发电机组轴电流的危害及轴电流保护

介绍轴电压、轴电流产生的原因及对机组带来的危害,提出防范办法.结合龙滩水电站轴电流保护的配置情况,阐述了其轴电流保护的设计及应用.     

龙滩水电站机组轴电流保护

介绍了水轮发电机组轴电流产生的原因和危害,以及常规轴电流保护和龙滩水电站机组轴电流保护的原理,可以看出龙滩水电站机组轴电流保护在设计原理上更为先进可靠,其轴电流保护不仅可以避免因电流互感器二次侧输出而受外界电磁或负荷电流变化干扰,而且可以在轴电流产生前报警,防止事故发生。另外,龙滩水电站轴电流保护在运输、安装、维护和数据采集等方面比常规轴电流保护更具优势。针对龙滩水电站机组轴电流保护在运行期间出现的异常情况,简要总结了运行维护中需要注意的事项。     

用于负荷侧强迫振荡监测的PMU优化配置

针对电力系统周期性负荷扰动引发的强迫振荡问题,提出了一种应用于负荷侧强迫振荡监测问题的相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)优化配置方法。通过分析冲击负荷典型特征得出PMU监测策略,缩小监测范围以保证PMU配置的经济性;建立二分类逻辑树来进行PMU优化配置分析,并利用网络连通算法和网络拓扑辨识来获取进行PMU优化配置所需的网络中变电站编号、PMU配置状态及网络中各节点连接情况等数字化信息。该方法保证了PMU配置的经济性与负荷侧强迫振荡的监控,最后通过示例验证了该方法的可行性。     

PMU低频振荡就地辨识研究

讨论了PMU装置上低频振荡就地辨识的实现。低频振荡辨识通常是在WAMS主站端,通过对接收到的PMU数据进行分析,进而提取振荡参数来实现。主站数据来自PMU装置,因此可以在PMU装置上充分利用原始数据进行低频振荡分析。本文选择联络线或者机组的功率来进行振荡辨识。利用功率突变、序分量等判据结合Mandani模糊逻辑区分振荡和短路。原始数据经过滤波后,利用Prony方法分析振荡幅值、频率和阻尼比等参数。仿真和实验显示了在PMU上进行低频振荡分析的有效性。     

一种新的考虑电力系统潮流直接可解的PMU最优配置

同步相量测量单元(PMU)可以直接量测节点电压相量和与该节点相连的支路电流相量。通过在适当位置配置PMU,便可使潮流方程不需迭代直接可解,为此提出了计及PMU支路电流相量的潮流方程直接可解法,并采用粒子群优化算法解决了PMU的最优配置问题。算例结果表明本方法有效,并可以减少所需PMU的个数,因此具有实际的应用价值。     

一种新的考虑电力系统潮流直接可解的PMU最优配置

同步相量测量单元(PMU)可以直接量测节点电压相量和与该节点相连的支路电流相量.通过在适当位置配置PMU,便可使潮流方程不需迭代直接可解,为此提出了计及PMU支路电流相量的潮流方程直接可解法,并采用粒子群优化算法解决了PMU的最优配置问题.算例结果表明本方法有效,并可以减少所需PMU的个数,因此具有实际的应用价值.     

新型配电网线路PMU装置的研制

小型化、低成本、易带电安装是配电网线路相量测量单元(PMU)的发展方向。文中设计了一种应用于配电网广域测量系统的新型分布式PMU装置。通过高密度感应取电模块从线路中获取能量为装置供电,采用印刷电路板(PCB)式罗氏线圈测量线路电流,利用空间电容分压传感器实现线路电压测量,通过分布式同步采样实现全网的电压、电流采集,为新型配电网线路PMU的研制提供了一种新的解决方案。目前,配电网线路PMU测试样机已实地测试并传回监测数据,装置各模块均能稳定正常工作,测量结果能正确反映线路电压电流。     

为华东电网主系统安全稳定运行PMU设备投运

PMU—A2PHGS1型同步相量测量装置（简称PMU）,即发电机及电网“同步相量测量装置”,是发电厂将“电气功角”等有关数据实时在线测量并提供给电网调度中心,以便电网调度中心及时掌握发电厂机组运行工况及线路潮流分布情况,以确保电网稳定安全”、经济运行的重要设备。淮北发电厂经过安装调试,该厂220kV母线电压、发电机励磁系统等数据,通过PMU装置已成功传输到安徽省电力公司调度中心。     

基于混合量测的电力系统状态估计混合算法

研究了相量量测装置(PMU)相量量测和监控与数据采集(SCADA)量测混合使用时的数据匹配问题,提出了利用状态量转换预测得到预报系统状态和预报节点注入电流向量的方法。在此基础上,提出了应用PMU实时相量量测和预报节点注入电流向量的线性静态状态估计算法,以及应用PMU实时相量量测和预报系统状态的线性动态状态估计算法。文中将这2种算法与传统状态估计算法相结合,组成了状态估计混合算法,保证了状态估计的计算精度。该混合算法有效减少了状态估计的计算时间,对PMU的量测配置也没有严格的要求,具有很好的通用性。最后采用IEEE30节点系统对该方法进行了验证。     

基于相量采集单元在线交流采样精度的校验方法

介绍一种基于相量采集单元在线交流采样精度的校验方法:应用交流采样校验装置对相量采集单元(PMU)的在线电压、电流相量以及功率、频率等进行加量校验,通过计算对比参数,确定PMU在线交流采样误差,以便更好地反映PMU在线交流参数精度。与传统离线交流采样精度校验方法相比,具有不影响正常供电,带负荷进行交流采样数据精度校验的优点。     

考虑电力系统潮流直接可解的同步相量量测单元最优配置

基于全球定位系统(Global Positioning System,GPS)的同步相量量测单元(Phasor Measurement Unit,PMU)是一种新型的量测装置,该装置可以直接量测节点电压相量.文章在电力系统潮流直接可解概念的基础上提出了采用遗传算法解决PMU的最优配置问题.数学模型(即评价函数)的构造是采用遗传算法的主要瓶颈,文章建立了PMU最优配置的数学模型,并以此模型为评价函数开发出相应的遗传算法.算例结果表明文章所建立的模型和采用的算法是有效的.     

Multi‐objective PMU placement optimization considering the placement cost including the current channel allocation and state estimation accuracy

The optimal phasor measurement unit (PMU) placement problem in power systems has been considered and investigated by many researchers for accurate and fast state estimation by PMUs. However, the current channel cost of the PMU affects the total placement cost. This paper proposes a novel formulation in the multi‐objective optimal PMU placement, which minimizes the PMU placement cost with the current channel selection and the state estimation error. The current channel selection is represented as a decision variable in the optimization. For trade‐off objective functions, the Pareto approach by nondominated sorting genetic algorithm II (NSGA‐II) is applied in the optimization. The result of the numerical experiment in this paper demonstrates the advantage of considering the appropriate PMU current channel allocation, compared with the conventional method that ignores it, in the modified IEEE New England 39‐bus test system. As a result, the proposed method obtained a better Pareto solution compared with the conventional one because of the consideration for the current channel selection. An advantage of the proposed PMU placement is that it is able to reduce the total PMU placement cost while maintaining the state estimation accuracy.     

次同步振荡监测控制系统的研究与实现

研究了一种次同步振荡监测控制系统,由监测控制装置、同步相量测量单元(PMU)和监测分析主站三部分构成。监测控制装置通过功率轨迹跟踪的辨识技术,快速准确地识别次同步振荡工况。同时结合火电机组的模态频率特征,以分轮分级的控制策略,在火电机组扭振保护动作前快速平息电网次同步振荡。提出了次同步振荡的全景分析方案,通过召唤PMU的连续录波文件,在监测分析主站实现了全网次同步振荡状态的自动计算和直观展示,为次同步振荡机理研究创造了有利条件。最后,通过工程应用案例验证了系统的可行性和有效性。     

基于相关度同调分析的PMU配置

基于全球定位系统GPS的同步相量量测单元PMU(Phasor Measurement Unit)是一种新型的量测装置,该装置可以直接量测节点电压相量。文章在电力系统同调性概念的基础上,通过数字仿真获取发电机的时间响应曲线,定义了基于相关性原理的发电机同调指标。该方法简明且易于实现,具有较高的应用价值。通过IEEE39节点对该方法进行了验证。     

PMU数据用于SCADA时滤除低频干扰的方法

广域测量系统采集的相量测量单元(PMU)数据越来越广泛应用于电网数据采集与监控系统,由于PMU采用的快速傅里叶变换算法无法区分工频信号和低频干扰,PMU采集的工频变量数据中包含低频振荡扰动成分,将影响电网稳态计算和分析的正确性。为了提取PMU采集数据中的工频变量,以低频强迫振荡为例,分析了低频振荡对PMU采集工频变量的影响,利用计算PMU采集数据的上包络和下包络并求出均值的方法,提出了一种分离PMU采集数据中低频干扰以获取工频变量的方法。通过对低频强迫振荡时PMU采集的实际电网数据进行分析,验证了文中所提方法的正确性。理论分析和实际PMU数据分析结果表明,所提方法能够快速准确提取PMU采集数据中的工频变量,对于提高PMU数据在电网稳态分析和动态监测中的利用价值,具有重要意义和较大价值。     

基于流聚类的PMU异常数据辨识算法

为保证同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)采集数据的准确应用,须排除其量测值中的异常数据。现有PMU异常数据辨识算法存在算法复杂度高、难以在线更新、多源数据难以校准、依赖多源数据应用难度大等不足。为此,文中从PMU事件数据和异常数据模型及PMU异常数据判别信息熵定义出发,提出基于该信息熵的异常数据辨识框架。在此框架基础上,基于利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)算法提出PMU异常数据辨识算法;然后,对所提出的算法进行原型实现,并针对某变电站的PMU采集数据集进行算法实验验证。实验结果表明,与一类支持向量机(one-class support vector machine,OCSVM)算法与间隙统计算法相比,文中算法的准确度及实时性均具有较强的优势。     

一起相间接地短路故障引起的负荷损失事故分析

分析和研究了一起复杂相间接地短路故障引起的大量负荷瞬间损失事故。根据能量管理系统（energy management system,EMS）的事故追忆、功角测量装置（phasor measurement unit,PMU）的波形及故障录波,对事故过程和原因进行了分析。得出负荷损失的主要原因是系统电压在事故过程中瞬间降低,用户侧设备低压、失压保护或脱扣装置动作跳闸所致。采用BPA分析计算软件,对事故进行了模拟仿真,仿真计算结果与实际故障时所采集到电压变化曲线趋势及规律基本一致。最后,对类似事故的防范措施及用户侧低压、失压脱扣装置的管理工作提出了建议。