效率。
本发明还提出一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，包括：
故障集生成模块，用于：根据电力系统的网架结构和运行方式，确定预想故障集；
响应轨迹曲线生成模块，用于：基于离线仿真模型，对预想故障集的稳定特性进行仿真分析，得到所有故障下的机组功角响应轨迹曲线；
EEAC筛选分群模块，用于：针对每个故障下的机组功角响应轨迹曲线，基于扩展等面积准则EEAC筛选分成故障下互补的两群；
聚类模块，用于：根据EEAC筛选分群模块的故障下互补群的分群结果，聚类生成电力系统被激发的所有同调分群的集合；
主动解列断面生成模块，用于：根据所有同调分群的集合，基于电力系统的网络拓扑确定主动解列的初始断面集合。
作为一种较佳的实施例，所述响应轨迹曲线生成模块具体包括：基于FASTEST软件，对预想故障下的稳定特性进行仿真分析，得到系统的分群结果，分别记为领前群St与余下群At，对应的暂态功角稳定裕度为η。
作为一种较佳的实施例，所述EEAC筛选分群模块还包括：筛选出暂态功角稳定裕度η小于零，并且满足互补两群中每群至少包含两个电厂的故障集。
作为一种较佳的实施例，所述EEAC筛选分群模块具体包括：
基于EEAC自动得到的等值惯量中心的功角为：
Figure BDA0002508175670000091
式中，Mi为领前群中机组i的惯量；δi为领前群中机组i的相对转子角；Mj为余下群中机组j的惯量；δj为余下群中机组j的相对转子角；
其中，机组i在观察时间内的功角与该群惯量中心所对应的功角的方差来表示该机组的群内同调性，用群内所有机组的方差平均值来表征该群的非同调程度，如下(2)式所示：
Figure BDA0002508175670000092
其中，δi(t)为机组i在时刻t的功角；δ(t)为在时刻t的等值惯量中心功角；N为采样点总个数；n为该群内发电机组的总台数。
作为一种较佳的实施例，所述EEAC筛选分群模块具体包括：得到所有暂态失稳故障下的分群组合以及各个分群所对应的群内同调程度指标二元表集合为{(S1,a1),(S2,a2)……(Sz,az)}；根据各个分群之间的关系，分成如下四类情况：(a)第一类：相等；(b)第二类：包含；(c)第三类：相交；(d)第四类：相离。
作为一种较佳的实施例，所述聚类模块具体还包括：
当两个分群为第一类情况时，满足Sm＝Sn，且am＞an时，则在初始集合中删除非同调指标较低的分群(sn,an)；
当两个分群为第二类情况时，满足
Figure BDA0002508175670000093
且当前集合中不存在分群为Sl＝Sn-Sm，则增加一个分群(sl,0)；
当两个分群为第三类时，
Figure BDA0002508175670000094
且Sm∪Sn≠Sm或Sn，当am＞ε，或an＞ε时，则增加一个分群为(Sm∪Sn-Sm∩Sn,0)；其中，ε为群内非同调指标可接受的最大值；
遍历所有组合之后，最终得到优化后的机群分群集合。
作为一种较佳的实施例，所述主动解列断面生成模块具体包括：基于网架结构得到各负荷节点与发电机节点之间的等值阻抗大小关系，将负荷分配给与其等值阻抗最小的发电机所在区域，得到以所有发电机节点为中心的分区图；根据发电机的分群结果，将不在同一群中的发电机所在发电机区域之间的边断开，并将该断面集合作为与本群及互补群对应的初始解列断面；通过调整各个负荷属于不同的发电机区域，使得同一分群中的发电机尽量分在相同的孤岛中。
作为一种较佳的实施例，所述离线筛选装置还包括断面选择模块，用于：基于主动解列断面生成模块得到的机群区域的初始划分结果，综合考虑各个区域的实时功率平衡、时间断面的潮流、故障扰动信息以及关键电气量实时响应信息，调整各个机群区域所对应的物理区域，指导最终主动解列断面的选择。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (16)

1.一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤SS1：根据电力系统的网架结构和运行方式，确定预想故障集；
步骤SS2：基于离线仿真模型，对所述预想故障集的稳定特性进行仿真分析，得到所有故障下的机组功角响应轨迹曲线；
步骤SS3：针对每个故障下的机组功角响应轨迹曲线，基于扩展等面积准则EEAC筛选分成故障下互补的两群；
步骤SS4：根据步骤SS3筛选分成的故障下互补群的分群结果，聚类生成电力系统被激发的所有同调分群的集合；
步骤SS5：根据步骤SS4的所有同调分群的集合，基于电力系统的网络拓扑确定主动解列的初始断面集合。
2.根据权利要求1所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，其特征在于，所述步骤SS2具体包括：基于FASTEST软件，对预想故障集的稳定特性进行仿真分析，得到系统的分群结果，分别记为领前群St与余下群At，对应的暂态功角稳定裕度为η。
3.根据权利要求1所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，其特征在于，所述步骤SS3具体还包括：筛选出暂态功角稳定裕度η小于零，并且满足互补两群中每群至少包含两个电厂的故障集。
4.根据权利要求1所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，其特征在于，所述步骤SS3具体包括：
基于EEAC自动得到的等值惯量中心的功角为：
Figure FDA0002508175660000011
式中，Mi为领前群中机组i的惯量；δi为领前群中机组i的相对转子角；Mj为余下群中机组j的惯量；δj为余下群中机组j的相对转子角；
其中，机组i在观察时间内的功角与该群惯量中心所对应的功角的方差来表示该机组的群内同调性，用群内所有机组的方差平均值来表征该群的非同调程度，如下(2)式所示：
Figure FDA0002508175660000021
其中，δi(t)为机组i在时刻t的功角；δ(t)为在时刻t的等值惯量中心功角；N为采样点总个数；n为该群内发电机组的总台数。
5.根据权利要求4所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，其特征在于，所述步骤SS3具体包括：得到所有暂态失稳故障下的分群组合以及各个分群所对应的群内同调程度指标二元表集合为{(S1,a1),(S2,a2)……(Sz,az)}；根据各个分群之间的关系，分成如下四类情况：(a)第一类：相等；(b)第二类：包含；(c)第三类：相交；(d)第四类：相离。
6.根据权利要求1所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，其特征在于，所述步骤SS4具体还包括：
当两个分群为第一类情况时，满足Sm＝Sn，且am＞an时，则在初始集合中删除非同调指标较低的分群(sn,an)；
当两个分群为第二类情况时，满足
Figure FDA0002508175660000022
且当前集合中不存在分群为Sl＝Sn-Sm，则增加一个分群(sl,0)；
当两个分群为第三类时，
Figure FDA0002508175660000023
且Sm∪Sn≠Sm或Sn，当am＞ε，或an＞ε时，则增加一个分群为(Sm∪Sn-Sm∩Sn,0)；其中，ε为群内非同调指标可接受的最大值；
遍历所有组合之后，最终得到优化后的机群分群集合。
7.根据权利要求1所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，其特征在于，所述步骤SS5具体包括：
基于网架结构得到各负荷节点与发电机节点之间的等值阻抗大小关系，将负荷分配给与其等值阻抗最小的发电机所在区域，得到以所有发电机节点为中心的分区图；
根据发电机的分群结果，将不在同一群中的发电机所在发电机区域之间的边断开，并将该断面集合作为与本群及互补群对应的初始解列断面；
通过调整各个负荷属于不同的发电机区域，使得同一分群中的发电机尽量分在相同的孤岛中。
8.根据权利要求1所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选方法，其特征在于，所述离线筛选方法还包括：基于步骤SS5得到的机群区域的初始划分结果，综合考虑各个区域的实时功率平衡、时间断面的潮流、故障扰动信息以及关键电气量实时响应信息，调整各个机群区域所对应的物理区域，指导最终主动解列断面的选择。
9.一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，包括：
故障集生成模块，用于：根据电力系统的网架结构和运行方式，确定预想故障集；
响应轨迹曲线生成模块，用于：基于离线仿真模型，对预想故障集的稳定特性进行仿真分析，得到所有故障下的机组功角响应轨迹曲线；
EEAC筛选分群模块，用于：针对每个故障下的机组功角响应轨迹曲线，基于扩展等面积准则EEAC筛选分成故障下互补的两群；
聚类模块，用于：根据EEAC筛选分群模块的故障下互补群的分群结果，聚类生成电力系统被激发的所有同调分群的集合；
主动解列断面生成模块，用于：根据所有同调分群的集合，基于电力系统的网络拓扑确定主动解列的初始断面集合。
10.根据权利要求9所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，所述响应轨迹曲线生成模块具体包括：基于FASTEST软件，对预想故障下的稳定特性进行仿真分析，得到系统的分群结果，分别记为领前群St与余下群At，对应的暂态功角稳定裕度为η。
11.根据权利要求9所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，所述EEAC筛选分群模块还包括：筛选出暂态功角稳定裕度η小于零，并且满足互补两群中每群至少包含两个电厂的故障集。
12.根据权利要求9所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，所述EEAC筛选分群模块具体包括：
基于EEAC自动得到的等值惯量中心的功角为：
Figure FDA0002508175660000041
式中，Mi为领前群中机组i的惯量；δi为领前群中机组i的相对转子角；Mj为余下群中机组j的惯量；δj为余下群中机组j的相对转子角；
其中，机组i在观察时间内的功角与该群惯量中心所对应的功角的方差来表示该机组的群内同调性，用群内所有机组的方差平均值来表征该群的非同调程度，如下(2)式所示：
Figure FDA0002508175660000042
其中，δi(t)为机组i在时刻t的功角；δ(t)为在时刻t的等值惯量中心功角；N为采样点总个数；n为该群内发电机组的总台数。
13.根据权利要求12所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，所述EEAC筛选分群模块具体包括：得到所有暂态失稳故障下的分群组合以及各个分群所对应的群内同调程度指标二元表集合为{(S1,a1),(S2,a2)……(Sz,az)}；根据各个分群之间的关系，分成如下四类情况：(a)第一类：相等；(b)第二类：包含；(c)第三类：相交；(d)第四类：相离。
14.根据权利要求9所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，所述聚类模块具体还包括：
当两个分群为第一类情况时，满足Sm＝Sn，且am＞an时，则在初始集合中删除非同调指标较低的分群(sn,an)；
当两个分群为第二类情况时，满足
Figure FDA0002508175660000043
且当前集合中不存在分群为Sl＝Sn-Sm，则增加一个分群(sl,0)；
当两个分群为第三类时，
Figure FDA0002508175660000044
且Sm∪Sn≠Sm或Sn，当am＞ε，或an＞ε时，则增加一个分群为(Sm∪Sn-Sm∩Sn,0)；其中，ε为群内非同调指标可接受的最大值；
遍历所有组合之后，最终得到优化后的机群分群集合。
15.根据权利要求9所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，所述主动解列断面生成模块具体包括：基于网架结构得到各负荷节点与发电机节点之间的等值阻抗大小关系，将负荷分配给与其等值阻抗最小的发电机所在区域，得到以所有发电机节点为中心的分区图；根据发电机的分群结果，将不在同一群中的发电机所在发电机区域之间的边断开，并将该断面集合作为与本群及互补群对应的初始解列断面；通过调整各个负荷属于不同的发电机区域，使得同一分群中的发电机尽量分在相同的孤岛中。
16.根据权利要求9所述的一种基于受扰轨迹的主动解列断面离线筛选装置，其特征在于，所述离线筛选装置还包括断面选择模块，用于：基于主动解列断面生成模块得到的机群区域的初始划分结果，综合考虑各个区域的实时功率平衡、时间断面的潮流、故障扰动信息以及关键电气量实时响应信息，调整各个机群区域所对应的物理区域，指导最终主动解列断面的选择。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113506186A (zh) * 2021-06-22 2021-10-15 清华大学 电力系统受扰轨迹筛选方法、装置、电子设备和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102324743A (zh) * 2011-09-21 2012-01-18 国网电力科学研究院 电力系统在线暂态安全稳定评估预想故障筛选方法
CN102999788A (zh) * 2012-11-06 2013-03-27 天津大学 基于多层图分割的电力系统主动解列断面快速搜索方法
CN106446471A (zh) * 2016-11-21 2017-02-22 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 一种应用于交直流系统的解列断面预筛选方法及系统
CN107017632A (zh) * 2017-05-24 2017-08-04 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 一种电力系统主动解列断面搜索方法与孤岛调整策略
CN110277783A (zh) * 2019-05-30 2019-09-24 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种电力系统的在线主动解列控制方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102324743A (zh) * 2011-09-21 2012-01-18 国网电力科学研究院 电力系统在线暂态安全稳定评估预想故障筛选方法
CN102999788A (zh) * 2012-11-06 2013-03-27 天津大学 基于多层图分割的电力系统主动解列断面快速搜索方法
CN106446471A (zh) * 2016-11-21 2017-02-22 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 一种应用于交直流系统的解列断面预筛选方法及系统
CN107017632A (zh) * 2017-05-24 2017-08-04 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 一种电力系统主动解列断面搜索方法与孤岛调整策略
CN110277783A (zh) * 2019-05-30 2019-09-24 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种电力系统的在线主动解列控制方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113506186A (zh) * 2021-06-22 2021-10-15 清华大学 电力系统受扰轨迹筛选方法、装置、电子设备和存储介质
CN113506186B (zh) * 2021-06-22 2022-09-27 清华大学 电力系统受扰轨迹筛选方法、装置、电子设备和存储介质

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