负荷激励下的互联系统振荡稳定性在线辨识

电力系统振荡稳定性辨识的传统方法是利用人工扰动试验或外加激励信号激发系统的,这种方法妨碍了电力系统正常运行.因此,以负荷随机波动为激励信号辨识电力系统振荡稳定性被认为是实现电力系统在正常工况下"全天候"振荡监测的途径.本文首先指出了电力系统在线辨识需要解决的若干关键问题,然后提出并证明了负荷波动作为激励信号的可行性,并将子空间算法应用于电力系统MIMO模型的辨识.为了大幅度减小辨识模型阶次,根据模式解耦性提出了互联电力系统的区域分割辨识方案.最后,以一个8机4区域电力系统为例,对所提方案进行了验证,证明该方法可以准确地识别出电力系统的特征值及模态振型.     

工况模态分析在低频振荡辨识中的应用初探

工况模态分析是结构动力学工程模态辨识的前沿课题,初步探讨了这一概念应用于电力系统低频振荡特性在线辨识的可能性.论述了电力系统低频振荡和一般振动力学数学模型的相似性,利用随机子空间算法辨识低频振荡的频率、阻尼和振型.随机子空间算法无须人工激励电力系统,利用日常负荷的随机波动激励系统,通过相量测量单元(PMU)采集发电机功角摇摆轨迹数据,识别电力系统振荡特征参数.在Matlab仿真平台上,通过对一个3机电力系统的实例分析,证明所提方法对振荡频率、阻尼比和振型识别的有效性.     

识别电力系统密集振荡模式的模态灵敏度方法

密集振荡模式可能会对电力系统动态特性产生重要影响,研究这种影响具有重要意义,而识别密集振荡模式是进行相关研究的基础。在分析机械力学领域密集模式判定方法的基础上,提出了一种识别电力系统密集振荡模式的模态灵敏度方法。该方法计算简单,能有效识别密集振荡模式,根据模态灵敏度信息还可以判断振荡模态的变化趋势。采用10机和24机两个算例验证了所提方法的有效性。     

工况模态分析在低频振荡辨识中的应用初探

工况模态分析是结构动力学工程模态辨识的前沿课题,初步探讨了这一概念应用于电力系统低频振荡特性在线辨识的可能性。论述了电力系统低频振荡和一般振动力学数学模型的相似性,利用随机子空间算法辨识低频振荡的频率、阻尼和振型。 随机子空间算法无须人工激励电力系统,利用日常负荷的随机波动激励系统,通过相量测量单元（PMU）采集发电机功角摇摆轨迹数据,识别电力系统振荡特征参数。在Matlab仿真平台上,通过对一个3机电力系统的实例分析, 证明所提方法对振荡频率、阻尼比和振型识别的有效性。     

基于广义多分辨形态学梯度的电力系统振荡与故障的识别算法

提出将广义多分辨形态学梯度(GMMG)变换引入电力系统振荡与故障的识别中的算法.该算法能正确区分各种振荡与故障,避免保护误动;在振荡过程中发生故障时,亦能迅速识别,其性能优于传统的以及基于小波分析的振荡闭锁方案.用EMTP仿真各种振荡和故障得到的结果对所提算法的有效性进行了检验.结果表明:所提出的算法可以保证振荡与故障的正确识别,表明其在微机保护装置中具有实时应用的前景.     

电力系统振荡中轻微故障识别的小波算法研究

提出了一种基于小波变换的电力系统振荡与故障的识别算法。该算法能正确区分纯振荡与故障,避免保护误动,在振荡过程中发生故障特别是轻微故障时,亦能迅速识别,其性能优于取传统的振荡闭锁方案。用EMTP仿真各种振荡和故障得到的结果对所提算法的有效性进行了检验,结果表明所提出的算法可以保证振荡与故障的正确识别,其在微机保护装置中具有实时应用的前景。     

白噪声激励下的低频振荡模态参数辨识方法

提出一种白噪声激励下的低频振荡模态参数辨识方法,该方法可以代替人工短路和投切电网元件等措施的扰动方式,使辨识过程更加安全经济.首先以白噪声为输入信号,根据输出与输入之间的互相关函数估计脉冲响应函数;然后利用估计的脉冲响应函数,并采用特征系统实现算法辨识电力系统的多输入多输出状态空间模型,进而识别出系统特征值和模态振型向量.在模态参数识别时,虚假模式的产生不可避免,通过对观测量的功率谱分析,可以校验哪些是真实模式,哪些是虚假模式.并以一个4机电力系统的实例仿真检验所提出的方法在每一个步骤的有效性.最后,通过模型交叉确认,进一步证明了辨识得到的状态空间模型是精确的.     

Prony算法的若干改进及其在低频振荡监测中的应用

在广域测量系统(WAMS)下,从多角度改进Prony算法对电力系统低频振荡的监测.提出对采集信号进行分类,利用同类、非同类等多信号分析法对低频振荡进行分析;通过数据预处理和算法样本矩阵阶数控制减少噪声对算法精度的影响;提出模式能量测度分析结果中的主导振荡模式.在EPRI-36系统下进行仿真,结果表明所提方法的有效性.     

基于广义多分辨形态学梯度的电力系统振荡与故障的识别算法

提出将广义多分辨形态学梯度（GMMG）变换引入电力系统振荡与故障的识别中的算法。该算法能正确区分各种振荡与故障,避免保护误动;在振荡过程中发生故障时,亦能迅速识别,其性能优于传统的以及基于小波分析的振荡闭锁方案。用EMTP仿真各种振荡和故障得到的结果对所提算法的有效性进行了检验。结果表明：所提出的算法可以保证振荡与故障的正确识别,表明其在微机保护装置中具有实时应用的前景。     

基于结构保留模型的低频振荡功率增量分布计算与分析

基于电力系统结构保留模型,构建了计及详细发电机模型、励磁系统模型和负荷频率特性模型的电力系统状态方程,并利用计算线性化状态矩阵得到的特征值和特征向量,建立了求解低频振荡中的功率振荡增量在网络中的分布的计算方法.计算所用模型均在极坐标下建立,回避了传统方法中繁琐的坐标变换.该方法不仅可以计算低频振荡过程中发电机、支路和负荷处振荡功率增量的分布情况,而且可以分析负荷动态特性对功率振荡的影响.对四机算例系统进行仿真与分析,算例结果表明所提算法在准确地计算各机电振荡模式的振荡功率增量分布情况的同时能够分析负荷频率特性对振荡功率增量分布的影响.     

基于改进STD法的电力系统低频振荡辨识

介绍稀疏时域(STD)法的基本理论并对其进行改进,给出基于该方法进行低频振荡模式参数辨识的具体实施步骤。16机系统时域仿真数据和某实际电网相量测量单元(PMU)实测数据验证了改进STD法的有效性和实用性。改进STD法与总体最小二乘-旋转不变技术(TLS-ESPRIT)及Ibrahim时域(ITD)算法辨识结果的对比表明,改进STD法在准确性和抗噪性方面均表现较好;与含低通滤波器的多通道ITD算法相对比,改进STD法无需对输入信号进行低通滤波即可实现准确辨识。     

基于MVO算法与改进目标函数的电力系统负荷频率控制

针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的含风电互联电力系统LFC闭环模型。其次,在时间乘误差绝对值积分(integral of time multiplied absolute error, ITAE)性能指标的目标函数中考虑了区域控制器的输出信号偏差,对优化目标函数进行改进。采用性能优良的多元宇宙优化(multi-verse optimizer, MVO)算法先计算后验证的思路,寻优获得最优PID控制器参数。最后,以两区域4机组互联电力LFC系统为例,仿真验证了基于MVO算法结合改进目标函数所获得的PID控制器,比基于MVO算法所获得的PID控制器,对阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、风电功率偏差扰动以及系统的参数变化,具有相对较好的鲁棒性能。并且,对控制器参数也具有相对较好的非脆弱性指标。     

基于斐波那契树辨识算法的区域电网调速系统参数辨识

当前电网中单通道输送功率占比较高,电网出现大功率扰动的概率增大,频率稳定问题重新引起人们的关注。针对目前电力系统频率特性仿真准确度不足的问题,引入具有全局和局部交替寻优特点的斐波那契树优化算法,用于区域电网调速系统参数整体辨识。通过限制树的结构深度、调整全局搜索策略等调整,提高全局寻优能力和收敛速度,使算法适用于参数辨识工作,形成斐波那契树辨识算法。基于实测频率响应曲线,运用该算法对区域电网原动机及调速系统参数进行整体辨识,并进行了多算法对比分析。仿真结果表明,斐波那契树辨识算法应用于此领域具有较好的适用性与优越性。     

电力系统机电暂态和电磁暂态混合仿真程序设计和实现

电力系统混合仿真对常规电力系统进行机电暂态仿真,对重点关注的局部网络或者特定元件采用电磁暂态仿真.它综合考虑了机电暂态过程和电磁暂态过程的相互影响,为研究大规模电力系统的稳定性和动态特性提供了新的思路.文中基于自主开发的机电和电磁暂态混合仿真程序,结合具体的接口算法,设计并实现了电力系统混合仿真系统平台,并提出了一种新的数据时序交互方式以及在此基础上的数据通信和同步控制算法.所建立的仿真平台代码透明可控,功能易于扩展,提高了仿真的灵活性和效率.最后给出的仿真算例证实了所提出的方案的可行性及接口算法的正确性.     

Estimation of interarea electromechanical modes during ambient operation of the power systems using the RDT–ITD method

An accurate awareness of the properties of the interarea electromechanical oscillation modes is essential for the secure operation of the power systems. Previously, the Ibrahim time domain (ITD) method has been applied to estimate the interarea oscillation modes using ring-down signals caused by major disturbances (such as three phase faults). In this paper, through the combination of the random decrement technique (RDT) and the ITD method, the RDT–ITD method is proposed to estimate the interarea modes during ambient operation of the power systems, using random responses caused by random changes of the loads. The estimated parameters include the frequencies, damping ratios and mode shapes. Considering the fact that both the ambient excitations and the measurement noise are stochastic in nature, Monte Carlo simulations were conducted to evaluate the performances of the RDT–ITD method in a statistical way. Simulation results in the 16 machine nonlinear power system model, as well as comparison results with the RDT-Prony method, the NExT-ERA method and the Subspace method realized by N4SID (Numerical algorithm for Subspace State Space System Identification) show that the RDT–ITD method is promising in estimating the interarea modes during ambient operation conditions. The RDT–ITD method was also validated using real PMU measurements from Sichuan power grid of China.     

基于改进遗传算法的经济负荷分配

研究了遗传算法在水火电力联合系统经济调度中的应用。针对电力系统负荷分配目标的改变，建立在电力市场体制下负荷分配的数学模型；根据负荷分配问题的特点，对初始种群的生成方法进行改进，使得遗传算法在初始种群中的所有个体都是可行解；对过度满足约束条件的个体，采用了一种有效减小冗余的手段。通过数字仿真，证明了该方法的正确性与有效性。     

电力系统电磁暂态仿真算法研究综述

在电力系统中,电磁暂态仿真分析是其中必不可少的部分,电网规模大、仿真精确性要求高、仿真效率高以及电力系统大量采用含电力电子装置,对电力系统仿真的性能要求越来越高。数值积分算法是目前暂态仿真分析的核心,文章首先通过理论基础的总结,分析现有电磁暂态仿真产生数值振荡问题的原因与解决方法。从数值积分算法的稳定性、精度以及效率着手,讨论了目前应用于电力系统电磁暂态仿真的常用积分算法和新型积分算法的计算格式,仿真特性、领域应用以及研究现状,通过定量分析,说明各算法特点与优劣,最后做出总结。     

一种改进INC和MPC的光伏最大功率点跟踪算法

最大功率点跟踪(MPPT)常用于在光伏发电系统中获取最大的功率输出。针对光伏系统最大功率点跟踪过程中存在动态响应速度和稳态跟踪精度难以兼顾的问题,提出了一种改进电导增量法(INC)结合模型预测控制算法(MPC)的光伏发电系统最大功率点跟踪技术。利用改进电导增量法获取光伏系统下一时刻的电流参考值,与模型预测控制器获取的电流值相比较,通过建立和评价系统两步长模型指标函数,达到MPPT快速跟踪的目的。仿真结果验证了该方法的有效性。     

改进ITD-LS结合奇异值差分谱的间谐波快速检测方法

间谐波检测技术是电力系统谐波治理的重要工作内容,文章提出一种改进ITD法结合奇异值差分谱的快速高精度检测。通过改进ITD法可以直接根据含有系统特征信息的量测数据进行参数辨识。首先利用奇异值差分谱进行系统定阶;然后应用改进的ITD算法直接对含噪信号进行精确检测从而得到各谐波的实际频率;采用最小二乘法(Least Squares,LS)对各间谐波分量的幅值进行精确检测。改进ITD法以SSI法的协方差矩阵(Toeplitz)为输入数据,克服了数据处理方法不准确性带来的误差,提高了参数辨识精度。与SSI法相比,改进ITD法精度没有降低,同时缩短了计算时间。仿真结果表明:该方法计算速度快,检测精度高,抗噪声能力强,验证了所提方法的可行性和有效性。     

利用复值小波变换检测轻微的电力系统扰动

在分析利用复值小波变换系数的相位信息分析信号突变的方法的基础上,针对利用小波变换算法得到的相位图不连续的问题,提出了改进相位图.改进相位图克服了原相位图中相位波形不连续的问题,且能更清楚地观察到波形畸变时相位的变化.仿真分析表明,利用改进相位图可以实现电力系统轻微扰动的检测.此方法为及时发现和检测电力系统中的故障提供了良好的手段.