一种适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法，通过同调性判别保证了等值区域即小水电机群内的小水电机组严格同调，采用灵敏度分析区分关键参数与非关键参数，并充分利用多PMU多故障信息中包含的系统特征，提高动态等值模型对真实小水电机群的解释能力，对待辨识参数进行差异性辨识，有效消除动态等值模型存在多解的问题，从而有效提高小水电机群动态等值模型的准确性和鲁棒能力。

A dynamic equivalent method of small hydropower stations for large power grid analysis

Small hydropower cluster dynamic equivalence of the invention discloses a method for large power grid analysis, through coherence discriminant to ensure that small water equivalent regional motor small hydropower units in strict coherence, by using sensitivity analysis to distinguish between key parameters and non critical parameters, and the system includes a multi PMU multi fault information the improved model can explain the real dynamic equivalence of small hydropower generators, treat the parameter identification between the identification, effectively eliminate the dynamic equivalent model of multi solution problem, thus effectively improving the small hydropower cluster dynamic value model accuracy and robust capability.

【技术实现步骤摘要】
一种适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法
本专利技术属于电力系统仿真建模
，更为具体地讲，涉及一种适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法。
技术介绍
近年来，随着全球能源危机和环境污染的不断加剧，包括水电资源在内的可再生能源得到了快速的发展。截止2015年，水电装机容量占世界总电力装机容量的16.6％，占可再生能源装机容量的70％，预计未来25年将以每年3.1％的比例增长。由于受到地理环境的影响，在中国部分地区存在大量小水电机组(单站容量小于25MW)在某一区域集中在配网侧(35kV)并网的现象。大量小水电机群在配网侧接入电网，不仅会对配电网造成影响，同时也会对大电网的稳定性造成影响。在大电网建模分析过程中，由于小水电机群数量众多，结构复杂，参数不透明等特点，难以在仿真模型中进行详细建模。同时，采用详细模型进行大电网分析，不仅会引入累计误差，而且易造成“维数灾”。基于PMU测量信息的动态等值(PMUbasedDynamicEquivalent,PDE)可以很好的解决这个问题。在保证等值区域动态特性一致的情况下，PDE采用降阶模型对等值区域进行简化建模，在提高建模效率的同时有效消除详细建模过程中的累计误差，避免“维数灾”。然而，在实际应用中发现，基于传统PDE方法得到的小水电机群等值模型虽然可以很好的重现已有故障，但是却难以准确预测未知的故障，即存在等值模型鲁棒能力不强的问题。由同调性理论可知，只有当等值区域内机组完全同调时，才能对其进行动态等值操作；同时，由于电力系统的强非线性特征，传统基于单一故障信息的PDE难以完全反映系统的动态特性；最后，在传统PDE方法中，由于待辨识参数过多，等值模型容易出现多解的问题。这些都是造成小水电机群等值模型鲁棒能力不强的重要原因。因此，在各国持续增加可再生能源接入电网比例的大背景下，建立适用于大电网分析，且具有较高准确性和较强鲁棒能力的小水电机群动态等值模型具有重要的现实意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法，以有效提高小水电机群动态等值模型的准确性和鲁棒能力。为实现上述专利技术目的，本专利技术适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、采用时域仿真判别方法，对需要进行等值的小水电机群进行同调性判别，如果小水电机群内的小水电机组不完全同调时，则按照同调性判据对小水电机群内的小水电机组进行分群，直到每一分群内的机组满足同调性要求；(2)、对满足同调性要求的小水电机群，建立小水电机群动态等值模型；(3)、采用相对轨迹灵敏度对动态等值模型参数进行灵敏度分析，选出对小水电机群动态特性影响较大的待辨识参数作为关键参数，其余的待辨识参数为非关键参数；(4)、基于多PMU多故障信息，应用统计学理论和信息熵方法，提取更能反映小水电机群动态特性的多PMU多故障特征；(5)、基于多PMU多故障特征对关键参数和非关键参数进行差异性辨识，建立动态等值模型。本专利技术的目的是这样实现的。本专利技术适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法，通过同调性判别保证了等值区域即小水电机群内的小水电机组严格同调，采用灵敏度分析区分关键参数与非关键参数，并充分利用多PMU多故障信息中包含的系统特征，提高动态等值模型对真实小水电机群的解释能力，对待辨识参数进行差异性辨识，有效消除动态等值模型存在多解的问题，从而有效提高小水电机群动态等值模型的准确性和鲁棒能力。附图说明图1是适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法的流程图；图2是四川省某真实小水电机群接线图；图3是图2所示小水电机群某一典型故障情况下的功角曲线；图4是等值母线处的有功功率曲线；图5是外部系统母线20处的有功功率曲线。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本专利技术。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本专利技术的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。图1是适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法的流程图。在本实施例中，如图1所示，本专利技术适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法包括以下步骤：步骤S1：同调性判别采用时域仿真判别方法，对小水电机群进行同调性判别，如果小水电机群内的小水电机组不完全同调时，则按照同调性判据对小水电机群内的小水电机组进行分群，直到每一分群内的机组满足同调性要求。在本实施例中，所述采用时域仿真判别方法，对需要进行等值的小水电机群进行同调性判别为：1.1)、在某一故障条件下，记录被判别各小水电机组功角曲线；1.2)、若在故障发生后[0,τ]时间范围内，任意两台小水电机组在任意时刻的相对功角差不大于给定值ε，则判别该小水电机群同调，即：其中，Δσmn(t)为小水电机组m和n在t时刻的功角差，通常ε可取5～10°，τ可取1～3s；1.3)、在不同典型故障情况下重复上述操作即步骤1.1)、1.2)，若在所有典型故障情况下，小水电机群均满足同调性要求，则小水电机群内所有电机同调，只有当小水电机群满足同调性判据，才能对其进行动态等值操作。步骤S2：建立小水电机群动态等值模型对满足同调性要求的小水电机群，建立小水电机群动态等值模型。在本实施例中，将满足同调性的小水电机群简化为一5阶同步发电机和一静态ZIP负荷并联模型，其中：5阶同步发电机数学表达式如下：d轴电气参数：q轴电气参数：转子运动方程：其中，Xd,Xq为d,q轴同步电抗；Xd'为d轴暂态电抗；Xd”,Xq”为d,q轴次暂态电抗；Td0'为d轴暂态开路时间常数；Td0”,Tq0”为次暂态开路时间常数；Ed',Eq'为d,q轴暂态电势；Ed”,Eq”为d,q轴次暂态电势；Ef为励磁电势；ud,uq为d,q轴定子电压；id,iq为d,q轴定子电流；其中，静态ZIP负荷模型数学表达式如下：其中，P,Q分别为当母线电压为U时，负荷消耗的有功、无功功率；U0为额定电压；P0，Q0为额定电压时负荷所消耗的有功、无功功率；PZ,PI,PS和QZ,QI,QS分别为负荷有功、无功功率中恒阻抗、恒电流、恒功率分量的比例系数，且满足PZ+PI+PS＝QZ+QI+QS＝1。步骤S3：选出关键参数与非关键参数采用相对轨迹灵敏度对动态等值模型参数进行灵敏度分析，选出对小水电机群动态特性影响较大的待辨识参数作为关键参数，其余的待辨识参数为非关键参数。在本实施例中，具体包括：3.1)、定义小水电机群动态等值模型与大电网连接的母线为系统等值母线；3.2)、选取系统等值母线处的有功、无功功率作为观测轨迹变量，求取待辨识参数θh的有功、无功相对轨迹灵敏度TSPh、TSQh：其中，为有功功率轨迹yP在第k个采样点对于待辨识参数θh的偏导数，yP0为有功功率轨迹yP的稳态值，为无功功率轨迹yQ在第k个采样点对于待辨识参数θh的偏导数，yQ0为无功功率轨迹yQ的稳态值，θh0为待辨识参数θh的标准值，K为采样点数，h为待辨识参数的序号，h＝1,2,…,H，H为待辨识参数的数量；将待辨识参数θh的有功、无功相对轨迹灵敏度TSPh、TSQh相加，得到待辨识参数θh的综合轨迹灵敏度；设定一关键参数选择阈值，如果综合轨迹灵敏度大于设定阈值的待辨识参数定为关本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、采用时域仿真判别方法，对需要进行等值的小水电机群进行同调性判别，如果小水电机群内的小水电机组不完全同调时，则按照同调性判据对小水电机群内的小水电机组进行分群，直到每一分群内的机组满足同调性要求；(2)、对满足同调性要求的小水电机群，建立小水电机群动态等值模型；(3)、采用相对轨迹灵敏度对动态等值模型参数进行灵敏度分析，选出对小水电机群动态特性影响较大的待辨识参数作为关键参数，其余的待辨识参数为非关键参数；(4)、基于多PMU多故障信息，应用统计学理论和信息熵方法，提取更能反映小水电机群动态特性的多PMU多故障特征；(5)、基于多PMU多故障特征对关键参数和非关键参数进行差异性辨识，建立动态等值模型。

【技术特征摘要】
1.一种适用于大电网分析的小水电机群动态等值方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、采用时域仿真判别方法，对需要进行等值的小水电机群进行同调性判别，如果小水电机群内的小水电机组不完全同调时，则按照同调性判据对小水电机群内的小水电机组进行分群，直到每一分群内的机组满足同调性要求；(2)、对满足同调性要求的小水电机群，建立小水电机群动态等值模型；(3)、采用相对轨迹灵敏度对动态等值模型参数进行灵敏度分析，选出对小水电机群动态特性影响较大的待辨识参数作为关键参数，其余的待辨识参数为非关键参数；(4)、基于多PMU多故障信息，应用统计学理论和信息熵方法，提取更能反映小水电机群动态特性的多PMU多故障特征；(5)、基于多PMU多故障特征对关键参数和非关键参数进行差异性辨识，建立动态等值模型。2.根据权利要求1所述的小水电机群动态等值方法，其特征在于，步骤(1)中，所述采用时域仿真判别方法，对需要进行等值的小水电机群进行同调性判为：1.1)、在某一故障条件下，记录被判别各小水电机组功角曲线；1.2)、若在故障发生后[0,τ]时间范围内，任意两台小水电机组在任意时刻的相对功角差不大于给定值ε，则判别该小水电机群同调，即：其中，Δσmn(t)为小水电机组m和n在t时刻的功角差，通常ε可取5～10°，τ可取1～3s。3.根据权利要求1所述的小水电机群动态等值方法，其特征在于，步骤(3)中，所述采用相对轨迹灵敏度对动态等值模型参数进行灵敏度分析，选出对小水电机群动态特性影响较大的待辨识参数作为关键参数，其余的待辨识参数为非关键参数为：3.1)、定义小水电机群动态等值模型与大电网连接的母线为系统等值母线；3.2)、选取系统等值母线处的有功、无功功率作为观测轨迹变量，求取待辨识参数θh的有功、无功相对轨迹灵敏度TSPh、TSQh：其中，为有功功率轨迹yP在第k个采样点对于待辨识参数θh的偏导数，yP0为有功功率轨迹yP的稳态值，为无功功率轨迹yQ在第k个采样点对于待辨识参数θh的偏导数，yQ0为无功功率轨迹yQ的稳态值，θh0为待辨识参数θh的标准值，K为采样点数，H为待辨识参数的数量；将待辨识参数θh的有功、无功相对轨迹灵敏度TSPh、TSQh相加，得到待辨识参数θh的综合轨迹灵敏度；设定一关键参数选择阈值，如果综合轨迹灵敏度大于设定阈值的待辨识参数定为关键参数，其余参数定为非关键参数。4.根据权利要求1所述的小水电机群动态等值方法，其特征在于，步骤(4)中，所述基于多PMU多故障信息，应用统计学理论和信息熵方法，提取更能反映小水电机群动态特性的多PMU多故障特征为：4.1)、多PMU多故障信息选取所选取...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄琦，王鹏，张真源，易建波，李坚，井实，张国洲，王妮，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51