一种含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法，包括：S1，获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式；S2，获取日负荷预测曲线，根据日负荷预测曲线和小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间；S3，获取风电出力预测曲线，根据风电出力预测曲线和风电安全区间，获取电力系统的小干扰失稳风险时段。本发明专利技术首先获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式。然后根据电力系统的日负荷预测曲线和小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间。比较风电出力预测曲线和风电安全区间，获得电力系统的小干扰失稳风险时段。为含风电电力系统提供安全运行时段的参考，提高了电力系统的可靠性和安全性。

A small disturbance instability risk identification method and system for wind power system

The invention provides a small disturbance instability risk identification method with wind power system, including: S1, obtaining the boundary expression of the small interference robust stable domain of the power system; S2, obtaining the daily load prediction curve, calculating the wind safety interval according to the boundary expression of the daily load forecasting curve and the small interference robust stable region; S 3, get the forecast curve of wind power output, and obtain the time of small disturbance Instability Risk Based on the wind power output prediction curve and wind power safety interval. The present invention first obtains the boundary expression of the small interference robust stability domain of the power system. Then, according to the daily load forecasting curve of the power system and the boundary expression of the small disturbance robust stability region, the wind power safety interval is calculated. Comparing the wind power output prediction curve and the wind power safety interval, the small disturbance instability risk period of power system is obtained. It provides reference for the safe operation period of the power system containing wind power, and improves the reliability and security of the power system.

【技术实现步骤摘要】
一种含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法及系统
本专利技术涉及新能源发电系统
，更具体的，涉及一种含不确定风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法及系统。
技术介绍
风力发电的不确定性和波动性给电网的安全运行带来了很大的挑战。含风电电力系统的小干扰稳定性受到了广泛关注。现有的小干扰稳定性分析方法分为两类：基于“逐点法”与“域”方法。“逐点法”基于给定的系统工作点分析系统的稳定性，而系统工作点会因风电不确定性而发生改变。那么原先分析结论的正确性会受到影响。另外，“逐点法”也无法获取系统整体稳定性测度与安全裕度指标。“域”方法即小干扰稳定域分析方法是给定参数或运行空间中的小干扰稳定运行点的集合。该方法的优势是能够提供大范围的系统稳定边界。对于给定工作点，运行人员可根据其与稳定边界相对位置直接判断系统稳定性，对于稳定的工作点，还可获得其在各方向的稳定裕度。然而，小干扰稳定域分析方法的有效性依然会受到风电不确定性的影响。在系统运行空间中，风电的不确定性会改变系统工作点，造成预测的处于小干扰稳定域内的系统实际中可能处于稳定域外，危及系统安全。
技术实现思路
本专利技术为解决传统含风电电力系统中，风电不确定性对电力系统造成的干扰，提供一种含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法及系统。一方面，本专利技术提供一种含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法，包括:S1，获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式；S2，获取日负荷预测曲线，根据所述日负荷预测曲线和所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间；S3，获取风电出力预测曲线，根据所述风电出力预测曲线和所述风电安全区间，获取所述电力系统的小干扰失稳风险时段。其中，所述S1中，所述获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式具体包括：根据所述电力系统的有功负荷、风电出力和风电扰动水平，利用线性边界组合逼近法，计算所述电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式。其中，所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式为：式中，p是由电力系统的有功负荷和风电出力构成运行参数向量；Sp是p张成的运行空间；Sp＝span{Pload,Pwind}；A(p)是电力系统受扰前的状态矩阵，它是p的函数；Bα(p)和Cα(p)是风电对系统的状态矩阵扰动的函数；α是风电扰动水平；是电力系统的鲁棒稳定性指标。其中，所述S2中，根据所述风电出力预测曲线和所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间具体包括：根据所述日负荷预测曲线以及所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电出力的上限和下限，风电出力的上限和下限之间的区域为风电安全区间。其中，所述S3中，所述获取风电出力预测曲线具体包括：获取下一日24小时多时段的风电出力预测曲线。其中，所述S3中，根据所述风电出力预测曲线和所述风电安全区间，获取所述电力系统的小干扰失稳风险时段具体包括：通过比较下一日24小时的风电出力预测曲线和所述风电安全区间边界，所述风电出力预测曲线中在风电安全区间之外的时段，是电力系统的小干扰失稳风险时段。另一方面，本专利技术提供一种含风电电力系统的小干扰失稳风险识别系统，该系统包括：第一获取模块，用于获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式；计算模块，用于获取日负荷预测曲线，并根据所述日负荷预测曲线和所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间；第二获取模块，用于获取风电出力预测曲线，并根据所述风电出力预测曲线和所述风电安全区间，获取所述电力系统的小干扰失稳风险时段。第三方面，本专利技术提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述方法。第四方面，本专利技术提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述方法。本专利技术提供的含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法及系统，首先获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式。然后根据电力系统的日负荷预测曲线和小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间。获取风电出力预测曲线，比较风电出力预测曲线和风电安全区间，获得电力系统的小干扰失稳风险时段。为含风电电力系统提供安全运行时段的参考，提高了电力系统的可靠性和安全性。附图说明图1为根据本专利技术实施例提供的含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法的流程框图；图2为根据本专利技术实施例提供的含风电电力系统的小干扰失稳风险识别系统的结构框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一模块实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为根据本专利技术实施例提供的含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法的流程框图。如图1所示，本专利技术实施例提供的含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法包括：S1，获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式。S2，获取日负荷预测曲线，根据所述日负荷预测曲线和所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间。S3，获取风电出力预测曲线，根据所述风电出力预测曲线和所述风电安全区间，获取所述电力系统的小干扰失稳风险时段。其中，步骤S1中，获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式。小干扰稳定性是指系统受到小干扰后，不发生自发振荡或非周期性失步，自动恢复到起始运行状态的能力。电力系统在运行过程中无时不遭受到一些小的干扰，例如负荷的随机变化及随后的发电机组调节；因风吹引起架空线路线间距离变化从而导致线路等值阻抗的变化等等。和暂态稳定分析中的大干扰不同，小干扰的发生一般不会引起系统结构的变化。电力系统小干扰稳定分析的主要任务是研究遭受小干扰后电力系统的稳定性。系统在小干扰作用下所产生的振荡如果能够被抑制，以至于在相当长的时间以后，系统状态的偏移足够小，则系统是稳定的。相反，如果振荡的幅值不断增大或无限地维持下去，则系统是不稳定的。遭受小干扰后的系统是否稳定与很多因素有关，主要包括：电网初始运行状态，输电系统中各元件联系的紧密程度，以及各种控制装置的特性等等。由于电力系统运行过程中难以避免小干扰的存在，一个小干扰不稳定的系统在实际中难以正常运行。换言之，正常运行的电力系统首先应该是小干扰稳定的。因此，进行电力系统的小干扰稳定分析，判断系统在指定运行方式下是否稳定，也是电力系统分析中最基本和最重要的任务。风电的波动和间歇行为都具有强烈的不确定性，风电的不确定性因素包括风速的不确定性；风机脱网、故障、检修及由风速越限引起的切入切出；最大风电功率追踪与远程调节等工况间的变化；机组运行特性的变化等，风电的不确定性对含风电电力系统的可靠性、电能质量都会产生干扰。针对风电的不确定性带来的影响，文献“TowardstheRobustSmall-SignalStabilityRegionofPowerSystemsunderPerturbationsSuchasUncertainandVolatileWindGeneration”对传统小干扰稳定域进行了扩展，提出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法，其特征在于，包括:S1，获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式；S2，获取日负荷预测曲线，根据所述日负荷预测曲线和所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间；S3，获取风电出力预测曲线，根据所述风电出力预测曲线和所述风电安全区间，获取所述电力系统的小干扰失稳风险时段。

【技术特征摘要】
1.一种含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法，其特征在于，包括:S1，获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式；S2，获取日负荷预测曲线，根据所述日负荷预测曲线和所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间；S3，获取风电出力预测曲线，根据所述风电出力预测曲线和所述风电安全区间，获取所述电力系统的小干扰失稳风险时段。2.根据权利要求1所述的含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法，其特征在于，所述S1中，所述获取电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式具体包括：根据所述电力系统的有功负荷、风电出力和风电扰动水平，利用线性边界组合逼近法，计算所述电力系统的小干扰鲁棒稳定域的边界表达式。3.根据权利要求2所述的含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法，其特征在于，所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式为：式中，p是由电力系统的有功负荷和风电出力构成运行参数向量；Sp是p张成的运行空间；Sp＝span{Pload,Pwind}；A(p)是电力系统受扰前的状态矩阵，它是p的函数；Bα(p)和Cα(p)是风电对系统的状态矩阵扰动的函数；α是风电扰动水平；是电力系统的鲁棒稳定性指标。4.根据权利要求1所述的含风电电力系统的小干扰失稳风险识别方法，其特征在于，所述S2中，根据所述风电出力预测曲线和所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电安全区间具体包括：根据所述日负荷预测曲线以及所述小干扰鲁棒稳定域的边界表达式，计算风电出力的上限和下限，风电出力的上限...

【专利技术属性】
技术研发人员：梅生伟，魏韡，刘锋，潘艳菲，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11