一种新的电力系统在线动态安全分析事故扫描方法

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  摘 要:事故扫描一般采用的方法是通过快速计算反映事故严重程度的性能指标,选出严重事故或滤除不严重事故,而正确选择这些性能指标是动态安全分析事故扫描方法的基础。文中提出一种以选出严重事故为目标,进行事故扫描的综合性能指标法。该方法具有较高的严重事故捕获率,同时能够满足在线应用的要求。
  关键词:在线动态安全分析 事故扫描 性能指标
  1. 引言
  电力系统规模的不断扩大,大机组、超高压、远距离输电线路等各种新型电力设备的不断投入,使电力系统的结构变得日益复杂,且大大降低了系统的稳定裕度,形成了输电瓶颈。电力市场竞争机制的引入,给电力系统运行增加了许多不可预期因素,系统运行动态特性变得更加不可预测;在电力市场环境下,电力运营既要保证公平竞争、实现经济效益的最大化,又要保证系统的安全运行,促使电力系统的运行方式发生重大变化,对于经济性的追求可能导致部分区域的稳定裕度下降。所有这些因素促使我国电网的安全运行面临严峻考验,大面积停电的威胁不断加剧。因此,迫切需要电力系统在线的稳定性定量分析方法与控制决策,要求根据电力系统实际的运行工况,预想各种可能发生的事故,用快速筛选算法对所有的预想事故进行快速筛选后,对于可能引起系统不稳定的预想事故进行详细的仿真计算,判断系统是否失稳,并给出相应的控制策略表。如何很好的完成上述任务,给电力系统在线动态安全分析提出了更高的要求。
  2. 动态安全分析与事故扫描
  动态安全分析能够评价电力系统受到大扰动后过渡到新的稳定运行状态的能力,并对必要的预防措施和补救措施给出适当的参考方案。分析过程的具体步骤为:首先采集初始数据;然后进行事故扫描,筛选出对系统有潜在威胁的严重事故;再进行详细的暂态稳定分析,得出系统稳定性与稳定裕度;最后给出稳定控制对策。
  事故扫描是在线动态安全分析的重要组成功能,对于成功的事故扫描过程而言,事故排序是一个非常好的系统暂态安全评价尺度。对于大规模的复杂电力系统而言,对每个预想事故都进行详细的分析是不必要和不切实际的。准确、快速的事故筛选和排序可以将计算量降低到可以接受的水平,提高分析效率。事故扫描就是对大量的预想事故进行选择和排序,挑选出可能导致动态安全危机的故障,目的是为了动态安全分析系统能够满足实时性要求,选择一种快速准确的方法对预想事故集中的每一预想事故进行筛选和排队,以正确识别出预想事故集中所有可能导致系统失稳的预想事故,以便对其进行更详细的暂态稳定分析,并给出暂态稳定控制对策。
  适当地选择可能威胁系统稳定运行的预想事故,进行详细暂态稳定分析是非常重要的,其目的是合理地减少分析的计算量。在没有忽略潜在严重事故的同时,仅对最严重的和最可能发生的事故进行详细的分析计算,能够提高在线暂态稳定分析与控制系统的计算速度,根据故障严重程度给出必要的预防和补救措施,对于提高电力系统的安全稳定性具有重要意义。
  3. 暂态稳定性能指标
  一般从事故切除时刻系统的状态和事故后系统结构的强弱两方面来考虑如何定义反映事故严重程度的性能指标,即考虑事故对各发电机的影响以及事故后网络吸收暂态能量的能力。
  定义暂态稳定性能指标还需要考虑性能指标对系统性或地区性事故的敏感性。一般事故对系统的影响分为两种情况,一种为系统性事故,如联络线事故,其波及面广,受扰机组多;另一种地区性事故,其波及面较小,受扰机组数目相对较少。
  在能够间接反映事故严重程度且能够快速计算获得的性能指标中,经过分析比较,可以采用以下6种性能指标表征事故的严重程度:
  (1)事故清除时刻与事故前发电机转子角度差值的绝对值之和;
  (2)事故清除时刻与事故前发电机转子角度差值的绝对值的最大值;
  (3)事故清除时刻发电机的动能之和;
  (4)事故清除时刻发电机动能的最大值;
  (5) 事故清除后一瞬间发电机的加速功率与发电机惯性时间常数比值之和;
  (6) 事故清除后一瞬间发电机的加速功率与发电机惯性时间常数比值的最大值。
  分别用PI1、PI3、PI5和PI2、PI4、PI6表示以上6个指标,6个指标分别反映系统性事故或区域性事故对系统的影响。
  采用以上6种性能指标,通过计算可以得出系统性事故或区域性事故发生后,事故对各发电机的影响和事故后网络吸收暂态能量的能力,从不同侧面反映事故对系统造成影响的严重程度。
  4. 综合性能指标法
  由性能指标定义可知,性能指标是从不同侧面反映电力系统元件事故的严重程度,指标值一般具有不同的量纲和数量级,若直接利用原始数据计算,就可能突出某些数量级特别大的性能指标对排序结果的作用,而降低甚至排斥某些数量级较小的性能指标的作用,导致一个指标只要改变一下单位,也会改变最终排序结果;若利用每个事故在不同性能指标下的序号来确定该事故的严重性,必然会改变原有指标值之间的差异,所以不能准确的反映事故之间的相对严重程度。因此,需要对指标值进行规格化处理,使各指标值统一于某种共同的数据特性范围,将数据压缩到区间[0,1]上,再求得综合性能指标值。这样,既消除因各项指标的单位不同和数值数量级间的悬殊差别所带来的影响,又不会改变原有指标值之间的差异,。
  将规格化的性能指标值求和,得到综合性能指标值,并按大小排序选出严重事故。具体步骤为:
  (1)通过潮流计算得到系统事故前的稳定平衡点,记录系统平衡状态各发电机的转子角度;
  (2)采用时域仿真法对系统从事故前积分至事故后半个周波,记录事故清除时刻的转子角度和速度,事故清除后的机械功率和电磁功率;
  (3)计算性能指标PI1和PI2;
  (4)计算性能指标PI3和PI4;
  (5)计算性能指标PI5和PI6;
  (6)对性能指标值作规格化化处理;
  为了尽可能地反应实际情况,排除由于各项指标的单位不同以及其数值数量级间的悬殊差别所带来的影响,对性能指标值作规格化处理:
  (2-13)
  式中: , ,p、q分别为事故跳闸支路数和性能指标数,m为系统支路总数。
  (7)将规格化处理后的性能指标值求和,得到综合性能指标值;
  (8)按照综合性能指标值的大小进行排序,选出严重故障,根据需要选取前N个事故,待采用精确算法进行详细分析。
  5. 结论
  仿真算例表明综合性能指标法具有较高的严重事故捕获率,不足之处是各性能指标值与综合性能指标值均不能绝对反映事故之间的相对严重性。
  对于大规模电力系统而言,获得指标值需要进行的大量暂态稳定计算,可以采用并行计算方式来提高计算速度。由于这种事故扫描方法所耗费的时间主要是对每个事故积分至事故清除后一小段时间所需的仿真时间,因此比较快捷,可以满足在线动态安全分析快速性的要求。■
  参考文献
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