基于信號(hào)分析的電力系統(tǒng)低頻振蕩辨識(shí)方法研究綜述

李世明

(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心，廣州　510600)

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基于信號(hào)分析的電力系統(tǒng)低頻振蕩辨識(shí)方法研究綜述

李世明

(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心，廣州510600)

隨著PMU測(cè)量裝置在電網(wǎng)中的廣泛應(yīng)用，基于PMU實(shí)測(cè)信息的WAMS系統(tǒng)已成為區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)的重要手段。重點(diǎn)對(duì)低頻振蕩的發(fā)生機(jī)理和基于信號(hào)特征辨識(shí)的電力系統(tǒng)低頻振蕩分析方法的進(jìn)行了綜述，并結(jié)合工程實(shí)際探討了未來(lái)大電網(wǎng)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)的技術(shù)發(fā)展方向，指出未來(lái)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)應(yīng)緊密結(jié)合一體化智能調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)全局的在線協(xié)同監(jiān)測(cè)與分析。

電力系統(tǒng)；低頻振蕩；WAMS；信號(hào)分析；辨識(shí)方法

電力系統(tǒng)低頻振蕩(LowFrequencyOscillation，簡(jiǎn)稱LFO)又稱為功率振蕩或者機(jī)電振蕩，是指系統(tǒng)受到擾動(dòng)后發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子之間出現(xiàn)相對(duì)搖擺，并因系統(tǒng)缺乏阻尼而引起的頻率在0.1～2.5Hz范圍內(nèi)的持續(xù)振蕩現(xiàn)象，此時(shí)系統(tǒng)中關(guān)鍵輸電線路功率也會(huì)隨之振蕩[1]。低頻振蕩已成為影響大電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的主要因素之一，已引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者以及電網(wǎng)運(yùn)行控制人員的廣泛關(guān)注[2-10]。

現(xiàn)有電力系統(tǒng)低頻振蕩分析方法主要分為兩大類，即基于系統(tǒng)全階數(shù)學(xué)模型的離線分析法和基于仿真或?qū)崪y(cè)信號(hào)分析的信號(hào)分析法。前者因系統(tǒng)模型參數(shù)誤差和電網(wǎng)運(yùn)行方式的不確定性，以及求解過(guò)程中面臨的“維災(zāi)數(shù)”問(wèn)題，使得該類方法難以用于電力系統(tǒng)低頻振蕩的在線監(jiān)測(cè)[3]。相對(duì)于前者而言后者卻能較好地適應(yīng)系統(tǒng)參數(shù)和運(yùn)行方式變化，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)的輸出信號(hào)進(jìn)行辨識(shí)分析可獲得系統(tǒng)動(dòng)態(tài)信號(hào)中包含的系統(tǒng)運(yùn)行特征值，特別是近年來(lái)基于PMU實(shí)測(cè)信息的WAMS系統(tǒng)在實(shí)際電網(wǎng)中獲得廣泛應(yīng)用，為此類方法研究和應(yīng)用提供了有利的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)，因此，基于信號(hào)分析的低頻振蕩辨識(shí)方法成為當(dāng)前低頻振蕩在線辨識(shí)與控制領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題之一[6-9]。

本文從低頻振蕩機(jī)理出發(fā)，對(duì)四類典型的基于信號(hào)分析的低頻振蕩辨識(shí)方法的特征和發(fā)展進(jìn)行了論述，并結(jié)合工程實(shí)際對(duì)未來(lái)大電網(wǎng)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)技術(shù)進(jìn)行了討論，以期對(duì)基于信號(hào)分析的低頻振蕩在線辨識(shí)方法進(jìn)行深入研究和推動(dòng)其進(jìn)一步發(fā)展提供參考。

1　低頻振蕩機(jī)理

1.1負(fù)阻尼機(jī)理

早在1969年，國(guó)外Demello等學(xué)者利用發(fā)電機(jī)阻尼轉(zhuǎn)矩的概念，嘗試著對(duì)單機(jī)無(wú)窮大系統(tǒng)低頻振蕩現(xiàn)象進(jìn)行了機(jī)理研究并獲得成功。在仿真中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)外部系統(tǒng)電抗較大，或在發(fā)電機(jī)輸出較高的條件下，具有高放大倍數(shù)的快速勵(lì)磁系統(tǒng)在增加系統(tǒng)同步轉(zhuǎn)矩的同時(shí)，可能會(huì)給系統(tǒng)帶來(lái)反向的阻尼轉(zhuǎn)矩，當(dāng)?shù)窒舭l(fā)電機(jī)原有阻尼之后，將導(dǎo)致系統(tǒng)總的阻尼變小，甚至可能為負(fù)，在該狀態(tài)下如果出現(xiàn)一定程度的擾動(dòng)，就可能誘發(fā)系統(tǒng)產(chǎn)生低頻功率振蕩[10]。由于實(shí)際電力系統(tǒng)是由多機(jī)組成的互聯(lián)復(fù)雜系統(tǒng)，后來(lái)有學(xué)者將進(jìn)一步阻尼轉(zhuǎn)矩概念擴(kuò)展應(yīng)用到多機(jī)系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)多機(jī)互聯(lián)系統(tǒng)研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)電力系統(tǒng)的弱聯(lián)系結(jié)構(gòu)，將會(huì)降低系統(tǒng)的阻尼轉(zhuǎn)矩，由此擾動(dòng)激發(fā)的低頻振蕩將無(wú)法獲得足夠系統(tǒng)阻尼而可能產(chǎn)生持續(xù)的振蕩，同時(shí)指出在研究互聯(lián)系統(tǒng)電磁阻尼時(shí)，不僅要關(guān)注本系統(tǒng)模型、參數(shù)，同時(shí)也要考慮參與互聯(lián)系統(tǒng)的模型參數(shù)以及聯(lián)絡(luò)線阻抗對(duì)本系統(tǒng)的影響[11]，通過(guò)對(duì)多機(jī)互聯(lián)系統(tǒng)阻尼機(jī)理的研究進(jìn)一步完善了負(fù)阻尼機(jī)理。

到目前為止，負(fù)阻尼機(jī)理是唯一一類物理概念清晰、理論描述完備、獲得最廣泛認(rèn)可的低頻振蕩機(jī)理。應(yīng)用該機(jī)理可很好地解釋因系統(tǒng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、運(yùn)行方式變化等引起的系統(tǒng)阻尼變化，該機(jī)理已成為實(shí)際電網(wǎng)中電力系統(tǒng)穩(wěn)定器(PSS)設(shè)計(jì)的主要理論依據(jù)。

1.2強(qiáng)迫振蕩機(jī)理

電力系統(tǒng)強(qiáng)迫振蕩是指當(dāng)系統(tǒng)受到持續(xù)性的周期擾動(dòng)時(shí)，如負(fù)荷波動(dòng)、原動(dòng)機(jī)與調(diào)速系統(tǒng)持續(xù)擾動(dòng)，則可能引起系統(tǒng)發(fā)生振蕩，一旦擾動(dòng)信號(hào)的頻率與系統(tǒng)固有模式的振蕩頻率相同或接近時(shí)，則會(huì)引起系統(tǒng)發(fā)生諧振[12]。諧振引起的強(qiáng)迫功率振蕩與擾動(dòng)信號(hào)的特征和系統(tǒng)阻尼緊密相關(guān)，主要表現(xiàn)出以下規(guī)律性特征：擾動(dòng)信號(hào)的幅值越大，諧振幅值越大，系統(tǒng)阻尼越大，諧振幅值越小，同時(shí)系統(tǒng)功率振蕩隨著擾動(dòng)信號(hào)的平息而快速衰減。文獻(xiàn)[13，14]通過(guò)單機(jī)無(wú)窮大系統(tǒng)和對(duì)負(fù)荷施加周期性的擾動(dòng)信號(hào)對(duì)以上理論特征進(jìn)行仿真驗(yàn)證分析，進(jìn)一步論證強(qiáng)迫振蕩機(jī)理的正確性。

從實(shí)際發(fā)生的振蕩來(lái)看，應(yīng)用強(qiáng)迫振蕩機(jī)理以有效解釋實(shí)際工程中無(wú)法用負(fù)阻尼機(jī)理來(lái)解釋的低頻振蕩事件[15]，可以說(shuō)該機(jī)理是對(duì)負(fù)阻尼機(jī)理的有效補(bǔ)充和完善，越來(lái)越受到專家學(xué)者和電網(wǎng)運(yùn)行控制人員的認(rèn)同，因而對(duì)強(qiáng)迫功率振蕩機(jī)理的研究也受到更多的關(guān)注[16]。

1.3參數(shù)諧振機(jī)理

參數(shù)諧振機(jī)理認(rèn)為：當(dāng)改變系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)時(shí)，系統(tǒng)中的不同振蕩模式的特征值會(huì)發(fā)生相應(yīng)的改變，其中如果有兩個(gè)振蕩模式的特征值接近相同時(shí)，受彼此影響系統(tǒng)將出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象，由此產(chǎn)生低頻振蕩現(xiàn)象[17]。從解析模型特征值的特點(diǎn)來(lái)看，當(dāng)2個(gè)振蕩模式的特征值間的夾角近似為90°時(shí)，二者互相影響將導(dǎo)致其中1個(gè)模式的特征根改變方向，越過(guò)虛軸，破壞系統(tǒng)穩(wěn)定，引起系統(tǒng)失穩(wěn)。由于該機(jī)理只適合解釋改變系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)時(shí)，系統(tǒng)發(fā)生振蕩失穩(wěn)的現(xiàn)象，對(duì)于非線性的實(shí)際大型電力系統(tǒng)而言其適用性并不高。

1.4非線性機(jī)理

電力系統(tǒng)是一種高度復(fù)雜非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，通過(guò)線性理論分析得到的近似結(jié)果并不能準(zhǔn)確反應(yīng)其非線性特征，因此在理論界發(fā)展起來(lái)了基于分岔理論和混沌理論兩類分析低頻振蕩的非線性機(jī)理，以期獲得更為準(zhǔn)確的分析結(jié)果。分岔和混沌均已被證實(shí)在電力系統(tǒng)中實(shí)際存在的非線性奇異現(xiàn)象[18-21]，分岔是指系統(tǒng)狀態(tài)在臨界點(diǎn)處發(fā)生突變一種行為，目前在振蕩分析常用的動(dòng)態(tài)Hopf分岔，混沌現(xiàn)象是在完全確定的模型下產(chǎn)生的不確定現(xiàn)象，即有隨機(jī)性又有確定性。

文獻(xiàn)[19]基于Hopf分岔和中心流理論，深入分析了產(chǎn)生Hopf分岔的條件。文獻(xiàn)[20]利用Poincare映像和Lyapunov指數(shù)討論分析了系統(tǒng)的混沌行為，并指出混沌現(xiàn)象同系統(tǒng)阻尼直接相關(guān)，在系統(tǒng)負(fù)荷或線路參數(shù)受到擾動(dòng)時(shí)可能激發(fā)各類頻率和振蕩，此時(shí)對(duì)系統(tǒng)特征值分析必須采用非線性模型。文獻(xiàn)[21]進(jìn)一步通過(guò)2機(jī)系統(tǒng)3節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，揭示了在計(jì)及機(jī)組勵(lì)磁頂值和PSS參數(shù)時(shí)對(duì)Hopf分岔的影響，并指出Hopf分岔是混沌產(chǎn)生的前提條件。非線性機(jī)理的出現(xiàn)拓寬了低頻振蕩機(jī)理研究領(lǐng)域，但因其復(fù)雜性還不具備直接工程應(yīng)用的條件，未來(lái)還應(yīng)借助該機(jī)理對(duì)實(shí)際系統(tǒng)進(jìn)行深入的仿真分析，已揭示現(xiàn)有機(jī)理無(wú)法解釋的現(xiàn)象。

綜上所述，負(fù)阻尼機(jī)理、參數(shù)諧振機(jī)理和非線性機(jī)理均與電力系統(tǒng)本身的固有結(jié)構(gòu)和參數(shù)有關(guān)，強(qiáng)迫振蕩機(jī)理則主要與擾動(dòng)信號(hào)有關(guān)，可見(jiàn)低頻振蕩機(jī)理的研究相當(dāng)復(fù)雜，在實(shí)際系統(tǒng)受到各種因素的相互作用和影響。傳統(tǒng)基于系統(tǒng)模型進(jìn)行低頻振蕩分析的方法也可能受到模型、參數(shù)的誤差和不同機(jī)理分析方法差異性的影響，其結(jié)果往往都存在一定偏差[7-8]，因此，借助擾動(dòng)后的系統(tǒng)響應(yīng)信號(hào)或擾動(dòng)軌跡進(jìn)行低頻振蕩特征提取，已成為理論界和工程界進(jìn)行低頻振蕩辨識(shí)分析重要手段。

2　基于信號(hào)特征辨識(shí)的電力系統(tǒng)低頻振蕩分析方法特征綜述

2.1傅里葉法(FFT)

傅里葉變換(FourierTransform)是平穩(wěn)信號(hào)頻譜分析即頻率測(cè)量的常用工具。在早期基于實(shí)測(cè)信號(hào)的低頻振蕩分析研究中，有學(xué)者嘗試?yán)枚虝r(shí)傅里葉變換得到各諧波分量系數(shù)隨時(shí)間的變化規(guī)律，從中提取低頻振蕩的模式參數(shù)[21]，文獻(xiàn)[22]利用FFT方法對(duì)PMU所采集的節(jié)點(diǎn)間電壓相角差的振蕩時(shí)間曲線進(jìn)行分析，提取振蕩模式，文獻(xiàn)[23]用實(shí)時(shí)FFT算法進(jìn)行低頻振蕩模式的在線辨識(shí)來(lái)估計(jì)電力系統(tǒng)穩(wěn)定性。由于實(shí)際信號(hào)的有限時(shí)寬和采樣的不同步，傅里葉變換在擬合實(shí)際信號(hào)時(shí)還存在頻譜混疊效應(yīng)、柵欄效應(yīng)和頻譜泄露等問(wèn)題[24]，面對(duì)實(shí)際低頻振蕩信號(hào)振蕩過(guò)程的非平穩(wěn)性，傅里葉算法還無(wú)法反映振蕩的阻尼特性及瞬時(shí)頻率，因此很難應(yīng)用于工程實(shí)際。近年來(lái)基于FFT的低頻振蕩分析方法又有了新的進(jìn)展，有學(xué)者將FFT與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)低頻振蕩特征提取[25]。

2.2小波法(WT)

小波算法是用一系列的有限基函數(shù)來(lái)表示的連續(xù)信號(hào)，并通過(guò)小波參數(shù)選取來(lái)調(diào)整時(shí)域和頻域分析窗口，可用于對(duì)瞬態(tài)和非平穩(wěn)信號(hào)處理與分析，小波算法能克服FFT法在時(shí)域無(wú)局部化的缺點(diǎn)。文獻(xiàn)[26]基于PMU相量測(cè)量裝置獲得的多點(diǎn)信號(hào)，通過(guò)小波變換獲得了電力系統(tǒng)低頻振蕩的信號(hào)特征信息，文獻(xiàn)[27]指出在小波變換中利用時(shí)-頻分布的局部最大值來(lái)計(jì)算瞬時(shí)頻率，即小波脊算法，利用該算法可以根據(jù)信號(hào)特征自適應(yīng)調(diào)整時(shí)頻窗口，由此提高了小波算法的分辨能力，為小波算法在提取電力系統(tǒng)低頻振蕩的模式特征方面的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。文獻(xiàn)[28]利用小波脊算法，基于實(shí)測(cè)PMU數(shù)據(jù)獲得了系統(tǒng)時(shí)變的低頻振蕩特性，通過(guò)對(duì)振蕩特征曲線進(jìn)行小波脊分析，準(zhǔn)確獲得了振蕩模式的時(shí)變特征并表現(xiàn)出良好的抗噪能力。

雖然小波算法可以通過(guò)時(shí)頻結(jié)合描述構(gòu)成信號(hào)的時(shí)頻譜，以此反映振蕩信號(hào)的時(shí)變特性，但小波脊選取困難并且要求振蕩過(guò)程持續(xù)較長(zhǎng)的時(shí)間，否則難以區(qū)分近似模式頻率，這是小波法難于用于工程實(shí)際的主要瓶頸。近年來(lái)，有學(xué)者利用連續(xù)小波變換和奇異值分解技術(shù)，獲得了小波系數(shù)奇異值分解的頻率向量，據(jù)此可有效識(shí)別不同振蕩模式的頻率，同時(shí)采用離散小波變換閾值去噪和小波系數(shù)矩陣奇異值分解的矩陣重構(gòu)法，對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行去噪處理，使得小波類方法在低頻振蕩特征辨識(shí)方面取得了新的進(jìn)展[29]。

2.3普羅尼法(Prony)

Prony算法是用一組指數(shù)項(xiàng)的線性組來(lái)擬合等間距采樣數(shù)據(jù)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

y=ΣAme-αtcos(2πft+θ)

式中Am——幅值；α——衰減因子；f——頻率；θ——初相。

根據(jù)該表達(dá)式可看出，由不同指數(shù)函數(shù)的線性組合來(lái)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行擬合，通過(guò)計(jì)算擬合曲線的特征近似獲取原始信號(hào)特征，這就是Prony算法。文獻(xiàn)[30]率先將Prony算法用于電力系統(tǒng)低頻振蕩特征分析，通過(guò)對(duì)仿真信號(hào)的特征提取證實(shí)了其正確性。文獻(xiàn)[31]進(jìn)一步將Prony算法與線性模式特征值法進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證了Prony算法在提取系統(tǒng)振蕩特性方面的有效性，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)了Prony算法的缺點(diǎn)，指出Prony方法噪聲敏感，當(dāng)信噪比小于40dB時(shí)，難以得到準(zhǔn)確的分析結(jié)果，同時(shí)對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)的適應(yīng)性差。在此基礎(chǔ)上文獻(xiàn)[32]全面深入分析了噪聲水平、信號(hào)非平穩(wěn)性和辨識(shí)模型階數(shù)選取對(duì)Prony計(jì)算精度、效率的影響。

針對(duì)噪聲和信號(hào)的非平穩(wěn)性，在Prony辨識(shí)方法的數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)，分別出現(xiàn)了基于模糊濾波[33]、自適應(yīng)神經(jīng)濾波[34]，平滑先驗(yàn)法對(duì)PMU采集信號(hào)進(jìn)行去趨勢(shì)處理[35]和數(shù)學(xué)形態(tài)濾波[36]等多種去噪處理技術(shù)，由此提升了Prony方法的辨識(shí)精度。對(duì)于模型階數(shù)選取的問(wèn)題，也出現(xiàn)多種不同方法，文獻(xiàn)[7]通過(guò)定義不同階次的Hankel行列式并根據(jù)其比值的變化來(lái)確定模型階數(shù)。文獻(xiàn)[37]通過(guò)對(duì)包含信號(hào)特征的二階矩樣本矩陣奇異值分解獲得奇異值分布特征，最后根據(jù)奇異值分布特征劃分信號(hào)子空間和噪聲空間，以此獲得系統(tǒng)實(shí)際階數(shù)的估計(jì)值。通過(guò)對(duì)模型階數(shù)選擇算法的改進(jìn)獲得了更符合實(shí)際系統(tǒng)的降階模型，由此降低了Prony方法的計(jì)算量，提升了Prony方法的效率，為其在線應(yīng)用創(chuàng)造了條件。

傳統(tǒng)Prony方法通過(guò)與去噪處理算法和模型階數(shù)估計(jì)算法相結(jié)合，拓寬了該類方法適用范圍，也為該類方法在實(shí)際工程中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，目前Prony方法已被廣泛用于國(guó)內(nèi)網(wǎng)、省級(jí)電網(wǎng)調(diào)度控制中心的WAMS系統(tǒng)進(jìn)行低頻振蕩的在線監(jiān)測(cè)和研究分析[38]。

2.4希爾伯特黃變換法(HHT)

HHT法主要由經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和Hilbert變換兩大部分組成，其核心是經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解。通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)非平穩(wěn)和非線性信號(hào)進(jìn)行線性化和平穩(wěn)化處理后，獲得信號(hào)的固有模態(tài)分量，然后在對(duì)其進(jìn)行Hilbert變換進(jìn)一步獲得瞬時(shí)頻率及瞬時(shí)振幅，最后根據(jù)Hilbert譜和Hilbert邊界譜實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的時(shí)頻特征分析。

文獻(xiàn)[39]將該類方法引入了電力系統(tǒng)低頻振蕩辨識(shí)領(lǐng)域，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解自身所具備的去直和濾波功能，不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的線性化和平穩(wěn)化處理，克服了FFT和Prony算法難以處理非平穩(wěn)信號(hào)的缺點(diǎn)，也提升了辨識(shí)分析的效率。同時(shí)通過(guò)Hilbert變換和計(jì)算Hilbert邊界譜，可以獲得振蕩信號(hào)的瞬時(shí)頻率變化特性以及信號(hào)能量隨頻率的分布情況[40]，雖然HHT表現(xiàn)出了WT和Prony類算法無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，但其在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解時(shí)也因端點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)混疊問(wèn)題嚴(yán)重影響了其辨識(shí)精度和準(zhǔn)確性[41]。

針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解過(guò)程中存在的端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題，文獻(xiàn)[42]通過(guò)比較4類端點(diǎn)延拓法，指出采用頻率偏差法來(lái)解決經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象，并建立基于極值點(diǎn)對(duì)稱延拓和頻率偏差原理的改進(jìn)HHT算法，擴(kuò)大了HHT在低頻振蕩信號(hào)分析中的應(yīng)用范圍。文獻(xiàn)[43]在文獻(xiàn)[41]的基礎(chǔ)上，通過(guò)端點(diǎn)優(yōu)化對(duì)稱延拓法，提出了一種改進(jìn)HHT方法，最大程度縮小了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的誤差。目前國(guó)內(nèi)部分網(wǎng)、省級(jí)調(diào)度機(jī)構(gòu)的WAMS系統(tǒng)中，已應(yīng)用該類方法進(jìn)行低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)。

3　未來(lái)大電網(wǎng)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展探討

3.1基于多種信號(hào)分析法相結(jié)合的低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)方法研究

在基于信號(hào)辨識(shí)的低頻振蕩辨識(shí)方法中，沒(méi)有一種完美的信號(hào)處理方法可以適用所有場(chǎng)合低頻振蕩的在線辨識(shí)，即使相對(duì)成熟的Prony或HHT方法在實(shí)際工程應(yīng)用中依然可能因模式混疊、辨識(shí)精度低等問(wèn)題造成對(duì)低頻振蕩的誤判，影響調(diào)度的正常監(jiān)控。未來(lái)可繼續(xù)深入研究現(xiàn)有低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用性，找出不同方法的互補(bǔ)特性，然后再將幾種方法相結(jié)合形成混合類算法來(lái)研究分析低頻振蕩問(wèn)題，以此彌補(bǔ)現(xiàn)有算法的不足。通過(guò)混合類算法實(shí)現(xiàn)低頻振蕩辨識(shí)精度的進(jìn)一步提高，這也是將來(lái)大電網(wǎng)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)方法值得深入研究的一個(gè)方向。

3.2基于一體化調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的低頻振蕩廣域協(xié)同監(jiān)測(cè)與分析方法研究

目前國(guó)內(nèi)各級(jí)調(diào)度中心擁有的WAMS系統(tǒng)，主要是基于其調(diào)管范圍內(nèi)的廠站PMU量測(cè)信息，進(jìn)行低頻振蕩監(jiān)測(cè)和分析。然而隨著我國(guó)互聯(lián)電網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)際發(fā)生的多數(shù)低頻振蕩事件往往可能因?yàn)橥獠肯到y(tǒng)擾動(dòng)或多個(gè)區(qū)域機(jī)組相互作用引起的擾動(dòng)，造成區(qū)間聯(lián)絡(luò)線或區(qū)間聯(lián)絡(luò)線緊密相關(guān)的本區(qū)域內(nèi)電氣設(shè)備上出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象，正常情況下對(duì)應(yīng)的調(diào)度中心都能監(jiān)測(cè)到此類振蕩，但是要對(duì)此類振蕩加以控制處理，則需要更多地結(jié)合其他區(qū)域調(diào)度中心和甚至低電壓等級(jí)調(diào)度中心的廣域測(cè)量信息，才能準(zhǔn)確判斷出振蕩的范圍以及不同機(jī)組在振蕩中參與情況，最終綜合各區(qū)域信息才能對(duì)具體機(jī)組的出力或線路的開(kāi)斷作出正確的控制決策，在文獻(xiàn)[43]中對(duì)此也提出類似的觀點(diǎn)。

隨著我國(guó)一體化調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的建設(shè)和發(fā)展，為解決上述問(wèn)題創(chuàng)造了基礎(chǔ)條件，使網(wǎng)、省兩級(jí)調(diào)度機(jī)構(gòu)通過(guò)通用服務(wù)總線交互WAMS實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果逐漸成為可能，據(jù)此可彌補(bǔ)各級(jí)WAMS系統(tǒng)存在的監(jiān)測(cè)盲區(qū)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)、省級(jí)調(diào)度機(jī)構(gòu)對(duì)全域電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)安全協(xié)同監(jiān)測(cè)與結(jié)果共享，由此提升各級(jí)調(diào)度機(jī)構(gòu)事故事件處理能力。因此，開(kāi)展基于一體化調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的低頻振蕩廣域協(xié)同監(jiān)測(cè)與分析方法的系統(tǒng)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)研究，在未來(lái)大電網(wǎng)安全穩(wěn)定控制方面具有非常顯著的理論意義和實(shí)用工程價(jià)值。

3.3基于并行計(jì)算技術(shù)的低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)方法研究

現(xiàn)有低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)與電網(wǎng)中的短路、跳機(jī)等故障或事件有所區(qū)別，對(duì)于后者，調(diào)度員利用現(xiàn)有SCADA系統(tǒng)即可在電網(wǎng)故障瞬間獲得故障跳閘信息，對(duì)于前者雖已實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)，但其實(shí)時(shí)性還遠(yuǎn)未達(dá)到前者的水平。究其原因一是由于基于信號(hào)分析的低頻振蕩辨識(shí)，按照采樣定理其需要一定長(zhǎng)度的時(shí)間觀察窗；二是由于在線監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)預(yù)處理和信號(hào)計(jì)算耗時(shí)較多。例如假設(shè)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)N，每個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)處理和計(jì)算耗時(shí)分別為t1和t2，那么完成一次監(jiān)測(cè)計(jì)算耗時(shí)則需要N×(t1+t2)，據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的處理能力，t1+t2>1ms，對(duì)于一個(gè)省級(jí)調(diào)度中心而言N遠(yuǎn)大于1 000，因此，除去觀察窗口時(shí)間，1次低頻振蕩計(jì)算耗時(shí)>1s，而計(jì)算耗時(shí)會(huì)隨著電網(wǎng)規(guī)模擴(kuò)大而不斷增加。

在面向未來(lái)大電網(wǎng)低頻振蕩的在線監(jiān)測(cè)，上述工程應(yīng)用問(wèn)題將越發(fā)凸顯，為此可以考慮將并行計(jì)算技術(shù)引入低頻振蕩辨識(shí)領(lǐng)域，通過(guò)并行計(jì)算技術(shù)將低頻振蕩在計(jì)算耗時(shí)控制在毫秒級(jí)以內(nèi)，進(jìn)一步提高大電網(wǎng)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)分析的效率，實(shí)現(xiàn)低頻振蕩準(zhǔn)實(shí)時(shí)或超實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和判斷，為后續(xù)擾動(dòng)源定位和控制預(yù)留更多有效時(shí)間。隨著調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展以及并行計(jì)算技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用，研究基于并行計(jì)算技術(shù)的低頻振蕩信號(hào)分析方法也是未來(lái)大電網(wǎng)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)值得深入研究的一個(gè)方向。

4　結(jié)語(yǔ)

隨著我國(guó)電網(wǎng)交直流互聯(lián)的進(jìn)一步發(fā)展，電網(wǎng)特征日趨復(fù)雜，影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定的電力系統(tǒng)低頻振蕩現(xiàn)象已引起電網(wǎng)運(yùn)行控制人員高度關(guān)注，為此本文開(kāi)展了以下工作：

(1)追溯低頻振蕩產(chǎn)生的原由，回顧了電力系統(tǒng)低頻振蕩的發(fā)生機(jī)理；

(2)全面總結(jié)分析4類典型的基于信號(hào)分析的低頻振蕩辨識(shí)方法的特點(diǎn)及應(yīng)用情況；

(3)結(jié)合當(dāng)前工程領(lǐng)域的問(wèn)題，探討了未來(lái)大電網(wǎng)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)研究工作的發(fā)展方向。

隨著傳統(tǒng)EMS、WAMS、保信等電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的一體化建模，一個(gè)涵蓋電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)、動(dòng)態(tài)監(jiān)視與控制的一體化全景數(shù)據(jù)智能調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)即將實(shí)現(xiàn)工程化應(yīng)用。未來(lái)互聯(lián)電網(wǎng)的低頻振蕩研究應(yīng)充分利用這一平臺(tái)，深入開(kāi)展基于多信號(hào)相關(guān)性特征聯(lián)合分析的低頻振蕩監(jiān)測(cè)與控制方法研究，實(shí)現(xiàn)大電網(wǎng)低頻振蕩的在線廣域協(xié)同監(jiān)測(cè)與控制。

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(本文編輯：嚴(yán)加)

Review of Identification Method for Power System Low Frequency Oscillation Based on Signal Analysis

LI Shi-ming

(PowerDispatchingControlCenter,GuangdongPowerGridCo.,Ltd.,Guangzhou510600,China)

WiththewideapplicationofPMUmeasurementsinthepowergrid，theWAMSsystembasedonPMUmeasureinformationhasbecomeanimportantmeansofonlinemonitoringoflowfrequencyoscillationinregionalinterconnectedpowergrid.Thispaperfocusesonthemechanismoflowfrequencyoscillationandreviewstheidentificationmethodoflowfrequencyoscillationinthepowergridbasedonthesignalanalysis;thencombinedwiththeactualproject,itdiscussesthetechnologydevelopmenttrendoftheon-linemonitoringoflowfrequencyoscillationinthefuture，andpointsoutthatthefuturelow-frequencyoscillationon-linemonitoringtechnologyshouldbecloselycombinedwiththetechnologydevelopmenttrendofintegratedintelligentdispatchingautomationsysteminordertoachievetheglobalon-linedynamicmonitoringandconjointanalysis.

electricpowersystem;lowfrequencyoscillation;WAMS;signalanalysis;identificationmethod

10.11973/dlyny201604003

李世明(1984)，男，碩士，工程師，從事調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)管理、電力系統(tǒng)高級(jí)應(yīng)用軟件方面的研究工作。

TM712

A

2095-1256(2016)04-0420-07

2016-05-23