基于广域量测信息的电力大系统安全性分析与协调控制

随着我国交直流电网互联规模的不断扩大,负荷需求的日益增长,间歇性新能源的大量接入,电网运行越来越接近其稳定极限,电力系统的安全性与稳定性面临着严峻挑战,已受到工业界和学术界的高度关注。为改善电力系统运行的安全性与稳定性水平,提高电网应对各种连锁故障的能力,有效利用广域量测系统(Wide-Area Measurement Sytem,WAMS)的数据对电网进行实时监测与协调控制,成为一种可能的实现途径。广域量测系统可提供电力系统运行的大量动态信息,如何从这些海量数据中提取所需关键信息,进而指导电网的安全分析与控制优化就显得尤为重要。本文针对广域量测环境下的电力系统安全性分析与协调控制开展研究,主要工作如下:(1)研究并提出了一种基于WAMS量测信息的电力系统广域热稳定安全域求解方法:首先,研究了电力系统热稳定安全域的边界拓扑学特性,确定了适用的边界近似模型,给出了多约束条件下安全域边界的快速求解思路;进一步,利用WAMS数据给出了断面导纳和断面相位差的定义,揭示了两者间的内在联系,并用于广域电力系统断面热稳定安全域的构建,可充分利用WAMS量测信息实现广域电力大系统关键断面热稳定的在线监测;最后,将所提方法应用于南方电网西电东送通道关键断面的监控分析,验证了其有效性。(2)提出一种基于广域量测信息的电力系统电压稳定监控方法:首先,利用广域量测信息快速识别系统的电压稳定关键节点;其次,借助相关增益矩阵定量评估系统功率注入节点与电压稳定关键节点之间的耦合程度,实现与电压稳定关键节点相关控制区域的动态划分;最后,基于WAMS量测数据和电压稳定灵敏度信息,提出了一种电压稳定监控方法,并通过波兰电网实际数据进行了有效性验证。(3)提出了一套基于WAMS量测数据有效辨识电力系统主导振荡模式的系统化方法:首先,针对随机子空间辨识策略模型难于定阶的问题,提出了基于奇异值累计贡献率和基于奇异值均值的两种随机子空间模型定阶策略;其次,针对随机子空间辨识策略易引入噪声模式和计算模式的问题,利用系统低频振荡频谱特征,提出了一种主导振荡模式辨识的多阶段振荡模式筛选与提纯策略;最后,为提高主导振荡模式的辨识精度,基于随机子空间辨识策略,分别提出了基于模式匹配追踪、聚类分析及逐步聚类的电力系统主导振荡模式辨识方法,利用南方电网WAMS数据验证了其有效性。(4)提出一种基于投影寻踪最佳投影方向的广域电力系统同调机群识别新方法:首先,利用投影寻踪方法对高维WAMS量测数据进行建模;进一步,通过相关优化算法将数据投影至低维子空间,并提取反映机组同调特征的关键投影方向向量来识别同调机群;最后,将所提方法在南方电网进行了应用验证。(5)提出了一种大范围时滞稳定域快速求解方法:首先,通过构建临界点函数,在有限区域内借助二分法快速获取时滞稳定临界关键特征值及其相关信息;进一步,利用电力系统时滞稳定临界点对应关键特征值的周期性规律,通过平移过程将其扩展至待搜索区域,并利用临界点函数的逆映射确定时滞稳定临界点对应的时滞大小,进而构造时滞参数空间中的稳定域边界;最后,通过微扰技术判别时滞稳定域内外区域,同时借助时滞稳定域边界性质,探讨了由量测时滞诱发电力系统分岔的内在规律。