基于廣域隨機響應的電力系統(tǒng)低頻振蕩模態(tài)辨識研究.pdf

1、現(xiàn)代電網(wǎng)的互聯(lián)建設構成典型的特高壓、遠距離、大容量、交直流混合運行的系統(tǒng)，電網(wǎng)拓撲結構日益龐大，運行方式復雜多變，系統(tǒng)中低頻振蕩事件經(jīng)常發(fā)生。系統(tǒng)隨機響應是由系統(tǒng)正常中負荷隨機投切等小幅度擾動引起，易于采集且數(shù)據(jù)量豐富，能夠及時反映系統(tǒng)當前運行特性。為此，本文著重開展基于系統(tǒng)廣域隨機響應的低頻振蕩模態(tài)辨識研究，充分挖掘和有效利用大電網(wǎng)廣域量測的時空數(shù)據(jù)，及時跟蹤系統(tǒng)的運行狀態(tài)。論文的主要工作有:
　　(1)利用系統(tǒng)隨機響應估計的振

2、蕩模式參數(shù)可視為一組服從高斯分布的隨機變量。針對現(xiàn)有模式估計方法一般只是得到模式參數(shù)的點估計的問題，提出了一種基于單通道隨機響應的振蕩模式參數(shù)的區(qū)間估計方法。采用預報誤差方法辨識單通道隨機響應的ARMA模型，根據(jù)從AR參數(shù)估計振蕩模式參數(shù)的步驟，推導了AR參數(shù)的協(xié)方差矩陣傳遞到模式參數(shù)標準差的過程，同時估計低頻振蕩模式參數(shù)及其方差，進而構造模式頻率和阻尼比的置信區(qū)間。
　　(2)針對單通道隨機響應無法保證對系統(tǒng)多個振蕩模態(tài)都有較好

3、的可觀測性，提出一種基于多通道隨機響應振蕩模式參數(shù)置信區(qū)間的估計方法。采用隨機子空間法辨識振蕩模式參數(shù)，并利用多通道隨機響應估計Toeplitiz矩陣的協(xié)方差，在此基礎上，基于一階攝動分析法，推導了Toeplitiz矩陣的協(xié)方差傳遞到可觀測性矩陣、系統(tǒng)狀態(tài)矩陣和振蕩模態(tài)參數(shù)的協(xié)方差矩陣，進而可以從一組測量數(shù)據(jù)中估計出系統(tǒng)的多個振蕩模態(tài)的模式參數(shù)的置信區(qū)間。
　　(3)在利用系統(tǒng)隨機響應辨識振蕩模式參數(shù)時存在兩個特別的現(xiàn)象:一是相對

4、模式阻尼比，模式頻率的估計準確度更高;二是弱阻尼的振蕩模式參數(shù)估計結果更為準確。針對模式參數(shù)估計的準確性問題，通過四機兩區(qū)域系統(tǒng)的蒙特卡羅仿真，從誤差傳遞的角度，詳細對比分析了不同阻尼比和不同頻率下的模式參數(shù)估計準確性的變化規(guī)律，并從理論上定性的討論和解釋了模式參數(shù)估計中的這兩個現(xiàn)象，闡明了利用系統(tǒng)隨機響應進行模式參數(shù)估計的固有特征。
　　(4)振蕩振型是刻畫系統(tǒng)振蕩模態(tài)的重要特性之一。為有效利用大電網(wǎng)廣域時空數(shù)據(jù)關聯(lián)特性，通過分

5、析廣域多通道信號的向量自回歸模型與系統(tǒng)振蕩模態(tài)之間的聯(lián)系，研究了基于向量自回歸分析的振蕩振型估計方法。采用QR分解實現(xiàn)向量自回歸模型參數(shù)的最小二乘估計，計算出振蕩振型，并通過系統(tǒng)隨機響應的功率譜峰值確定系統(tǒng)的主導模態(tài)。針對系統(tǒng)輸出的通道數(shù)逐漸增加使得振蕩振型估計變得更復雜的問題，進一步地研究了基于經(jīng)驗正交函數(shù)分析的振蕩振型估計方法，提高了振型估計的效率。
　　(5)在低頻振蕩模態(tài)辨識的理論研究基礎上，開發(fā)了“基于WAMS的低頻振蕩

6、分析及預警軟件”，該軟件主要利用系統(tǒng)隨機響應在線辨識系統(tǒng)的振蕩模態(tài)，當某個模態(tài)的阻尼低于設定的閾值時發(fā)出預警信息，協(xié)助系統(tǒng)運行人員及時采取合適的控制措施，提高相應模態(tài)的阻尼比，從而防止振蕩事故發(fā)生。此外，還具有振蕩實時監(jiān)測，離線暫態(tài)事件分析及報表統(tǒng)計等功能。軟件通過了國網(wǎng)電力科學研究院實驗驗證中心的測試，各項功能滿足要求。
　　論文所做的基于系統(tǒng)響應的振蕩模態(tài)辨識的理論研究和軟件開發(fā)，對于拓展和豐富基于廣域量測的低頻振蕩模態(tài)分析理