基于广域测量系统的低频振荡在线辨识方法研究

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时间:2018-10-22

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1、重庆大学硕士学位论文1绪论用,使得系统的总阻尼很弱甚至为负,电力系统在负阻尼运行条件下若果受到扰动,此种扰动逐就回被渐被放大,进而引起系统功率振荡。长距离、重负荷线路、高增益倍数的励磁系统等因素是造成系统出现负阻尼的重要诱因[4]。另有一种特殊的欠阻尼情况就是:当系统输入的扰动信号频率与系统的固有频率相同时,系统会发生共振型的低频振荡。文献[5]指出:如若系统的阻尼为零或者很低,在扰动的影响下会产生不平衡转矩,导致系统的解为等幅振荡模式,当扰动的频率和系统固有的频率相等或相当接近时,响应就会因共振而被放大,从而引起共振型的低频振荡。可见:共振导致的振荡

2、还是由于系统欠阻尼产生,因此,将其归入欠阻尼范畴;另外,此种低频振荡具有起振快、起振后保持同步的等幅振荡,并在失去振荡源后振荡复制衰减速度较快的特点。电力系统稳定器((PowerSystemStablizer,PSS)提供的相位超前可以够补偿由于励磁机和发电机励磁绕组产生的滞后,因此可很大程度地提高系统的总体阻尼水平,起到低频振荡抑制效果。但在工程实际中,还是有即使安装了PSS还发生低频振荡的事件。分析表明:这种低频振荡含有一些与系统的负阻尼振荡不同的特性。因此欠阻尼机理尚不能完美说明电力系统中出现的全部低频振荡现象。随着分岔理论和混沌理论的引入,在低

3、频振荡产生机理的研究领域出现了一些不同于欠阻尼理论的众多理论。可见,对低频振荡机理的分析研究还在不断拓展和深入。由于电力系统本身的复杂性和强非线性,针对低频振荡产生机理还包括如下几点,本文不再详细赘述。①由发电机的电磁惯性引起低频振荡[6];②电力系统的非线性奇异现象引起的低频振荡[7,8];③不恰当的控制方式导致低频振荡[9];④其它外部因素:如电网长距离连接、弱互联系统、区域间功率严重不平衡、抽水蓄能电站以抽水方式运行、交直流系统的控制模式及交直流系统之间的相互作用等。同时,负荷性质等也是导致电力系统低频振荡发生的诱因[10]。1.2低频振荡辨识技

4、术的研究现状及存在问题1.2.1离线类低频振荡分析方法电力系统低频振荡的研究,对掌握电网动态特性具有重要意义。目前电力系统低频振荡的分析方法主要有两大类:基于系统数学模型的分析方法以及基于系统实测信号的分析方法。其中基于系统数学模型的分析方法主要有以下4种方法:①时域仿真法时域仿真法[11]将电力系统各元件模型根据元件间拓扑关系形成全系统模型,接着以稳态值或潮流解为初始值,逐步求得系统中的状态量和代数量随时间变化的函数,最后根据系统输出的时域曲线来判断系统在扰动下能否保持同步。文献[12]利用实时数字仿真3重庆大学硕士学位论文1绪论系统(RealTim

5、eDigitalSimulation,RTDS)搭建大区电网的等值简化模型,并利用RTDS和电力系统分析综合程序对电力系统中常见的低频振荡故障方式进行计算分析并比较,总结出相关的规律并进一步研究了全国联网后可能出现的低频振荡。由于时域仿真法的扰动分析是以数值分析为基础的,通过计算机仿真出其时域的变化曲线,因此其优点是:1)可计及非线性;2)对系统规模没有限制。但是其缺点也很明显:1)由于扰动是人为设定的特定形式特定地点的,不能保证激发所有关键的振荡模式;2)仿真时间长,计算量大;3)所提供的关键模式信息量小。②复频域类方法复频域法又称特征值法,此类方法

6、通过计算系统状态方程的特征根及对应的特征向量以获取系统振荡模式,或者阻尼较弱的模式,并通过对特征向量、特征根灵敏度的计算分析,可以得出有关振荡的更深层次信息。如文献[13]首次采用QR法求解电力系统状态矩阵的全阶特征值,但由于QR法只适用于维数较低的矩阵,对于现在实际电力系统动辄上万阶的状态矩阵已经不再适用,因此某些降阶类方法逐渐成为研究热点,文献[14]将隐式重启动Arnoldi算法应用于大型电力系统机电模式特征值计算,仿真分析表明:隐式重启动Arnoldi算法收敛迅速、计算可靠且性能稳定,能有效计算大型电力系统中存在的特征值,但该类方法在进行特定范

7、围内的特征值扫描时,计算量大,速度比较慢。③基于正规形理论的分析方法正规形法是一种将非线性方程转化为线性形式的方法[15],[16],正规形方法可以揭示出系统动态结构上的特性:如某个状态变量与某两个振荡模式的相关程度,在计及非线性后,两个模式之间的相互作用有可能会产生第三个具有支配作用的模式。此种方法可以与复频域法相结合,增强复频域法的效果。文献[17]通过非线性向量场的正规形变换得到了电力系统状态方程的2阶解析解,拓展了相关因子的概念,并通过正规形技术、特征值法及普罗尼算法的结合将小信号稳定和时域仿真结合起来,分析结果表明正规形方法完全可以应用于低频

8、振荡的分析;文献[18]提出了数值求解向量场非线性正则变换系数的算法,提出了鉴别大干扰下主导低

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