考虑电压动态特性下的同调机组判别方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑电压动态特性下的同调机组判别方法，该方法包括如下步骤：(1)输入电力系统拓扑模型和发电机模型，根据需求选定同调分组数K；(2)联立全系统的网络方程和发电机双轴模型方程进行建模，得到全系统的线性化模型，所述线性化模型的特征系数矩阵为Asys；(3)利用模式分析法对特征矩阵Asys进行计算以识别区域振荡模式和励磁相关振荡模式；(4)利用平均聚类法循环迭代直至求得系统性能指标J最小的最优分组结果。本发明专利技术采用发电机双轴模型，考虑了转子和电压动态的影响，结合利用模式分析法和K平均聚类法进行机组分群，在不降低计算复杂度的前提下，采用了更加精准的电力系统模型，为了提高等值系统的精准度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统的仿真，更具体地说，涉及一种考虑电压动态特性下的同调机组判别方法。
技术介绍
为了提高输电的经济性和可靠性，现代电力系统越来越趋向于区域互联，系统规模不断扩大，分析和计算电力系统暂态稳定性将耗费大量的计算时间。运用动态等值技术能有效简化电力系统规模，减少暂态稳定性分析所需的计算机时。目前，动态等值技术可以分为两大类：同调等值法和模式等值法。同调等值法主要包含了同调机群判别和同调发电机聚合两个步骤，而模式等值法主要包含了模式选择、解耦模型和等值模型的建立。在1978年，学者们提出了一种基于线性时域仿真的同调判别法。线性时域仿真法和慢同调法已在EPRI动态等值程序(DYNRED)中得到应用并受到较好评价。由于有功功率和电压的弱耦合性，许多用于模型降阶的同调判别法都忽略了电压变化对发电机同调性的影响。然而在电力系统故障期间，电压变化直接影响了发电机加速功率的大小，所以电压变化是影响同调机群判别结果的一个重要因素。过去由于计算机数据处理能力的限制，许多模型都以降低精准性为代价来提高运算速度。随着CPU计算能力的提高，以及并行计算技术、云计算技术的发展，计算机必将能够承载并处理更加精准的电力系统模型。为了提高等值系统的精准度，去探索一种考虑电压动态以及转子动态的双模式同调机群判别法是一种有效途径。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：提供一种考虑电压动态特性下的同调机组判别方法，解决发电机的同调性受到与电压相关因素影响的问题，提高了等值系统的精准度。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种考虑电压动态特性下的同调机组判别方法，其包括如下步骤：A、选择同调分组数K输入电力系统拓扑模型和发电机模型，根据需求选定同调分组数K，K必须小于电力系统中的发电机模型总数m；B、求取系统特征矩阵Asys联立全系统的网络方程和发电机双轴模型方程进行建模，得到全系统的线性化模型，线性化模型的特征系数矩阵即为Asys。C、利用模式分析法识别区域振荡模式和励磁相关振荡模式在故障期间，电力系统有着多种振荡模式，其中区域震荡模式(在一些文献中称之为慢模式)在同调分组中起着最主要的作用，因为区域振荡模式决定了发电机转子角摇摆的根本趋势。同时，与励磁相关的振荡模式也是决定发电机同调性的重要因素，它决定了同调机组在摇摆过程中局部趋势的一致性。所以，在判别同调机组的过程中必须同时考虑区域振荡模式和励磁相关振荡模式，而其他振荡模式，如局域模式(在一些文献中称之为快模式)，可以忽略。利用模式分析法对特征矩阵Asys进行计算，可以识别出该特征矩阵所对应的电力系统的区域振荡模式和励磁相关振荡模式。D、利用平均聚类法循环迭代直至求得性能指标J最小的最优分组结果本专利技术的方法给定一个同调发电机判据θij<ε,。如果θij越小，表明发电机i和发电机j的同调性越好。同调识别过程采用平均聚类法处理，在迭代中寻找使系统性能指标J最小的分组结果。作为本专利技术的一种改进，步骤A具体包括如下步骤：A1、获取电力系统拓扑模型和发电机模型获取电力系统的发电机总数m和母线总数n，以及获取系统的网络拓扑数据和发电机双轴模型参数；A2、根据动态等值的规划需求确定同调分组数K，K不应该大于发电机总数m。作为本专利技术的一种改进，步骤B具体包括如下步骤：B1、本专利技术的方法采用考虑了电压及转子动态的发电机双轴模型进行建模，其差动方程如下：δ·i=ωi-ωs]]>Miω·i=Pmi-(Eqi′-Xdi′Idi)Iqi-(Edi′+Xqi′Iqi)Idi-Di(ωi-ωs)]]>Td0i′E·qi′=Efdi-Eqi′-(Xdi-Xdi′)Idi]]>Tq0i′E·di′=-Edi′+(Xqi-Xqi′)Iqi]]>TEiE·fdi′=-(KEi+SE(Efdi))Efdi+VRi]]>TAiV·Ri=-VRi+KAiVfi-KAiKFiTFiEfdi+KAi(Vrefi-Vi)]]>TFiR·fi=-Rfi+KFiTFiEfdi]]>(i＝1,…,m)B2、发电机i的定子代数方程如下：Edi′-Visin(δi-θi)-RsiIdi+Xqi′Iqi＝0Eqi′-Vicos(δi-θi)-RsiIqi-Xdi′Idi＝0(i＝1,…,m)B3、Pi和Qi分别为注入节点i的有功功率和无功功率。注入PV节点i的有功功率和无功功率用Idi和Iqi表示为：PGi＝Vi[Idisin(δi-θi)+Iqicos(δi-θi)]QGi＝Vi[Idicos(δi-θi)+Iqisin(δi-θi)](i＝1,…,m)B4、一般认为同一类型的扰动的大小差别不会影响发电机的同调性，因此可把式步骤B1至步骤B3的模型方程在某一运行点进行线性化变换，可得全系统的线性化模型如下：Δx·=AΔx+BΔy]]>0＝CΔx+DΔy其中x=[x1T...xmT]T]]>xi＝[δiωiEqi′Edi′EfdiVRiRfi]Ty＝[y1y2]Ty1＝[Id1Iq1…IdmIqm]Ty2＝[θ1V1…θnVn]T把Δy＝-D-1CΔx代入式(15)可得：Δx·=(A-BD-1C)Δx=AsysΔx]]>基于上述状态空间方程可得发电机i的转子角偏差时域响应为：Δδk(t)=Δx(7i-6)(t)=Σi=17mu(7i-6)kakeλit]]>式中uik是矩阵Asys的第i个特征值所对应的特征向量Ui的第k个元素，uik描述了振荡模式i对发电机k的作用程度。ak是待求常数，决定于系统初始运行状态和扰动的位置及类型。作为本专利技术的一种改进，步骤C具体包括如下步骤:C1、利用模式分析法识别区域振荡模式和励磁相关振荡模式；C2、只考虑区域振荡模式和励磁相关振荡模式的情况下，发电机i的转子角偏差响应如下：Δδi(t)=ui1a1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑电压动态特性下的同调机组判别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)输入电力系统拓扑模型和发电机模型，根据需求选定同调分组数K；(2)联立全系统的网络方程和发电机双轴模型方程进行建模，得到全系统的线性化模型，所述线性化模型的特征系数矩阵为Asys；(3)利用模式分析法对特征矩阵Asys进行计算以识别区域振荡模式和励磁相关振荡模式；(4)利用平均聚类法循环迭代直至求得系统性能指标J最小的最优分组结果。

【技术特征摘要】
1.一种考虑电压动态特性下的同调机组判别方法，其特征在于，该方法包
括如下步骤：
(1)输入电力系统拓扑模型和发电机模型，根据需求选定同调分组数K；
(2)联立全系统的网络方程和发电机双轴模型方程进行建模，得到全系统
的线性化模型，所述线性化模型的特征系数矩阵为Asys；
(3)利用模式分析法对特征矩阵Asys进行计算以识别区域振荡模式和励磁
相关振荡模式；
(4)利用平均聚类法循环迭代直至求得系统性能指标J最小的最优分组结
果。
2.根据权利要求1所述的考虑电压动态特性下的同调机组判别方法，其特
征在于，所述步骤(1)包括如下步骤：
(101)获取电力系统的发电机总数m和母线总数n，以及获取系统的网络
拓扑数据和发电机双轴模型参数；
(102)根据动态等值的规划需求确定同调分组数K，同调分组数K不大于
发电机总数m。
3.根据权利要求2所述的考虑电压动态特性下的同调机组判别方法，其特
征在于，所述步骤(2)包括如下步骤：
(201)采用考虑电压及转子动态的发电机双轴模型进行建模，其差动方程
如下：
δ·i=ωi-ωs]]>Miω·i=Pmi-(Eqi′-Xdi′Idi)Iqi-(Edi′+Xqi′Iqi)Idi-Di(ωi-ωs)]]>Td0i′E·qi′=Efdi-Eqi′-(Xdi-Xdi′)Idi]]>Tq0i′E·di′=-Edi′+(Xqi-Xqi′)Iqi]]>TEiE·fdi′=-(KEi+SE(Efdi))Efdi+VRi]]>TAiV·Ri=-VRi+KAiVfi-KAiKFiTFiEfdi+KAi(Vrefi-Vi)]]>TFiR·fi=-Rfi+KFiTFiEfdi]]>(i＝1,…,m)；
(202)发电机i的定子代数方程如下：
Edi′-Visin(δi-θi)-RsiIdi+Xqi′Iqi＝0
Eqi′-Vicos(δi-θi)-RsiIqi-Xdi′Idi＝0
(i＝1,…,m)；
(203)Pi和Qi分别为注入节点i的有功功率和无功功率。注入PV节点i的
有功功...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄冠标，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心，南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44