电力系统强迫振荡扰动源定位研究
发布时间：2021-03-10 02:06
随着跨区大电网互联,电网规模的扩大和结构的日益复杂,超高压交直流超长距离输电和各种新能源及电力电子设备的接入,电能供应实现了全国范围的资源优化配置,极大提高了现有电网的经济性和可靠性,然而与此同时,电力系统的稳定性问题也日益凸显,威胁着电网的安全稳定运行。当规模庞大的电力系统中的发电机原动机及调速器、励磁系统、负荷波动等扰动中存在周期性扰动时,就会引发系统的强迫振荡,尤其当强迫振荡的频率接近系统的弱阻尼振荡模式的固有频率时,会造成共振,引起扰动源被放大很多倍,产生大幅值的强迫振荡。当该振荡模式的阻尼比为0时,振荡幅值达到最大,造成严重的共振效应。本文针对电力系统的强迫振荡,研究了多种将扰动源定位到发电机及发电机控制设备的方法,本文的具体工作如下:（1）提出了一种运用未知输入观测器（Unknown Input Observer,UIO）进行扰动源隔离,从而实现强迫振荡扰动源设备定位的方法。首先建立了电力系统的线性化模型,来自原动机及调速器、励磁系统的典型的扰动源被视为未知输入包含在电力系统的线性化模型中。然后提出了一种基于UIO和故障隔离的系统化的扰动源定位方法,根据由UIO产生的模型响...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：165 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
31Hz强迫振荡时各发电机电磁功率
第3章基于观测器灵敏度设计的强迫振荡扰动源定位67图3-21.31Hz强迫振荡时各发电机残差的频谱将-30dB的高斯白噪声注入到所有发电机的输出响应y(t)(用p.u.和rad/s表示)数据中，作为测量噪声。用各发电机的输出状态变量响应y(t)作为其观测器的输入，驱动观测器生成各发电机的残差r(t)。最终得到各发电机观测器的残差信号频谱，如图3-2所示。由于所设计的每台发电机的观测器生成的残差对外部电网周期扰动通过网络传到本发电机的强迫振荡实现了接近解耦，而仅对本发电机内部的周期性扰动保持敏感，所以在强迫振荡中仅根据各发电机残差在振荡频率处是否有显著的频谱响应，即可识别具体的扰动源机组。对于图3-2所示，仅发电机G6的残差在振荡频率1.318Hz处有显著峰值，而其他机组在该频率处的峰值很小，可忽略不计。这表明仅发电机G6内部存在1.318Hz的周期性扰动注入，而其他发电机没有，从而表明G6即是扰动源机组。从该例中可以看出该方法有清晰的理论基础，根据残差的频谱可以直接方便地识别出扰动源机组。而其他发电机在1.318Hz处有较小的峰值主要是由采用的参数不准确，加入的噪声和运行状态点的改变造成。这也同时说明了本章的方法对实际应用中的影响因素具有较好的鲁棒性。3.4.1.2励磁系统扰动源引发的强迫振荡定位同样的，将各发电机的机械功率和所有负荷增加10%，使得系统的运行状态与观测器设计点的运行状态有所不同。将0.5p.u.,0.64Hz的正弦扰动添加到发电机G4的励磁系统参考信号中，激发0.64Hz的强迫振荡。各发电机电磁功率如图3-3所示。同样的，将-30dB的白噪声加入发电机输出y(t)中，再用各发电机的输出y(t)驱动观测器从而产生残差r(t)。所有发电机的残差的频谱如图3-4所示。由于各观测器残差仅对发电机内部的周期性扰动有响应，故根据图
浙江大学博士学位论文68值很小，可忽略。图3-30.64Hz强迫振荡时各发电机电磁功率图3-40.64Hz强迫振荡时各发电机残差的频谱3.4.1.3多扰动源引发的强迫振荡定位系统和各发电机运行状态的改变同前述一致。分别将0.64Hz，50MW和1.31Hz，50MW的正弦机械功率扰动添加到发电机G9的原动机和发电机G5的原动机中以激发多扰动源强迫振荡。在各发电机输出y(t)中加入与前述算例同样大小的噪声信号，并利用含噪声的y(t)驱动各发电机观测器生成残差r(t)。所有发电机的残差的频谱如图3-5所示。根据图3-5，各发电机的残差在1.318Hz和0.635Hz处分别有一个很明显的峰值，说明系统存在两个周期性扰动注入，即扰动源。与1.318Hz和0.635Hz处明显的峰值对应的发电机分别是G5和G9，这两个发电机也即为与强迫振荡两个频率分量分别相对应的扰动源。该算例说明本章的方法衡量的是残差的频谱，而不同频率的扰动源引发的强迫振荡的残差频谱在频域是解耦的，从而通过比较残差的频谱，可以得到残差对不同的周期性扰
【参考文献】：
期刊论文
[1]多机电力系统的强迫功率振荡特性研究[J]. 马燕峰,赵培龙,赵书强. 电力系统保护与控制. 2013(24)
[2]基于WAMS的电力系统功率振荡分析与振荡源定位（2）力矩分解法[J]. 李文锋,李莹,周孝信,郭剑波,卜广全,陶向宇,王官宏. 中国电机工程学报. 2013(25)
[3]基于WAMS的电力系统功率振荡分析与振荡源定位（1）割集能量法[J]. 李文锋,郭剑波,李莹,周孝信,陈磊,卜广全,王娜娜,刘涤尘. 中国电机工程学报. 2013(25)
[4]基于起振段波形在线判别电力系统功率振荡性质[J]. 李莹,贾文双,李文锋,刘增煌,陶向宇,王官宏. 中国电机工程学报. 2013(25)
[5]基于WAMS的负阻尼低频振荡与强迫功率振荡的特征判别[J]. 杨东俊,丁坚勇,邵汉桥,许汉平,黄家祺. 电力系统自动化. 2013(13)
[6]基于能量结构的电力系统振荡分析方法[J]. 李颖,沈沉,刘锋. 电力系统自动化. 2013(13)
[7]基于四阶混合平均累计量的矩阵束算法在低频振荡在线辨识中的应用[J]. 胡楠,李兴源,李宽,穆子龙,朱瑞可. 中国电机工程学报. 2013(07)
[8]基于割集能量及灵敏度的强迫功率振荡扰动源识别[J]. 王娜娜,廖清芬,唐飞,李文锋. 电力自动化设备. 2013(01)
[9]基于Hamilton实现的电力系统振荡源设备级定位[J]. 李颖,沈沉,刘锋. 电力系统自动化. 2012(23)
[10]电力系统强迫功率振荡的等效电路定位分析法[J]. 杨毅强,刘天琪,李兴源,胡楠,史华勃. 电网技术. 2012(11)
博士论文
[1]电力系统低频振荡的开环模式谐振机理及风电并网影响[D]. 毕经天.华北电力大学(北京) 2018
[2]电力系统低频振荡状态监视与分析方法研究[D]. 赵妍.哈尔滨工业大学 2016
[3]汽轮机侧抑制电力系统低频振荡的技术研究[D]. 李阳海.华中科技大学 2016
[4]电力系统低频振荡的分析和控制[D]. 吴复霞.浙江大学 2007
本文编号：3073868
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：165 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
31Hz强迫振荡时各发电机电磁功率
第3章基于观测器灵敏度设计的强迫振荡扰动源定位67图3-21.31Hz强迫振荡时各发电机残差的频谱将-30dB的高斯白噪声注入到所有发电机的输出响应y(t)(用p.u.和rad/s表示)数据中，作为测量噪声。用各发电机的输出状态变量响应y(t)作为其观测器的输入，驱动观测器生成各发电机的残差r(t)。最终得到各发电机观测器的残差信号频谱，如图3-2所示。由于所设计的每台发电机的观测器生成的残差对外部电网周期扰动通过网络传到本发电机的强迫振荡实现了接近解耦，而仅对本发电机内部的周期性扰动保持敏感，所以在强迫振荡中仅根据各发电机残差在振荡频率处是否有显著的频谱响应，即可识别具体的扰动源机组。对于图3-2所示，仅发电机G6的残差在振荡频率1.318Hz处有显著峰值，而其他机组在该频率处的峰值很小，可忽略不计。这表明仅发电机G6内部存在1.318Hz的周期性扰动注入，而其他发电机没有，从而表明G6即是扰动源机组。从该例中可以看出该方法有清晰的理论基础，根据残差的频谱可以直接方便地识别出扰动源机组。而其他发电机在1.318Hz处有较小的峰值主要是由采用的参数不准确，加入的噪声和运行状态点的改变造成。这也同时说明了本章的方法对实际应用中的影响因素具有较好的鲁棒性。3.4.1.2励磁系统扰动源引发的强迫振荡定位同样的，将各发电机的机械功率和所有负荷增加10%，使得系统的运行状态与观测器设计点的运行状态有所不同。将0.5p.u.,0.64Hz的正弦扰动添加到发电机G4的励磁系统参考信号中，激发0.64Hz的强迫振荡。各发电机电磁功率如图3-3所示。同样的，将-30dB的白噪声加入发电机输出y(t)中，再用各发电机的输出y(t)驱动观测器从而产生残差r(t)。所有发电机的残差的频谱如图3-4所示。由于各观测器残差仅对发电机内部的周期性扰动有响应，故根据图
浙江大学博士学位论文68值很小，可忽略。图3-30.64Hz强迫振荡时各发电机电磁功率图3-40.64Hz强迫振荡时各发电机残差的频谱3.4.1.3多扰动源引发的强迫振荡定位系统和各发电机运行状态的改变同前述一致。分别将0.64Hz，50MW和1.31Hz，50MW的正弦机械功率扰动添加到发电机G9的原动机和发电机G5的原动机中以激发多扰动源强迫振荡。在各发电机输出y(t)中加入与前述算例同样大小的噪声信号，并利用含噪声的y(t)驱动各发电机观测器生成残差r(t)。所有发电机的残差的频谱如图3-5所示。根据图3-5，各发电机的残差在1.318Hz和0.635Hz处分别有一个很明显的峰值，说明系统存在两个周期性扰动注入，即扰动源。与1.318Hz和0.635Hz处明显的峰值对应的发电机分别是G5和G9，这两个发电机也即为与强迫振荡两个频率分量分别相对应的扰动源。该算例说明本章的方法衡量的是残差的频谱，而不同频率的扰动源引发的强迫振荡的残差频谱在频域是解耦的，从而通过比较残差的频谱，可以得到残差对不同的周期性扰
【参考文献】：
期刊论文
[1]多机电力系统的强迫功率振荡特性研究[J]. 马燕峰,赵培龙,赵书强. 电力系统保护与控制. 2013(24)
[2]基于WAMS的电力系统功率振荡分析与振荡源定位（2）力矩分解法[J]. 李文锋,李莹,周孝信,郭剑波,卜广全,陶向宇,王官宏. 中国电机工程学报. 2013(25)
[3]基于WAMS的电力系统功率振荡分析与振荡源定位（1）割集能量法[J]. 李文锋,郭剑波,李莹,周孝信,陈磊,卜广全,王娜娜,刘涤尘. 中国电机工程学报. 2013(25)
[4]基于起振段波形在线判别电力系统功率振荡性质[J]. 李莹,贾文双,李文锋,刘增煌,陶向宇,王官宏. 中国电机工程学报. 2013(25)
[5]基于WAMS的负阻尼低频振荡与强迫功率振荡的特征判别[J]. 杨东俊,丁坚勇,邵汉桥,许汉平,黄家祺. 电力系统自动化. 2013(13)
[6]基于能量结构的电力系统振荡分析方法[J]. 李颖,沈沉,刘锋. 电力系统自动化. 2013(13)
[7]基于四阶混合平均累计量的矩阵束算法在低频振荡在线辨识中的应用[J]. 胡楠,李兴源,李宽,穆子龙,朱瑞可. 中国电机工程学报. 2013(07)
[8]基于割集能量及灵敏度的强迫功率振荡扰动源识别[J]. 王娜娜,廖清芬,唐飞,李文锋. 电力自动化设备. 2013(01)
[9]基于Hamilton实现的电力系统振荡源设备级定位[J]. 李颖,沈沉,刘锋. 电力系统自动化. 2012(23)
[10]电力系统强迫功率振荡的等效电路定位分析法[J]. 杨毅强,刘天琪,李兴源,胡楠,史华勃. 电网技术. 2012(11)
博士论文
[1]电力系统低频振荡的开环模式谐振机理及风电并网影响[D]. 毕经天.华北电力大学(北京) 2018
[2]电力系统低频振荡状态监视与分析方法研究[D]. 赵妍.哈尔滨工业大学 2016
[3]汽轮机侧抑制电力系统低频振荡的技术研究[D]. 李阳海.华中科技大学 2016
[4]电力系统低频振荡的分析和控制[D]. 吴复霞.浙江大学 2007
本文编号：3073868
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