利用实测响应信息的暂态功角失稳实时判别方法.pdf

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1、第33卷第34期中国电机工程学报Vol.33No.34Dec.5,20132013年12月5日ProceedingsoftheCSEE©2013Chin.Soc.forElec.Eng.171文章编号：0258-8013(2013)34-0171-08中图分类号：TM71文献标志码：A学科分类号：470⋅40利用实测响应信息的暂态功角失稳实时判别方法吴为，汤涌，孙华东，何剑(中国电力科学研究院，北京市海淀区100192)Real-timeTransientInstabilityCriterionBasedonPost-

2、disturbanceResponseDataWUWei,TANGYong,SUNHuadong,HEJian(ChinaElectricPowerResearchInstitute,HaidianDistrict,Beijing100192)ABSTRACT:Real-timetransientstabilityanalysisrequiresfast0引言transientinstabilitycriterion,sothispaperanalyzedthe随着特高压大电网的建设、新能源发电和新型character

3、isticofphysicalvariablesontielinesinoscillationcentreandstudiedtherelationshipbetweenvariablesandpowersystem电力电子设备的引入，电网规模不断扩大，复杂程[1]stability.Phasormeasurementunit(PMU)data,suchasthe度不断增加，系统的动态特性也更加复杂。区域generatorrotoranglemeasurements,busvoltagephasor电力系统的互联提高了

4、能源的大范围优化配置能measurements,tie-linepowermeasurementsandfrequency力，同时也可能使区域内的局部故障通过区域间的measurements,wasappliedtodesignareal-timetransient联络断面向更大范围扩散，使大电网的安全稳定运instabilitycriterion.Thiscriterioncantakefullconsiderationof行面临更大的挑战。因此研究利用振荡联络断面的thenon-linearcharacterist

5、icofpowersystems.ItonlyneedsthecrucialmeasurementsextractedfromthehugenumberofPMU实测信息进行稳定性分析，对提高大电网的安全稳dataupdatedtimely,independentofthenetworkparametersand定运行能力具有重要意义。对于互联大规模电力系systemoperationconditions.Moreover,thecriterionhasclear统，暂态稳定问题是人们关注的焦点。随着联网规physic

6、almeaningandfastcalculationspeed,andissimpletouse.模越来越大，“离线决策，在线匹配”和“在线决Simulationresultsshowthatthecriterioncanquicklyand策，实时匹配”的暂态稳定分析与控制模式已不能correctlyidentifytransientanglestability.满足大电网安全稳定运行要求，逐渐向“实时决策，KEYWORDS:powersystem;phasormeasurementunit[2]实时控制”的方向发

7、展。为满足实时分析的要求，(PMU)data;transientstability;real-timetransientinstability已有的暂态稳定分析方法主要集中在实时/超实时criterion[3-6][7-10]时域仿真法和直接法的研究上。这些方法的摘要：实时暂态稳定分析需要有快速暂态稳定性判据，为此，研究，极大地提高了暂态稳定分析的速度。对系统振荡联络断面特征信息进行分析并研究了特征信息近年来广域测量系统的完善，为实时暂态稳定的变化趋势与系统稳定性的关系。基于相量测量单元(Phasormeasureme

8、ntunit，PMU)量测数据(如发电机功角、分析与控制提供了新的手段。基于实测响应数据的母线电压相量、联络线有功功率及母线频率)设计了一种实实时暂态稳定分析与控制本质上是一种基于实测时暂态功角失稳判据。该判据能充分考虑暂态过程中系统非数据的“响应控制”模式，能满足“实时决策，实线性特性的影响，仅使用从实时更新的海量PMU数据中提