[發明專利]一種電力系統暫態電壓穩定性嚴重故障篩選方法

有效

• 申請號: 202010023361.3
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111244937B
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 郭慶來;孫宏斌;王彬;葛懷暢;林銀鴻;齊子杰
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 廖元秋

本發明涉及一種電力系統暫態電壓穩定性嚴重故障篩選方法，屬于電力系統暫態安全評估和控制領域。該方法首先構建預想故障集，對預想故障集中所有故障進行暫態仿真，得到預想故障集中各故障下的電壓時序軌跡，計算得到各故障下每個220kV及以上電壓等級的母線節點暫態電壓穩定性指標；根據指標計算結果，獲取嚴重故障組成嚴重故障集并建立嚴重故障集的余弦距離矩陣；對嚴重故障聚類獲取每個聚類中的代表性故障，最終得到代表性故障集。本發明可以快速完成電力系統安全狀況的評估，進行有效的故障預防，防止電力系統大規模問題的發生。

技術領域

本發明屬于電力系統暫態電壓安全評估及控制領域，特別涉及電力系統暫態電壓穩定性嚴重故障篩選領域。

背景技術

近年來，隨著高壓直流輸電、新能源發電等技術的發展，電力系統的動態無功儲備日顯不足，由故障所引起的暫態電壓穩定問題尤為突出。然而，由于預想故障數量較多，如果直接針對所有故障進行無功優化將導致優化問題的規模過大，造成求解困難。因此，需要采取一種有效的方式減少需要考慮的故障數量。

現有的故障篩選方法主要有時域仿真法、暫態能量函數法、人工智能法等。其中時域仿真法計算精度較高，但存在計算耗時長、無法提供穩定裕度等缺陷；能量函數法能夠提供穩定裕度等信息，并且計算速度較快，但在求取臨界能量時存在困難；人工智能法的優勢是訓練好的神經網絡在線計算時間很短，但該方法存在一些普遍的缺點，比如特征變量的選取不全面、樣本不足以覆蓋整個樣本空間等導致篩選的準確率得不到保證。因此需要研究一種更為有效的故障篩選方法。

發明內容

本發明的目的是為克服已有技術的不足之處，提出一種電力系統暫態電壓穩定性嚴重故障篩選方法。本發明可以快速的完成電力系統安全狀況的評估，進行有效的故障預防，防止電力系統大規模問題的發生。

本發明提出一種電力系統暫態電壓穩定性嚴重故障篩選方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)構建預想故障集，對預想故障集中所有故障進行暫態仿真，得到預想故障集中各故障下的電壓時序軌跡；

(2)計算預想故障集中各故障下電力系統中每個220kV及以上電壓等級的母線節點暫態電壓穩定性指標TVSI；

其中，每個母線節點的暫態電壓穩定性指標的計算如下式：

TVSI₂＝|V_s-V₀|×(T_s-T_cut)

其中，TVSI₁表示母線節點暫態電壓穩定性指標的第一個分量，v(t)表示t時刻母線節點電壓，t₀表示v(t)第一次跌落到安全閾值V_th以下的時刻，T_end表示v(t)第一次恢復到安全閾值V_th以上的時刻；

TVSI₂表示母線節點暫態電壓穩定性指標的第二個分量，V₀、V_S分別表示母線節點電壓的初始值以及穩態值，T_cut、T_s分別表示故障切除時刻以及故障后進入穩態的時刻；TVSI_th1、TVSI_th2分別表示第一個分量的安全閾值和第二個分量的安全閾值；k₁、k₂分別為第一個分量的權重系數和第二個分量的權重系數；

(3)根據步驟(2)的結果，找出每個故障下母線節點TVSI最大值，將所有故障中存在母線節點TVSI最大值大于1的故障作為嚴重故障，將所有嚴重故障組成嚴重故障集；