简析广域测量系统在电力系统中的应用
广域测量技术是近年来电力系统前沿技术中最活跃的领域之一。论述了广域测量系统(Wide-AreaMeasurementSystem,WAMS)在电力系统稳态分析、全网动态过程记录和暂态稳定预测及控制、电压和频率稳定监视及控制、低频
随着电力系统总容量的不断增加、网络结构的不断扩大、超高压长距离输电线路的增多以及用户对电能质量要求的逐渐提高,对电网的安全稳定提出了更高的要求。建立可靠的电力系统运行监视、分析和控制系统,以保证电网的安全经济运行,已成为十分重要的问题。近来受到广泛关注的广域测量系统(Wide-areameasurementsystem,WAMS)可能在一定程度上缓解目前对大规模互联电力系统进行动态分析与控制的困难。
1安全稳定控制系统
互联网稳定控制面临着较多的问题:互联系统的低频振荡问题及紧急控制等问题。如我国华中系统的低频振荡衰减时间较长,当系统出现故障时,华中系统的较长的动态过程势必会通过联络线影响到华东系统。传统的基于事件的就地控制不能够充分观察系统的动态过程,因而不能够较好观察系统的各种状态,比如某些系统目前无法较快地抑制低频振荡问题。基于响应的广域稳定控制增强了互联网稳定控制的可靠性和灵敏性。
目前的稳定控制系统,比如电气制动、发电机快速励磁、发电机组切除、自适应负荷减载及新兴的灵活交流输电等,发展到广域控制都应该是基于广域电力系统的信息:原来使用就地信息不能够满足控制对电力系统充分观察的要求。广域测量系统提高了电力系统的可观察性,通过各种分析手段,进行系统动态过程的分析,如通过频谱分析,可以实时计算出系统的振荡模式、系统状态量的变化趋势等:从而提供给广域控制充分的动态信息。
1.1暂态稳定预测及控制
当今投入实际工业应用的稳定控制系统可分为两种模式,即“离线计算、实时匹配”和“在线预决策、实时匹配”。但分析表明,大停电往往由“不可预见”的连锁故障引起,在这种情况下以上两种稳定控制系统很可能无法响应。理论上最为完美的稳定控制系统模式是“超实时计算、实时匹配”。这种模式假设在故障发生后进行快速的暂态分析以确定系统是否会失稳,若判断系统失稳则给出相应的控制措施以保证系统的暂态稳定性。这种稳定控制系统的整个分析计算、命令传输、执行过程的时间极短,理论上可以对任何导致系统暂态失稳的故障给出相应的稳定控制措施,达到对各种系统运行工况、各种故障类型的完全自适应。
WAMS在以下几方面的应用有助于实现上述自适应实时控制系统:
(1)对于WAMS提供的系统动态过程的时间序列响应,直接应用某种时间序列预测方法或人工智能方法预测系统未来的受扰轨迹,并判断系统的稳定性。但由于电力系统在动力学上的复杂性,这种直接外推方法的可靠性值得怀疑。
(2)以WAMS提供的系统故障后的状态为初始值,在巨型机或PC机群上进行电力系统超实时暂态时域仿真,得到系统未来的受扰轨迹,从而判断系统的稳定性。仅就算法而言,这种方法是可靠的,但在连锁故障的情况下,控制中心未必知道该方法需要的电力系统动态模型;再者,该方法要求的时域仿真的超实时度较高,目前对大规模系统而言可能还存在困难。
(3)基于WAMS提供的系统动态过程的时间序列响应,首先利用某种辨识方法得到一个简化的系统动态模型,然后对该模型进行超实时仿真,得到系统未来的受扰轨迹,并判断系统的稳定性。这种方法的可靠性比第一种方法好,同时仅基于WAMS提供的实测信息,不需知道第二种方法必需的故障后系统动态模型的先验知识,应该是目前比较有前途的方法。
除了判断系统稳定性外,另一个重要问题是若干预测结果为系统失稳,那么该如何给出适当的控制量以避免系统失稳,这方面的研究相对于暂态稳定预测的研究还较薄弱。它涉及电力系统稳定量化分析和稳定量化指标对控制变量的灵敏度分析,即使在离线环境下这也是一个难点,实时环境下要求快速给出适当的控制量将更加困难。有些研究以WAMS得到的故障后一小段时间内的实测量为输入向量,通过人工神经网络直接将这些实测量映射到控制向量(如切机、切负荷量等)空间,这种方法相当于将暂态稳定预测和求解控制量都隐含在神经网络之中。但人工神经网络的训练需要大量样本,如何保证这些样本对各种系统运行工况和各种可能发生的故障具有足够的代表性是一个难题。WAMS得到的实测信息也可用作稳定控制后备的失步解列装置的触发信号,在这方面的研究中系统通常被等值成两机系统。
1.2电力系统稳定器(PSS)
传统的分散配置的分散控制器实际上是在简化模型下设计的“孤立”控制器,只考虑本机可测信号,不考虑多机系统之间的关联作用及系统中其它控制器的存在和交互作用影响,其结果是这种控制器只对改善本机控制特性有一定好处,但对系统其它相邻机组的动态行为不可能有确定的改善,相反存在着各控制器间动作无法协调,而使各自的控制特性恶化的可能性。北美系统在进一步加装PSS过程中曾有过由于相互协调而使低频振荡重新出现甚至加剧的实例。
广域测量系统提供了广域系统的同步状态量,为进一步开发相互协调动作的电力系统稳定器打下基础。基于广域测量系统,PSS可以观察动作以后系统各点的响应情况,并根据系统的状态,确定进一步的动作。
2电压、频率稳定控制
2.1慢速电压稳定控制
基于广域测量系统,人们可以开发较为慢速的广域控制,比如电压稳定控制。美国BPA公司正在开发"先进电压稳定控制"项目。该项目基于广域测量系统和SCADA系统提供的系统电压、电流相量、有功、无功及频率等综合信息开发以下控制:基于响应的快速控制,该控制措施包括发电机跳闸及无功补偿调节。该控制主要需要提供电压相量、频率、有功及无功的测量;利用无功补偿设备进行电压控制,基于广域测量系统提供的电压幅值及功角,无功补偿设备使用模糊逻辑控制来调节电压幅度;变压器自动调压避免变电站之间并联变压器的环流现象,提高电压稳定性;发电厂的电压调度在电压紧急的状态下,有较多无功储备的电厂可以提高电压,从而减少系统的无功损耗,并提高电容器组的无功输出。这些措施可以提高系统的无功平衡,从而加强电压的稳定。
2.2静态电压稳定控制
相对于暂态稳定问题,静态电压稳定和频率稳定属于慢动态的范畴,更易于利用WAMS信息实现稳定监视和控制。如利用WAMS得到的各节点电压相量测量值将系统等值成两节点系统,能快速给出电压稳定裕度;以各节点电压相量测量值作为输入变量,以潮流雅克比矩阵的最小奇异值作为电压稳定指标,用大量样本训练得到一个模糊神经网络作为电压
稳定分类器,输出变量为很安全、安全、警戒、危险、很危险等5种电压安全水平;以WAMS提供的节点电压相角差和发电机无功出力为输入变量,应用决策树快速评价系统的电压安全水平。
3动态过程安全分析
3.1低频振荡分析及抑制
随着大电网的互联,区域间的低频振荡对互联电力系统的安全稳定运行构成了威胁。WAMS可望在分析和抑制低频振荡方面发挥作用。直接将系统线性化状态空间方程离散化,利用WAMS提供的各离散时间点的测量值,通过最小二乘法计算线性化状态空间方程的系数矩阵,进而计算该矩阵的特征根;基于WAMS提供的各离散时间点的测量值采用卡尔曼滤波方法计算系统的机电振荡模式;应用快速傅立叶变换和小波分析对WAMS提供的节点间的电压相角差振荡时间曲线进行分析,提取低频振荡模式。与常规离线分析相比,基于WAMS的低频振荡分析具有更高的可信度。
通常仅基于本地信息的阻尼控制器(如PSS)不能很好地抑制区域间的低频振荡,因为本地信息并不能很好反映区域间的振荡模式,本地信号对于区域间的振荡模式的可观测性不好。WAMS的出现为抑制区域间的低频振荡提供了强有力的工具,可通过WAMS获取区域间的发电机相对转子角和转子角速度信号等全局信息作为阻尼控制器的反馈信号构成闭环控制。将采用WAMS信号的区间阻尼控制器附加到发电机励磁控制器中,达到抑制区域间振荡的目的;采用WAMS信号作为装设于联络线上的TCSC装置的控制输入,基于线性H∞控制理论设计了TCSC区间阻尼控制器采用WAMS信号作为控制器输入时,需要引起重视的是WAMS信号的时滞(TimeDelay)问题考虑时滞后闭环系统成为一个时滞系统,若时滞过大可能引起闭环系统的不稳定采用最小二乘预测算法由历史PMU测量序列得到控制器当前的反馈输入,没有明确说明时滞的处理方法,但其采用的H∞控制是一种鲁棒控制方法,对由时滞造成的影响有一定抑制作用。
3.2全局反馈控制
以往乃至目前的电力系统控制研究领域一直强调分散性/就地性,即对电力系统中的某一动态元件仅采用本地量测量构成反馈控制,从便于控制实现的角度追求控制的分散性/就地性毫无疑问是可以理解的,但通常电力系统的动态问题本质上具有全局性(如暂态稳定问题),而分散/就地控制只是通过本地量测量间接地包含一些全局信息,因此在提高全系统稳定性上有一定局限性。随着WAMS的出现和发展,研究和实现基于WAMS信号的全局信息反馈与控制成为可能。
基于WAMS提供的全局实时信号,将通过联络线互联的两个区域等值成一个两机系统,然后采用直接线性化技术设计了联络线上的TCSC控制器,数值仿真结果表明,所设计的基于WAMS信号的全局TCSC控制器有效提高了互联系统的暂态稳定性。在全局反馈控制的研究中,同样存在远方反馈信号的时滞问题,有必要采用时滞系统控制理论加以分析研究,以探明时滞对全局反馈控制的影响。另外,对于非线性全局控制,如何根据特定的控制目标选择合适的远方反馈信号也是一个值得研究的问题。
通过分析可见,建立广域测量系统成为我国电力系统发展的必然,必须从工程技术、经济等角度对其开发、应用进行整体规划。未来重点要编制现有技术应用的规范,并提出技术改进的各种方法。根据我国电力系统运行、规划、分析、控制、保护及EMS等系统的未来实际要求,确定与广域测量系统接口、数据管理、分析和交换等各种相关课题。
免责声明:本文仅代表作者个人观点,与本站无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。
我要收藏
个赞
-
Kubernetes为什么会逐渐成为云计算的标准?
2018-01-18标准 -
云计算成朝阳产业,未来发展已成趋势
-
2018关于云计算的五个预测:容器、AI、定制云
2018-01-18容器