基于廣域測量系統的地區電網穩定性研究

郭 翔，黃瀟文，茍 競

(1.貴州電網公司電力調度控制中心，貴州貴陽 550002;2.四川大學電氣信息學院，四川 成都 610065)

0 引言

隨著負荷的增長，復雜化與大范圍是地區電網網架結構的發展趨勢，安全性與穩定性將成為地區電網運行的主要計算和分析內容［1］。

廣域測量系統具有良好的實時特性，能夠在同一參考時間框架下捕捉到大規模互聯電力系統多地點的實時動態、穩態信息，為電力系統潮流計算、狀態估計、暫態穩定分析、電壓穩定分析、頻率穩定分析和反饋控制等提供數據支撐。隨著廣域測量系統的發展，其在一定程度上能夠緩解大規模互聯電力系統動態分析和控制上的難題。

貴州電網位于南方電網中部，作為主要送端電網，其西電東送輸電系統具有典型的長距離、多回和交直流并聯等特點。目前，貴州電網通過青巖—河池500 kV雙回線、興仁—天二500 kV線路、安龍—天二和興義—天二220 kV線路以及貴廣2回直流(高肇直流、興安直流)與南方電網相連，2007年夏季向南方電網送電規模達5 700 MW。貴州電網已經形成較為堅強的“日”形網架結構，500 kV/220 kV電磁環網已全部打開。一旦500 kV變壓器跳閘后將導致與其相聯的220 kV電網與主網解列運行，解列地區電網可能出現大幅度的頻率上升。

主網解列運行和地區電網解列運行的問題雖然歸屬不同層次，但其安全穩定措施的相互配合具有重要意義，廣域測量系統在地區電網安全穩定運行中的應用能夠為其提供新的視角。

1 WAMS的概念與架構

廣域測量系統(wide－area measurement system，WAMS)是以相量測量單元(phase measurement unit，PMU)為底層測量單元，經通信系統將測量值實時傳送到數據采集器，經過一定的數據處理后對電力系統運行進行動態監測及實現其他高級功能的系統。相量測量單元作為廣域測量系統的核心部件，能夠利用全球定位系統(global position system，GPS)的授時功能，給以相量形式測量到的各節點或者線路的各種狀態量打上時標的一種測量裝置。

WAMS系統一般主要包括處于調度中心的主站服務器(包括超級相量數據集中器super phasor data concentrator，super PDC等)、分布于系統關鍵節點的子站(即同步相量測量單元PMU以及相量數據集中器PDC)以及聯系兩者的高速數字化通信網絡組成。其拓撲結構一般采用主站—子站樹狀層級結構。

子站位于發電廠或變電站，是以其為基礎安裝的同步相量測量裝置，其性能的關鍵主要體現在三方面:可靠性、準確性和實時性。而PMU同步采樣精度的提高和海量數據壓縮是其關鍵技術兩大方面，主要涉及時標精度提高、失去GPS信號時的高精度守時鐘、系統頻率變化下的自適應采樣和相量數據無損壓縮等技術環節。

主站位于調度中心，一般由基礎平臺及之上的高層應用功能組成，用于對子站實時動態測量的數據進行接收、管理、儲存、轉發、分析等步驟。其關鍵技術涉及基于電力系統動態特征識別的運行狀態監測與告警技術、WAMS與現存監測系統(SCADA/EMS)數據的交互整合、基于數據挖掘的實時相量數據分析處理和分類儲存技術、自適應廣域保護、在線穩定計算分析及其安穩控制技術等。

2 地區電網PMU優化配置

PMU具有較高成本，如何在系統中的PMU優化配置，成為WAMS在地區電網中應用的關鍵。優化配置問題通常以保證系統完全可觀測下PMU配置最少為目標。

若一個含有n條母線的電力系統，設m維測量向量z包含有m個電壓和電流的量測值，n維狀態向量x包含有2n－1個狀態變量，則系統量測方程為

式中，H為m×(2n－1)維測量矩陣;e為m維測量誤差向量。進一步將向量z分解為電壓向量zU和電流向量zI，同時把狀態向量x分解為量測向量VM和非量測向量VC，則式(1)變為

式中，I為單位矩陣;YIM和YIC分別為網絡支路的串聯和并聯導納矩陣。

系統拓撲可觀測性的判斷可通過式(3)得到。

式(3)意味著測量矩陣滿秩，系統完全滿足可觀測性的條件。

圖1 PMU優化配置算法流程

深度優先算法(depth first，DF):深度優先算法基于網絡圖論。該方法以在系統中連接最多支路的母線上配置一臺PMU作為初始步驟，若存在連接最多支路數目的母線有一條以上的情況，則隨機選取其中任意一條母線配置初始PMU，并據此規則繼續配置，直到整個電網達到可觀測。DF算法只是基于深度最大原則，缺陷在于增加了PMU的重復配置，難以保證在可觀測條件下的PMU配置最少。深度優先算法的主要流程如圖1(a)所示。

模擬退火算法(simulated annealing，SA):模擬退火算法可以簡單描述為，模擬退火過程是在給定結構后，從一個狀態到另一個狀態的隨機游動。基于模擬退火的優化方法，在優化過程中，不用考慮初始配置原則確定出的必須配置和不必配置的節點，采用模擬退火法減少PMU的數量，優化配置位置，直至配置最優。在傳統模擬退火算法的發展基礎上，發展出了考慮靈敏度約束的系統可觀測下采用模擬退火法達到最優PMU配置的方法。顯而易見，模擬退火算法詳細地考慮了各種規則，具有良好的收斂性，但隨著系統規模的增大，算法的收斂速度成為模擬退火算法的缺陷，模擬退火算法的主要流程如圖1(b)所示。

最小生成樹算法(minimum spanning tree，MST):從原理上看，可以理解為一種改進的深度優先算法。MST算法以電網中每條母線進行枚舉，執行n次運算，根據上一步得到的配置方案，重新放置PMU到最初安裝這臺PMU的節點相連的母線上，以能否實現系統可觀測性為判據，判定這個方案的保留與否。另外，若系統中存在純傳輸節點，即每個配置方案都取出一臺PMU仍使得系統可觀，那么PMU數目就可以減少。MST算法的流程如圖1(c)所示，它利用不同的初始配置進行多次迭代求解，將尋找能最大限度覆蓋全網的母線j作為尋優規則，綜合提高了算法的收斂速度和收斂效果。

N－1安全遞歸算法:事實上，某條線路或者某個PMU的故障影響到整個系統的可觀測性。以上幾種算法均是在保證系統結構和PMU裝置完全可靠工作的情況下的最優配置。所以，優化配置問題應該考慮由故障引起的系統網絡拓撲結構變化的情況，即優化配置方法應該具有解的多樣性。N－1安全遞歸算法是基于這一點，發展出的PMU最優配置算法。該算法的核心是N－1安全規則，該算法流程如圖1(d)所示。

3 地區電網WAMS應用研究

地區電網WAMS應用方框圖見圖2。

3.1 系統動態過程監測

目前，電網監測系統能夠監測系統電壓、電流和功率，與系統穩定關系密切的相角特性只能離線計算。通過PMU監測電網各節點不同母線間的相角差，可直接計算出系統潮流分布。電力系統中用于控制電壓幅值的無功注入與負荷特性及傳輸中的無功損耗密切相關。

當系統結構改變或發生事故而產生振蕩時，功角δ可直接反映系統的潮流和穩定程度，振蕩過程直接反映在功角變化上。電網各樞紐節點上的相量信息可用于指導系統的穩定控制措施和調度策略。

3.2 狀態估計及穩定預測控制

圖2 地區電網WAMS應用

傳統的狀態估計是根據各測量點的遙測量(有功、無功、電壓、電流)和網絡拓撲結構，利用非線性方程的求解方法求出狀態量。PMU能夠提供相角量測，作為系統潮流計算中的松弛節點直接帶入方程，為狀態估計提供更準確的狀態解。

首先，改寫方程如下。

其中，△Xm、△Xe分別為配置和未配置PMU的母線電壓相量狀態偏差。

對已配置PMU母線構建附加方程為

其中，當節點 i配有 PMU 時，Ma、Fa、Ga、Na對應的行矢量只有一個非零元素位于第i列;同理節點j;當i、j同時配有PMU時，則對應行矢量完全相同，由此建立狀態方程如下。

同步相量測量實時監測全系統暫態現象的進程，為系統暫態穩定性分析提供了新的途徑。其提供的狀態變量及導出量不僅用于觀測，同時可通過一定的指標計算，預測未來一段時間內系統運行的可靠性，并依此采取相應的保護和控制措施。

“離線計算、實時匹配”和“在線與決策、實時匹配”成為目前實際應用系統中的兩個主流。但由連鎖故障引起的“不可預見性事故”威脅著電網安全與穩定，WAMS系統在地區電網中的應用能夠在縱向上為區域電網和地區電網調度人員提供實時信息，為“超實時計算、實時匹配”提供了基礎，提升地區電網整體安全性。

3.3 系統模型驗證與參數校正

電力系統的設計、監視、控制、保護及運行和維護等，都需依據一定的系統模型參數。模型的有效性，是電力系統動態分析和控制的起點，而模型的有效性并沒有得到評估。因為SCADA數據采集在非統一時標下完成，對于同一個斷面的電力系統狀態不能有效反映。WAMS的時間序列信息能夠為系統模型辨識和參數校正提供支持，保障地區電網系統模型的有效性和實時性，為地區電網安全穩定運行提供支撐。

3.4 系統廣域保護與故障定位

作為簡單快速的保護方式，傳統電流縱差保護因時鐘同步精度不高，在對長線路進行保護時存在多種困難。在GPS時鐘同步下，若采樣同步誤差小于1 μs，電流值帶上時間標簽后送到對端，可簡單完成線路縱差保護。

目前的故障定位方法分為行波法和阻抗法，而以行波法為基礎的單端測量和雙端測量成為目前故障定位主要采用的方式，總體來說，行波法優于阻抗法，雙端測量優于單端測量，WAMS的發展，為統一時標下精確雙端故障定位奠定了基礎，提高了定位精度。對于故障原因電網發生解列之后，縮短了地區電網與區域電網恢復安全穩定運行的時間。

3.5 故障錄波

通過配置PMU記錄動態過程全相量參數(幅值、相角、瞬時頻率、正序分量)。在同一參考時間框架下，全網動態過程的信息能夠被PMU記錄，實現故障錄波功能。動態過程信息，既可以上傳至地區電網調度中心進行實時監視和控制，也可以對事故進行分析。

4 結論與展望

以WAMS為依托，通過總結WAMS在系統動態過程監測、狀態估計及穩定預測控制、系統模型驗證與參數校正、系統廣域保護與故障定位、故障錄波等方面的應用，針對地區電網安全穩定的要求對WAMS的應用進行了相關探索。

快速仿真和建模是一個自愈系統的必備條件，傳統的模式識別的電網靜態安全分析方法有較高的快速性，如能進一步有機結合靜態數據和動態信息提供其準確性，可為快速的仿真與建模做出有益的探索。

基于WAMS技術構建地區電力系統的廣域安全監測及控制系統將作為一個獨特視角，同時，多元化與統一建模、多源信息融合、超實時仿真、全網數字化與協同決策技術將進一步促進地區電網安全穩定運行高層應用與控制的發展。

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