一种低频振荡类型的判别方法技术

本发明专利技术提供一种低频振荡类型的判别方法，所述方法包括：设置滑动窗和振荡能量门槛值；计算各时间段内机组的振荡能量，并确定目标机组；计算各时间段内目标机组的振荡能量空间分布熵和标幺化标准差指标；根据目标机组的振荡能量空间分布熵和标幺化标准差指标计算熵差分类指标；根据熵差分类指标判断低频振荡类型。本发明专利技术提供的技术方案从本质上揭示了低频振荡运动特性，直观反映了不同类型低频振荡差异特性，适应性和区分效果更加明显，且提出标幺化标准差指标来反映机组振荡能量所占百分比大小；通过熵差分类判据综合表征不同类型低频振荡能量分布特性，利用滑动窗动态反映振荡能量随时间变化态势，进而实现了准确、有效区分不同类型低频振荡。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种方法，具体讲涉及一种低频振荡类型判别方法。
技术介绍
低频振荡是电力系统在遭受扰动后联络线上的功率摇摆。系统动态失稳是扰动后由于阻尼不足甚至是负阻尼引起的发散振荡导致的。失稳的因素主要是系统电气阻尼不足或缺乏合适的有功配合，通常是由以下几种扰动引发的:(1)切机；(2)输电线故障或保护误动；(3)断路器设备事故；(4)损失负荷。扰动现象一般要经历产生、传播、消散的过程，在传播过程中可能引起新的扰动，同时针对扰动的操作本身也是一种扰动。所以，这些情况往往不是孤立的，而是相互关联的，在时间、空间上呈现多重现象。这就是多重扰动存在的实际物理背景。持续恶化的互相作用最终将导致系统失稳、解列，形成大规模的停电事故。近年来，低频振荡事件在国内外电网发生了多起，严重威胁着电网的安全、稳定运行，制约着电网的输电能力。低频振荡是指发电机的转子角、转速，以及相关电气量，如线路功率、母线电压等发生近似等幅或增幅的振荡，因振荡频率较低，一般在0.1-2.5Hz。随着互联电网规模的不断扩大以及高放大倍数快速励磁系统的应用，使得发电机在小扰动下容易产生转子间相对摇摆，引发电力系统弱阻尼或负阻尼低频振荡，严重制约了电网的安全稳定运行。电力系统发生低频振荡时，准确判断振荡类型对确定振荡起因和采取抑制措施至关重要，因此低频振荡分类判别越来越受到运行人员和研究人员的重视。按照振荡起因和范围，低频振荡可以分为局部振荡、区间振荡及局部-区间耦合振荡。不同类型低频振荡对应的抑制措施具有明显差别。在现有技术中，用能量的概念分析低频振荡时发现，低频振荡是电力系统的一种特殊的运动形式，振荡过程伴随着振荡能量的传播与转换，电力系统发生低频振荡时，产生振荡能量的负阻尼发电机组是振荡能量源，局部振荡或区间振荡发生后，振荡能量源在空间的分布相对固定，与此相关的机组随着振荡能量的释放随时间推移逐趋平稳。局部-区间耦合振荡发生后，振荡能量源由局部振荡模式下的少数机组逐渐过渡为区间振荡模式下的众多机组，系统振荡能量在空间的分布随时间的推移经历由集中到分散的过渡过程。但是，仅仅凭借振荡能量的时间尺度分布确定低频振荡类型，虽然此法可以从本质上揭示低频振荡的运动特性，但无明确的类型界限划分，且不能直观反应不同类型低频振荡差异特性。为了准确辨识出低频振荡的类型，需要提供一种基于振荡能量时空分布熵的低频振荡类型判别方法来满足现有技术的需要。
技术实现思路
为了解决现有技术中所存在的上述不足，本专利技术提供一种低频振荡类型判别方法，所述方法包括：(1)设置滑动窗和振荡能量门槛值；(2)根据计算的各时间段内机组的振荡能量确定目标机组；(3)计算各时间段内目标机组的振荡能量空间分布熵和标幺化标准差指标；(4)用目标机组的振荡能量空间分布熵和标幺化标准差指标计算熵差分类指标；(5)根据熵差分类指标判断低频振荡类型。优选的，所述步骤(1)设置滑动窗包括：设置初始时刻、滑动长度和滑动步长。优选的，所述步骤(2)的振荡能量EGi如下式所示：式中，t1,t2：时间段；ΔPi：发电机输出有功功率相对稳态值的变化量；Δfi：频率偏移量。优选的，所述步骤(2)目标机组的确定包括：按振荡能量EGi是否大于振荡能量门槛值确定目标机组。优选的，所述步骤(3)各时间段内目标机组的振荡能量空间分布熵SOE如下式所示：式中，ηi：机组i在系统振荡能量中所占百分比，N：机组数量。优选的，所述机组i在系统振荡能量所占百分比ηi如下式所示：式中，EGi：机组的振荡能量；EΣ：机组的总振荡能量。优选的，所述步骤(3)的标幺化标准差指标σp·u如下式所示：式中，σ：机组的振荡能量标准差；μ：机组的振荡能量平均值；N：机组数量；EGi：机组的振荡能量。优选的，所述机组的振荡能量标准差σ如下式所示：所述机组的振荡能量平均值μ如下式所示：式中，N：机组数量；EGi：机组的振荡能量。优选的，所述步骤(4)熵差分类指标DΣ如下式所示：式中，SOE：振荡能量空间分布熵；EGi：机组的振荡能量；N：机组数量；μ：机组的振荡能量平均值。优选的，所述步骤(5)低频振荡类型的判断包括：按所述熵差分类指标DΣ将系统振荡能量在空间分布越分散划分为区间振荡、局部振荡和耦合振荡。与最接近的现有技术相比，本专利技术具有以下优异效果：(1)本专利技术提供的技术方案从能量角度分析低频振荡问题可以从本质上揭示低频振荡的运动特性。振荡能量时空分布特性可以直观反映不同类型低频振荡差异特征，相比其他分类方法，适应性更好、区分效果更加明显。(2)本专利技术将熵理论应用于低频振荡类型判别中，提出振荡能量空间分布熵指标来定量表征不同类型低频振荡能量空间分布聚集程度；提出标幺化标准差指标来反映机组振荡能量贡献差异率大小；通过熵差分类判据综合表征不同类型低频振荡能量分布特性，利用滑动窗动态反映振荡能量随时间变化态势，从而可以准确、有效区分不同类型低频振荡。附图说明图1为本专利技术的低频振荡类型判别方法流程图。具体实施方式为了更好地理解本专利技术，下面结合说明书附图和实例对本专利技术的内容做进一步的说明。本专利技术提供一种低频振荡类型判别方法，所述方法包括：(1)设置滑动窗和振荡能量门槛值：设置初始时刻W和滑窗长度1，滑动步长g，振荡能量门槛值Eth。(2)根据计算的各时间段内机组的振荡能量确定目标机组：振荡能量EGi如下式所示：式中，t1,t2：时间段；ΔPi：发电机输出有功功率相对稳态值的变化量；Δfi：频率偏移量。目标机组的确定由振荡能量EGi是否大于振荡能量门槛值Eth确定目标机组，当EGi＞Eth时，该机组为目标机组。低频振荡是电力系统一种特殊的运动形式，振荡的过程伴随着振荡能量的传播与转换。利用能量的概念分析低频振荡问题，可以从本质上揭示低频振荡的运动特性。电力系统发生低频振荡时，可以把产生振荡能量的负阻尼发电机组认为是振荡能量源。振荡后第i台发电机组向系统注入的振荡能量为：EGi＝∫(ΔPGidΔθi+ΔQGid(ΔlnUi))＝∫(ΔPGi2πΔfidt+ΔQGid(ΔlnUi))式中:ΔPGi＝PGi-PGi·s，为发电机输出的有功功率相对稳态值的变化量；Δθi为母线i电压相角偏移；Δfi＝fi-f0，为频率偏移量；ΔQGi＝QGi-QGi·s，为发电机输出的无功功率相对稳态值的变化量；Ui为母线i的电压值，如果忽略网络中传输的无功功率以及节点电压的变化，则EGi可以近似表达为：EGi＝∫ΔPGi2πΔfidt通过上式计算各机组的振荡能量时，如果计算结果为正，则说明该机组产生振荡能量，具有负阻尼，是振荡能量源；反之，则说明该机组不是振荡能量源。振荡能量时空分布特性：在一定时间内，电力系统的动态特性不仅表现为时间上的变化，也涉及空间的分布。不同类型的低频振荡由于振荡性质不同，系统振荡能量的时空分布特性也将有所差异。因此，重点关注振荡能量随时间和空间的变化特性，对于低频振荡类型的辨识具有重要意义。由能量守恒定理可知，振荡能量的产生与消耗保持动态平衡关系，为了更清晰地研究振荡能量的时空分布特性，振荡能量在本专利技术特指模式相关机组产生的振荡能量。1)振荡能量在空间尺度上的分布：局部模式振荡能量主要由少数负阻尼机组产生，从空间角度来看，系统振荡能量将集中于空间小部分区本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种低频振荡类型的判别方法，其特征在于，所述方法包括：(1)设置滑动窗和振荡能量门槛值；(2)根据计算的各时间段内机组的振荡能量确定目标机组；(3)计算各时间段内目标机组的振荡能量空间分布熵和标幺化标准差指标；(4)用目标机组的振荡能量空间分布熵和标幺化标准差指标计算熵差分类指标；(5)根据熵差分类指标判断低频振荡类型。

【技术特征摘要】
1.一种低频振荡类型的判别方法，其特征在于，所述方法包括：(1)设置滑动窗和振荡能量门槛值；(2)根据计算的各时间段内机组的振荡能量确定目标机组；(3)计算各时间段内目标机组的振荡能量空间分布熵和标幺化标准差指标；(4)用目标机组的振荡能量空间分布熵和标幺化标准差指标计算熵差分类指标；(5)根据熵差分类指标判断低频振荡类型。2.如权利要求1所述的低频振荡类型判别方法，其特征在于，所述步骤(1)设置滑动窗包括：设置初始时刻、滑动长度和滑动步长。3.如权利要求1所述的低频振荡类型判别方法，其特征在于，所述步骤(2)的振荡能量EGi如下式所示：EGi=∫t1t2ΔPi2πΔfidt]]>式中，t1,t2：时间段起始时刻，终止时刻；ΔPi：发电机输出有功功率相对稳态值的变化量；Δfi：频率偏移量。4.如权利要求1所述的低频振荡类型判别方法，其特征在于，所述步骤(2)目标机组的确定包括：按振荡能量EGi是否大于振荡能量门槛值确定目标机组。5.如权利要求1所述的低频振荡类型判别方法，其特征在于，所述步骤(3)各时间段内目标机组的振荡能量空间分布熵SOE如下式所示：SOE=-Σi=1Nηilgηi]]>式中，ηi：机组i在系统振荡能量中所占百分比，N：机组数量。6.如权利要求5所述的低频振荡类型判别方法，其特征在于，所述机组i在系统振荡能量所占百分比ηi如下式所示：ηi=EGiE&S...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文朝，张晓航，牛栓保，奚江惠，王吉利，徐遐龄，施秀萍，邵德军，潘艳，
申请(专利权)人：南京南瑞集团公司，西北电网有限公司，华中电网有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32