基于PMU的广域电网相量测量系统概述

随着电力系统的发展和对安全稳定性要求的不断提高,传统的以SCADA/EMS为代表的基于稳态的监控系统将难以满足实时性的要求,而基于相量测量装置（PMU）的电网广域测量系统（WAMS）却能很好地解决电力系统广域空间同步测量的问题。使电网控制中心能在统一的时标下,根据各个PMU的测量信息对电力系统的状态进行分析,并进行全电网的稳定控制、事故预警等。为此,对WAMS的组成结构、发展状况和应用前景等进行了较为详细的概述。     

电力系统低频振荡的广域监测与控制综述

综述了广域测量系统(WAMS)在电力系统低频振荡的在线监测、离线分析和阻尼控制器设计中的应用。介绍了多种从WAMS实测数据中提取低频振荡参数的分析方法和基于广域信号设计的阻尼控制器。通过对各种方法的比较,指出信号噪声和电力系统的非线性本质是影响分析结果的主要因素。基于广域信号设计阻尼控制器的目的在于改善对区域振荡模式的可观性,但是WAMS信号的选择、与当地信号的配合、量测的延时及其不可观性是研究中的难点。     

基于广域发电机状态信息的电力系统暂态不稳定性实时预测

基于两机群等值方法,将相平面轨迹几何特征判据推广应用于多机系统暂态不稳定性实时预测.为实现该不稳定性预测方案在可靠性和快速性的折衷,着重研究了失稳模式实时筛选和基于预测轨迹的不稳定性判别2项关键性技术.失稳模式实时筛选技术利用角度间隙作为指标选择主导模式搜索方向,并采用不稳定性条件作为搜索终止判据,从而使得搜索中所得主导模式随着轨迹发展逐渐逼近真实失稳模式;基于预测轨迹的不稳定性判别技术将只在参数时变性恶化系统稳定性时进行等值轨迹的预测,并基于该预测轨迹的几何特征判断系统是否稳定.IEEE 145节点系统和某实际电网系统的仿真计算验证了所提预测方案的有效性.     

广域测量系统在电力系统中的应用研究

广域测量系统WAMS(Wide Area Measurement System)主要源自电力系统时间上同步和空间上广域的需求,利用全球定位系统GPS(Global position system)时钟同步,进行广域电力系统状态测量,回顾了国内外WAMS的发展概况,论述了同步相量测量方法的原理,重点阐述了WAMS在电力系统中的应用,最后论述了它的未来发展趋势.     

基于WAMS的电力系统暂态稳定的快速预测

提出一种基于广域测量系统WAMS(Wide-area Measurement System)的电力系统暂态稳定实时快速定量分析的方法.该方法根据PMU实时采集的各发电机转子角速度及电磁功率,通过预测扰动结束后系统运动轨迹和基于暂态能量的轨迹分析法来评估系统的暂态稳定性.在6机系统上进行仿真计算,结果表明,该方法能有效预测电力系统的暂态稳定性.     

一种基于LS-SVR的电网在线暂态稳定性预测新方法

广域测量系统WAMS(Wide Area Measure System)的出现,为大电网在线暂稳预测提供了新的实时数据平台。基于WAMS数据,通过CCCOI-RM变换将系统进行简化等值,采用最小二乘支持向量机回归算法LS-SVR(Least Square Support Vector Regression)的出色学习性能和非线性处理能力,对等值系统的功角轨迹进行在线学习和实时预测,并进一步使用极值、阈值双重判据进行暂态稳定性判断。该方法不用考虑系统详细结构,计算速度快,预测时间长,仿真分析表明所提出的方法能够快速准确地预测电力系统的暂态稳定性,并为下一步采取相应的紧急预控制措施提供相对充裕的时间窗口。     

一种基于LS-SVR的电网在线暂态稳定性预测新方法

广域测量系统 WAMS(Wide Area Measure Systom)的出现,为大电网在线暂稳预测提供了新的实时数据平台,基于WAMS数据,通过CCC01-RM变换将系统进行简化等值,采用最小二乘支持向量机回归算法LS-SVR(Least Square Support Vectot Regression)的出色学习性能和非线性处理能力,对等值系统的功角轨迹进行在线学习和实时预测,并进一步使用极值、阈值双重判据进行暂态稳定性判断.该方法不用考虑系统详细结构,计算速度快,预测时间长,仿真分析表明所提出的方法能够快速准确地预测电力系统的暂态稳定性,并为下一步采取相应的紧急预控制措施提供相对充裕的时间窗口.     

利用PMU数据提高电力系统状态估计精度的方法

同步相量测量单元(phasor measurements units,PMU)因能测得高精度的同步相量数据而被广泛应用于电力系统中,而传统的监控及数据采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)是电力系统运行和静态安全监视的基础。文中提出了一种PMU与SCADA数据共存的数学模型用于电力系统状态估计。该模型在保留原有SCADA数据的同时,通过虚拟测量方法对PMU观测范围进行大范围拓展,提高数据冗余度及状态估计的精度。仿真结果表明,该方法具有较高的估计精度,且不受网络拓扑结构和PMU数量限制,适于SCADA和PMU数据共存系统。     

基于SCADA/PMU混合量测的广域动态实时状态估计方法

根据来自监视控制与数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统和相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的数据特点,提出了一种基于SCADA/PMU混合量测的广域动态实时状态估计方法,该方法充分利用了各节点间电压变化的相互联系,通过SCADA系统提供的初始值和安装PMU的节点的电压量测可简单地获得其他未安装PMU节点的电压相量。该方法有效地解决了在PMU配置不足的情况下如何观测电网状态以及如何在动态过程下实时观测电网。最后,通过对新英格兰10机39节点系统的多种故障进行仿真,验证了该方法的有效性和准确性。     

基于广域测量系统的暂态失稳判别方法适应性研究

分析了在广泛应用相量测量单元（phasor measurement unit,PMU）和广域测量系统（wide area measurement system,WAMS）的情况下,电力系统的受扰轨迹规律,研究了基于WAMS的暂态稳定判别技术,分析了状态量门槛值判别方法、基于相平面轨迹凹凸性判别方法、基于单机能量函数判别方法及基于实测轨迹的扩展等面积准则（extended equal area criteria,EEAC）判别方法等的原理及特点。以2012年南方电网丰大计算数据为基础,以实际系统为研究平台,通过仿真分析验证,从准确性、快速性及对测量的要求等方面,对比分析了暂态失稳判据的优缺点及适用性,为工程化应用提供了重要参考。     

基于轨迹几何特征的暂态不稳定识别

提出一种基于实时测量的暂态不稳定在线识别方法,其能够用于触发某一类离散紧急控制措施。该方法通过在每一采样时刻观测等值系统故障后轨迹的几何特性,提前判别系统的稳定性,预测系统稳定性的最佳模式在每一采样时刻动态决定并刷新。与以往扩展等面积准则不同,该方法无需计算等值系统的不稳定平衡点,能够克服在静态扩展等面积法则中使用的一些假设限制。使用IEEE 50机测试系统算例证明了该方法对于识别复杂区间同步失稳问题的可靠性和有效性。     

基于WAMS的电力系统受扰轨迹预测

基于相量测量单元（PMU）上传的实时功角数据,应用曲线拟合理论,提出了一种电力系统事故后功角轨迹快速预测的新方法。该方法从一个简单电力系统调速控制模型出发,推导出了功角与时间关系的数学模型,即功角随时间呈正弦衰减变化。由此提出了利用三角函数曲线拟合技术,对功角受扰轨迹进行预测。对IEEE 9节点系统与华北电网进行了仿真计算,结果验证了该方法的有效性。此外,与多项式曲线拟合法的对比分析表明,该方法优于传统的多项式曲线拟合法,具有更好的预测效果。     

基于CIM的广域测量系统的信息模型

针对当前广域测量系统WAMS尚没有统一的信息模型,不能与其它应用系统有效信息共享的现状,对IEC 61970标准的公共信息模型CIM进行了深入研究,并且结合WAMS的特点及其在电力系统中的应用情况,提出了基于CIM的WAMS信息模型,定义了WAMS的CIM类及其相应的属性信息。在该模型扩展的基础之上,提出了一个基于消息中间件的电力信息集成系统,以说明该信息模型的应用前景。     

基于广域测量系统的次同步振荡在线监测预警方法

及时发现并采取措施消除电力系统中的次同步振荡,对保障机组安全和电力系统稳定运行都非常重要.结合相量测量单元的工作原理,详细分析了电力系统中次同步频率成分对同步相量测量结果的影响,指出次同步振荡的存在相当于是对同步相量的幅值和相位进行调制.在此基础上,给出了基于相量测量单元上传的同步相量测量结果和励磁电流测量结果实现次同...     

基于广域测量系统的快速暂态稳定预测方法

在运用相量测量单元实测系统故障时轨线的基础上,采用一种在机器人领域广泛应用的抓球算法,对电力系统故障后预判失稳的发电机转子角进行预测.该方法分为跟踪和预测2个阶段:首先应用粒子群优化算法对跟踪阶段进行多参数优化,加快了跟踪的过程;然后利用泰勒级数展开法预测发电机的转子角.该方法无需知道系统结构的先验知识,可以提前0.5 s判断各发电机的同步性,得到足够的"可用反应时间"用于在线失稳预警或就地控制.在10机39节点的新英格兰测试系统和50机145节点测试系统上的仿真结果表明了该方法的有效性.     

融合轨迹预测技术的输电线路新型自适应重合闸

输电线路故障的重合闸时刻对系统的暂态稳定有很重要的影响.针对目前最佳重合时刻难以在线确定的问题,提出融合轨迹预测技术的重合时刻在线捕捉方法.核心是利用机组功角的轨迹预测信息,确定系统振荡机组的主导模式,并按主导模式对机组进行分群,将多机系统复杂的暂态稳定性问题转化为对应的单机无穷大系统的功角稳定性分析,选其单机无穷大系...     

广域测量系统中刀片式构架相量数据集中器的设计与实现

基于同步相量测量技术的广域测量系统(WAMS)为电力系统各领域的研究和开发提供了全新的数据支持平台。相量数据集中器(PDC)是WAMS中连接同步相量测量单元(PMU)和测量主站的关键环节,目前多数解决方案是采用工控机来实现。实际情况表明,基于工控机的PDC在可靠性和可扩展性方面存在明显不足。采用刀片式构架理念设计的新型PDC极大地提高了其在可靠性和可扩展性方面的表现,特别是对基于IEC 61850标准过程层总线的智能变电站有很好的适应性,实际运行验证了所提出的解决方案有效、实用。     

基于机端PMU量测的系统受扰轨迹预测

提出了基于机端相量测量单元量测数据的多机系统受扰轨迹预测方法,结合状态估计或潮流数据,在系统受扰后将其降阶简化为仅含有配置了相量测量单元的发电机节点系统,利用相量测量单元的量测数据修正降阶系统节点电压和电流之间的关系,然后将其代入相应的发电机模型,从而实现了系统受扰轨迹预测。该方法采用时间间隔较大的状态估计或潮流数据计算节点电压和电流传递关系矩阵的初值,并利用该矩阵主对角元的变化反映受扰后系统各元件的详细模型、网络拓扑和参数的改变,然后使用相量测量单元毫秒级的量测数据对其进行修正,从而为在实际应用中将相量测量单元与SCADA系统相结合做出了有益探索。最后以一个6机25节点系统为例验证了该方法的有效性。