电力系统动态响应的数据挖掘

【摘要】：电力系统是一个处于不断的扰动之中的复杂动态系统。现代电力系统的新特点, 诸如环保约束、跨区联网及电力市场,使得电力系统的运行条件变得更苛刻、更难预 测,掌握系统运行动态对于保证电力系统安全稳定运行越来越重要。通常电力系统的 稳定分析必须依靠建立电力系统模型,对特定故障集数值仿真获得轨迹进行研究。但 是系统运行方式多变;扰动场景可能非常复杂;同时电力系统的模型带有无法完全精 确获得的连续和/或不连续的时变参数,精确模拟电力系统的实际运行动态非常困难。 与此相比,由电网数据测量装置,如相量测量装置(Phasor Measurement Unit-PMU) 所记录的系统受扰轨迹是对系统动态特性的真实反映,从中提取稳定性信息对掌握系 统运行特点和稳定特性非常重要。 本文对实测电力系统动态响应的数据挖掘进行了研究,对当前相量测量数据应用 的状况和存在的问题进行了探讨,提出了实测摇摆曲线的暂态稳定分析算法和时变动 态特性的小波脊分析算法。 PMU与数值积分仿真相同,只能给出系统受扰轨迹,可以据此凭经验判断电力 系统是否稳定,但无法了解其稳定的程度。如果系统运行点离稳定边界足够近,那么 无论多么小的一个参数变化都可能导致系统失稳。因此,除了判断系统是否稳定外, 还应该掌握它离开临界稳定条件的距离,即稳定裕度。本文提出的暂态稳定特性提取 算法采用扩展等面积准则(Extended Equal-Area Criterion-EEAC)分析实测动态响应 轨迹,给出暂态稳定裕度的量化指标。EEAC基于轨迹求取稳定裕度指标,不仅适用 于研究积分轨迹,也可用于从PMU实测摇摆曲线中提取暂态稳定特性,只不过要避 免利用难以精确测量的数学模型参数。在计算过程中,采用动态网络等值方法实时更 新系统降阶导纳阵,并引入同调群等值以适应大系统节点多、系统动态特性复杂的特 点。该方法克服了系统模型和参数误差影响,以及实际大系统结点多、规模大、暂态 特性复杂造成的分析困难,给出了能够精确描述系统稳定状况的量化裕度指标。 PMU的应用推动了从实测曲线中提取动态特性的研究,对研究低频振荡的机理 和指导控制器的设计具有重要作用。电力系统是一个非自治的复杂系统,因而其时间 响应为非平稳过程,这个特点对实测轨线来说格外重要,在系统接近稳定极限时:扰 动可能激发出时变性较强的非线性动力学特性。低频振荡的暂态过程中往往共存着不 同的模式,而各振荡模式又可能随时间而变。特征值方法不能反映时变特性,也不适 用于强非自治非线性的系统。非线性分析理论虽然能够分析振荡特性的非线性特征, 但是难以给出直观的振荡特性参数,更无法给出可实施的控制措施。本文引入小波脊 算法分析动态特性。小波脊算法利用小波变换的局部极大值确定信号中存在的主要频 率分量,能够动态检测瞬时频率的变化,适用于非平稳信号的处理。小波脊算法不但 山东大学博士学位论文 能有效消除噪声,并且很好地反映了复杂振荡过程中所包含的多个模式随时间的变化 规律,提高了识别能力和精度。在应用Morlet小波进行分析的过程中,针对电力系 统低频振荡信号的特点,考察了Morlet小波的时频分辨特性。 上述两算法的有效性都在对实际大电网的仿真计算得到了验证,可以为电力系统 运行、规划和分析人员提供更可靠的分析结果。本文研究内容是华东电网广域监测分 析保护控制系统(Wide Area Monitoring劫alysis preteetion一eontrol一wARMAP)研究 子课题之一。通过在工程应用中不断完善,必将为全国互联电网的动态稳定监控系统 提供实用的分析工具。 关键词动态响应;相量测量装置;暂态稳定;稳定裕度;扩展等面积准则(E EAC); 动态特性;小波;脊;