基于网络能量的电力系统失步解列方案_卢芳.pdf

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1、第32卷第6期哈尔滨工程大学学报Vol．32№．62011年6月JournalofHarbinEngineeringUniversityJun．2011doi:10．3969/j．issn．1006－7043．2011．06．015基于网络能量的电力系统失步解列方案1，21卢芳，于继来(1．哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院，黑龙江哈尔滨150001;2哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要:针对电力系统失步解列问题，从系统能量角度出发，探讨了系统解列策略中失步中心断面的识别、解列面的选取、解列时刻的确定几个关键问题．根据支路能量的大小即可确定异步振荡支路，进而确定失步中心断

2、面;为使解列后子系统更易于恢复稳定，从系统动能与势能相互转换关系入手，确定系统解列面;根据解列后子系统积聚动能的大小分析了系统解列时刻．解列面和解列时刻的确定无需发电机的分群信息、不受网络结构和运行方式的限制，且有助于提高解列后子系统的稳定性，IEEE-68节点系统验证了该方法的正确性．关键词:电力系统;支路能量;解列;失步中心中图分类号:TM712文献标识码:A文章编号:1006-7043(2011)06-0780-06Amethodofpowersystemout-ofstepseparationbasedonnetworkenergy1，21LUFang，YUJilai(1．School

3、ofElectricalEngineeringandAutomation，HarbinInstituteofTechnology，Harbin150001，China;2．CollegeofAutoma-tion，HarbinEngineeringUniversity，Harbin150001，China)Abstract:Propersplittingstrategiescanappeasethesystemswingtoavoidbreakdown．Inthispaper，severalprob-lemswerediscussedconcerningsystemsplitsbasedons

4、ystemenergy，forexample，identificationofthefracturesurfaceoftheout-ofstepcenter，selectionofsplittinginterface，determinationofsplittingtime，etc．Theasyn-chronousoscillatingbranchcanbedeterminedbasedonthebranchenergy，afterwhichtheout-of-stepinterfacecanbecaptured;tomakethesubsystemsaftersplittingmoreapt

5、torecoverstability，thesplittinginterfacewasre-searchedbasedontherelationshipofdynamicenergyandpotentialenergy;thesystemsplittingtimewasanalyzedac-cordingtotheaccumulatingkineticenergyofsubsystemsaftersplitting．Thedeterminationofsplittinginterfaceandsplit-tingtimedoesnotneedgeneratorsgroupinginformat

6、ion，andisnotrestrictedbynetworkstructureandrunningmode;besides，itisbeneficialtostabilityofsubsystemsaftersplitting．ThemethodwastestedbytheIEEE-68nodesystem．Keywords:powersystem;branchenergy;split;out-ofstepcenter［1-2］我国正在形成全国联网的巨型电力系统，电网在我国电网中得到了广泛应用．互联在带来巨大经济效益的同时也使暂态稳定问题当系统发生失步以后，其联络线上的相关电气变得更为突出．

7、当电力系统受扰进入紧急状态时，量都随之发生振荡．其中电压、相角、电流的变化特［3-4］应采取紧急控制措施，如果这些措施未能采取或不征已被广泛应用于传统的失步解列装置中，这能奏效，此时应采取解列等措施，将系统中尽可能多些传统的电力系统解列措施仍然是继电保护的思的部分从大范围的停电中挽救过来．目前为止解列路，是一种被动解列．各装置分散动作缺乏协调，仍然是保证系统不致完全崩溃的最后一道防线，并且模型适应