低頻振蕩的產生原因及分析處理

沈慶東

摘 要：隨著新能源在電網占比不斷增加，電力系統的平穩運行越來越重要，這就要求火電機組具有較高的可靠性來滿足電網調頻的需求。目前產生低頻振蕩的主要原因是機組本身協調性能較差，與一次調頻、升降負荷及閥門活動等工況產生耦合作用，在有限周波內功率上限達到某一定值，進而產生低頻振蕩。本文主要論述了低頻振蕩分析方法，深入研究產生低頻振蕩的原因，迅速識別出電力系統低頻振蕩的模式，實現對電網的安全預警，保證系統安全平穩運行。

關鍵詞：低頻;振蕩;分析方法

引言：低頻振蕩會嚴重威脅電力系統的正常供電，低頻振蕩就是電網勢能和發電機組轉子之間出現的機電振蕩，主要特征涉及振蕩頻率、振蕩模式、參與因子、振蕩阻尼等方面，電網系統的數學模型難以直接得到振蕩特征的解析解，在分析過程中，會把系統的描述過于簡化，應重點研究振蕩的成因與抑制措施。

一、研究低頻振蕩的意義

電網互聯程度的加深，使電力系統平穩運行面臨著挑戰，比如，遠距離輸電線路與弱聯系電網的運行已經瀕臨極限，一旦出現故障問題，會發生連鎖反應，最終導致大面積停電，造成巨大經濟損失，系統弱阻尼是誘發低頻振蕩問題的主要原因，深入分析低頻振蕩問題對電網系統穩定評估有著重要的工程研究意義[1]。

在出現低頻振蕩時，若不能盡早發現并采取有效的抑制措施，會導致振蕩不斷加深，而引發電壓、功率等出現波動，降低電能質量，甚至出現系統解列問題，振蕩模式中包含振蕩頻率與阻尼比，其是評估電力系統安全穩定的切入點。

二、低頻振蕩分析方法

（一）模型特征值分析法

此方法屬于一種分析低頻振蕩的傳統方法，要把電網系統非線性微分代數方程在對應平衡位置線性化，列出發電機轉子運動方程，再獲得狀態矩陣，測算出矩陣的特征值與特征向量，共軛特征值可以表征振蕩模式，實部代表阻尼特性，虛部代表頻率特性，特征向量是整體電力系統的振蕩模態，體現出一定的可觀性。這種方法方便快捷，可準確測算出全部機電震蕩模式和動態參數，為實際調度運行與規劃設計提供依據。但這種方法有著一定的缺點，由于電網規模的持續擴大，發電機的數量增多，導致矩陣階數提高，計算速度是制約特征值法大量應用的關鍵因素，其被大量用在離線分析當中。

（二）能量函數分析法

通過振蕩能量能夠分析低頻振蕩，可得出暫時性擾動后系統動態過程，掌握整個系統的能量流動，獲得對應的參數信息，需對消耗阻尼轉矩和能量流一致性進行驗證，根據能量流動反向找出振蕩源，運用割集能量法，創建網絡割集，迅速辨識振蕩源，從模式能量的角度看，要先提取隔膜式能量的重要信息，測出能量流分布，可獲知參與因子、振蕩路徑、震蕩模式等數據。

（三）量測數據分析法

PMU設備已經在電網中進行大規模配置，可以收集實時運行數據，為分析低頻振蕩現象提供支持，和特征值方法有所不同，這種方式是完全根據量測數據辨識振蕩模式，已知的動態信息當中可以體現出系統的運行情況，重點在于要在大量的數據中將有關振蕩模式的信息挑選出來，這種方法突破了詳細模型與參數的限制，辨識結構能夠很好的反映出系統小擾動穩定性，此方法多被用在安全域分析、評估電壓穩定等方面[2]。

（四）EMD方法

此方法的本質是把PMU量測信息分離出多個IMF信號，并且都有著各自頻率尺度，其中包含有噪聲IMF信號，再進行提取，得到能夠反映主導振蕩模式的信號，Teager能量算子具有過濾功能，可實現有效篩選，對于在振蕩階段的時變特性，利用HHT追蹤瞬時振蕩頻率，識別主導振蕩模式。

EMD具有完全自適應能力，無需預先設定參數，借助測試信號自身能夠讓復雜非平穩信號轉向穩定，因為算法會有一定的偏差和噪聲干擾的情況，而出現一些沒有意義的IMF信號，低頻振蕩頻率在0.2赫茲到2.5赫茲的范圍內，所以，每個量測通道中所得的IMF信號頻率值也在對應范圍當中，PMU設備采樣頻率是100赫茲，可以保證采樣頻率遠超過信號本身的頻率，若波形發生較小變化，因為采樣精度符合要求，則可忽略對結果的影響。能量權重與電力系統動態穩定性息息相關，可篩選出重要的IMF信號，并保留能量值高的信號，降低計算難度。繪制振蕩參數曲線，可為技術人員提供動態數據，為制定改進方案提供幫助。

（五）MEMD方法

EMD是采用逐一辨識的方式，辨識速度慢，其無法對各信道數據進行交互融合，難以達到整體辨識。而MEMD方法既加快了辨識效率，還能考慮到各通道數據的交互影響，實現全方位協同評估。MEMD方法是基于EMD上，拓展辨識通道，可達到對實測信號的整體辨識。在高維空間沿預定方向進行投影，通過包絡線的均值估計多通道量測信息，投影方向向量的分布與估值的準確性有著一定的聯系。因為每種方法均有缺陷，導致瞬時幅值存在上升部分，當幅值信號緩慢的逐漸衰減，意味著電力系統正越來越穩定。在震蕩階段，瞬時阻尼比不會超過0，不管使用阻尼還是阻尼比，在幅值上升的區間內結果曲線小于0[3]。

對投影方法進行優化，得出新的投影方案，分析輸入量測信號，獲知各信道間信號的不平衡程度，可自動調整向量分布，得到更加準確的局部均值估計，向量的數量與高維空間的分布情況決定著MEMD方法的分解效果，使用低差異哈默斯序列采樣法有助于建設均衡分布的方向向量。EMD方法的瞬時振蕩參數曲線中含有較多的尖端，曲線波動程度偏大，混疊現象較為嚴重，APIT-MEMD方法的變化幅度很小，幾乎等同于一條直線。可迅速辨識出系統的主導震蕩模式，準確得出IMF信號，經過誤差分析后，新方法的誤差更小。

三、一次調頻對低頻振蕩的影響：

在機組進行閥門試驗及升降負荷過程中，一次調頻作用的累加可能產生低頻振蕩，某廠于5月6日下午13：26：33開始CV1全行程試驗，試驗進行至一半時，于13：27：44一次調頻動作，綜合閥位指令瞬間增大0.48%，高調門由45.246%突增至46.145%，負荷由315.853升至319.720，轉速由2997.852降至2997.727，一次調頻動作設置轉速為2997.8，從此刻起，一次調頻動作兩次后，高調門指令反饋出現一定偏差，機組負荷與調門反饋對應。系統經過兩次一次調頻動作后，逐漸趨于穩定，此時13：27：48，一次調頻再次動作，而且出現周期性變化。此時高調門在PID和一次調頻共同作用下，逐漸出現指令與反饋不對應的情況，此時功率變化幅度還未超過10MW。在經過9次動作后，此時時間為13：28：07，高調門逐漸再次趨于穩定。從13：28：07起，在經過長達12次的一次調頻動作后，此時負荷變化值超過10MW次數已超過8次，高調門多次出現指令反饋不對應的情況，指令與反饋偏差最大超過4%。至13：28：42，觸發一次低頻振蕩報警。整個過程中，機組超額定壓力運行，330MW負荷，額定壓力16.2mpa，機組在整個試驗過程中，超額定壓力1MPa;轉速一直在2998.9（最高）到2997.2之間徘徊，一直無法回到正常轉速內，導致一次調頻在整個試驗中頻繁動作，進而使高調門頻繁動作，指令與反饋出現較大偏差，使系統產生失衡，負荷頻繁擺動，造成低頻振蕩。

在整個運行過程中，壓力變化情況如下：自13：24：46起，機組切至手動狀態，主汽壓設定值跟蹤為當前值17MPa，機組DEH側投功控模式，機組負荷設定值跟蹤當前值333MW。機組開始做CV1全行程試驗后，CV2逐漸開大，CV2側對應主汽壓力也異常增大;CV1逐漸關小，CV1側主汽壓力正常增大。整個過程中主汽壓力始終高于額定壓力。

結論：通過EMD、MEMD與APIT-MEMD方法對PMU量測信息展開分析，能夠進行整體辨識，排除無用信號，簡化計算流程，提高辨識效率，保證電網的平穩運行。針對一次調頻及閥門試驗等工況對低頻振蕩產生的影響需要通過參數優化、降低DEH側調頻作用強度、進行涉網試驗和閥門函數優化等方法來避免產生低頻振蕩。總之，火力發電機組作為新能源上網的調整基石，在確保一次調頻合格率的同時更應注重電網的安全性、穩定性和可靠性，通過迅速的相應AGC的需求來保證網頻的可靠。

參考文獻：

[1]馬騫，楊榮照，朱澤翔，等.超低頻振蕩主導機組的在線監控方法[J].南方電網技術，2021，15（04）：66-72.

[2]程蘭芬，張東輝，周保榮，等.靜止無功補償器提高小水電引起的低頻振蕩阻尼方法研究[J].電氣自動化，2020，42（04）：42-45.

[3]王悅.脈沖序列控制Cuk變換器低頻振蕩抑制研究[D].西南交通大學，2020.