[發明專利]基于WAMS的電網大擾動識別方法

有效

• 申請號: 201610207361.2
• 申請日: 2016-03-29
• 公開（公告）號: CN105896525B
• 公開（公告）日: 2018-04-24
• 發明（設計）人: 徐建軍;李宏玉;高金蘭;閆麗梅;許愛華;徐研凱;崔佳
• 申請（專利權）人: 東北石油大學
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;G01R31/00;G01R31/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及電網技術領域，尤其涉及一種基于WAMS的電網大擾動識別方法。

背景技術

西電東送、全國聯網”工程的大力建設，讓我國的電網建設邁入了蓬勃發展的新階段。“十二五”期間，國家電網準備投入5000億元到智能電網的初步建設中，智能電網(smart power grids)就是指將電網智能化，它是以高速雙向的通信網絡為基礎進行建設的，利用先進的設備、測量方法、傳感技術、控制方法與決策系統等技術，使電網的運行更加地安全可靠、經濟環保，智能電網還有著可以抵抗供給、保證用戶的用電需求、可以接入多種形式的發電，并且能讓電力市場可以高效化地運行等優點。以我國目前的建設情況來看，在2015年就能夠基本完成信息化并且自動化的智能電網的初步建設，電網的跨區互聯使電網中的資源配置得到優化，運行效率得到提高，更加智能化。

在大型的互聯電網中，經常出現各種大擾動。電網擾動就是指因為系統運行中的某些運行條件突然發生變動導致系統中的電氣量發生變化。由影響程度可將擾動分為電網大擾動以及小擾動。電網小擾動即電氣量變化幅度不大且持續時間較長的擾動，通常小擾動的產生是因為個別的發電機以及負荷的加入與切除或者是發電機轉速發生了小的變化。電網大擾動是指電氣量變化幅度較大但持續時間短暫，在很大程度上會影響電網的運行的擾動。通常大擾動的產生是由大容量的發電機或負荷等電力系統主要元件的加入與切除引起的，也可能是短路故障造成的。電力系統是復雜的非線性大系統，小擾動對系統行為特性的影響一般與干擾的大小和發生的地點無關，影響比較小，因此不對小干擾進行研究。而發生大擾動時，電力系統將發生很大的狀態偏移和振蕩，而且擾動是無時不在并且呈現出某種關聯現象的，一個地方的局部電網的某些大擾動，可能傳播到其他的節點，又可能引發新的大擾動，導致其他節點大擾動的發生，如此擾動的影響范圍就會擴大，若不及時采取恰當的措施去抑制擾動，就有可能發展成嚴重的大范圍停電事故。國內外的幾次大停電事故充分說明了這一點。對我國的電網來說，因為電網結構越來越復雜，隨之電網的動態特性也愈來愈多樣化，局部擾動可能影響到的范圍也在擴大，出現大范圍停電的概率也變大。大范圍的停電一定會對經濟和社會造成嚴重的損失，因此，對電網中出現的大擾動現象進行研究具有重要的理論和現實意義。

當確定電網中發生大擾動后，就需要對大擾動進行類型識別。電網大擾動識別方法就是大擾動類型的判斷方法，其包括擾動特征值的提取方法以及擾動類型的分類方法兩部分。因為電網擾動的類型較多，影響電網的安全可靠運行的程度也各不相同，所以，在研究擾動識別時可以將研究重點放在對電網影響較大且影響范圍較大的大擾動上。電網大擾動識別就是利用某些電網中的信息數據以及一定的工具來對比大擾動發生后和正常運行時的電氣特征值，通過特征值的變化來判斷出大擾動的類型，同時還可以根據識別結果為運行調度人員提供有效的參考數據，便于工作人員快速地采取措施從而降低大擾動對電網的安全運行所帶來的不利影響^[。

擾動出現后，運行調度人員必須快速地判斷出擾動的類型以及它對電網所造成的影響，從而快速地采取相應的措施消除擾動，確保電網的穩定運行。只有快速地識別出大擾動類型，才能根據類型采取爭取的處理措施，避免擾動的波及面擴大。大擾動識別的擾動類型不只是判斷各類故障的類別，還包括識別切機、切負荷、低頻振蕩、無故障跳閘等擾動^[12]。這種識別方法參考的擾動特征較其他方法直觀，因為這種方法是基于擾動特征的，就無需考慮電網的拓引結構了。因為這方面的研究才剛剛起步，現有的識別方法所參考的電網狀態量僅僅只是電壓幅值，無法更全面地描述大擾動的變化特征，因此大擾動的識別難度就會加大，誤判的幾率也很大。所以，就需要采用新的技術和方法對電網大擾動進行在線識別。WAMS的出現，對電網大擾動在線識別是一個良好的契機。PMU采集到的實時數據經過處理與提取，就能夠得到描述擾動特征的特征值，使電網大擾動的發生過程可以被直接監測，對擾動的分類以及原因的判斷，可以使運行人員迅速了解事故情況，從而快速采取相應對策消除擾動，使電網可以穩定安全地運行。