非线性电力系统机电振荡的方法分析.docVIP

PAGE PAGE 1 非线性电力系统机电振荡的方法分析 　　摘要：总结了当前非线性电力系统机电振荡研究中主要采用的理论方法，比如经典的模态分析法、非线性因素的时域仿真法、基于轨迹辨识的方法，以及近来得到广泛应用的正规形、分岔和混沌等非线性理论研究方法。 　　关键词：非线性电力系统；机电振荡；分岔理论 　　作者简介：马列（1983-），男，吉林四平人，东北电力大学电气工程硕士研究生。（吉林吉林132012） 　　中图分类号：TM7文献标识码：A文章编号：1007-0079（2013）05-0209-02 　　工业领域的绝大多数系统包括电力系统，本质上都是非线性动力系统。当系统状态位于平衡点附近稳定临域内时，可以将系统近似线性化处理，通过对线性化后的系统的研究分析可以近似得到原非线性系统的性质。但是，在系统的非线性度较强，如系统发生机电振荡时，系统表现出复杂的动态特性，线性化方法的效果就会受到影响。因此，有必要在系统机电振荡分析中考虑到非线性因素对系统稳定分析结果的影响。[1]目前，对电力系统机电振荡的非线性因素研究主要有以下几种方法。 　　一、模态分析法 　　模态分析法是分析电力系统机电振荡最有效的方法之一。[2]该方法是将全系统的动态微分方程在系统平衡点处线性化，行成状态方程。根据线性系统的理论，系统的小干扰稳定性与状态方程的特征值和特征向量密切相关。研究人员通过观察特征值的分布和性质，就可以确定出系统的振荡模式。通过这种分析，就可以判断系统机电振荡回路中存在怎样的区间振荡模式和局部振荡模式，系统阻尼是否够强等一系列信息。 　　此种方法中，根据求取特征值范围的不同，常见的有全部特征值法和部分特征值法。全部特征值法包括QR算法和牛拉法等，其中最有效的方法是QR算法，利用这种算法可以有哪些信誉好的足球投注网站出系统所有的振荡模式，不会发生漏根现象，但该方法仅适用于对称与非对称的中、小型矩阵，存在“维数灾”的问题，对于大型电网的分析，其计算精度和计算时间都会存在问题。针对大型电网的模态分析法，有学者提出了部分特征值法，即只计算出一部分对稳定性判别有关键影响的特征值，解决了计算时间问题，大大提高了计算效率，目前这类方法有自激法、Arnoldi法等。 　　模态分析法的分析过程忽略了系统的非线性因素，当系统扰动较小时模态分析法能够反映出系统的小干扰特性，当系统扰动较大时，模态分析法会存在较大误差。 　　二、时域仿真法 　　时域仿真法被广泛地用于电力系统暂态稳定分析和小扰动分析中，适用于机电振荡的研究。它以数值分析理论为基础，借助于计算机工具，应用Simulink、BPA、PSCAD等电力系统仿真软件，模拟系统在某一扰动下的时间响应，据此来判断机电振荡过程中的阻尼和频率特性。[3]该方法考虑到了各个元件的微分代数方程和电力系统本身的非线性因素，科研人员普遍采用该方法研究电力系统机电振荡。 　　但同时该方法也存在着以下缺点：大规模电力系统中系统振荡的频率很低，在仿真精度和参量的要求下，计算量很大，仿真消耗大量的时间；无法揭示电力系统机电振荡的真正原因，找不到机电振荡的扰动源，难以找出引起系统不稳定的原因；时域仿真只针对于某一运行方式下特定的扰动类型和扰动地点，扰动的类型、地点以及观测量的选择都对结果有很大的影响。并且，这一特定类型的扰动，并不能激发出系统全部的振荡模式，而任一条仿真曲线都是不同模式叠加耦合的结果，难以得到系统关键模式的信息，仿真的结果往往带有片面性，难以设计有针对性的控制。 　　由于以上缺点，时域仿真法在研究系统机电振荡方面存在一定的局限性。 　　三、基于轨迹辨识的方法 　　时域仿真法仿真得到的数据和监测设备实测的数据中包含了电力系统机电振荡时的模态信息，根据这些数据，研究人员常用傅里叶变换法、卡尔曼滤波法、Prony分析法等基于轨迹辨识的方法对其进行分析，可以得到电力系统机电振荡时振荡周期、阻尼比、动态衰减速度等参数。 　　傅里叶变换法利用傅里叶变换来分析信号频谱特性，仅适于分析平稳信号，有很大的局限性。而小波变换的优势在于，它能够提供一个随频率变化的时间窗口，以致从时间和频域的局部信息中，经伸缩平移运算和多尺度的分析，有效地提取相关信息。 　　卡尔曼滤波法是利用观测量的历史值和当前测值进行比对，然后对状态变量的估计进行修正，并推测出下一时刻的估计值，在保证均方误差最小的情况下，不断地修正系统的状态向量。该方法适合于实时在线处理，因为它能消除随机干扰，还原系统原貌。 　　Prony分析方法是建立在傅里叶算法的基础上，当研究人员不知道系统模型时，不需要进行繁复的矩阵运算，直接将输出信号数据拟合成为指数函数的线性组合，并据此提取幅值、相位、频率、衰减因子等机电振荡参数。该方法适于大规模动态系统的辨识，是基于轨迹辨识的分析中应用较为广泛的一种