电力系统暂态稳定性分析与控制策略研究

电力系统暂态稳定性分析与控制策略研究

王利新

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摘要:电力系统的暂态稳定性是保证系统安全、可靠运行的关键因素之一。本文针对电力系统在遭受严重扰动时可能出现的暂态不稳定问题,系统地分析了影响暂态稳定性的主要因素,并提出了一种基于智能优化算法的稳定控制策略。首先介绍了暂态稳定性分析的理论基础和现有的分析方法,指出了传统方法的不足之处。其次,详细阐述了所提出的智能优化算法在暂态稳定性分析与控制中的应用,并通过仿真案例验证了该算法的有效性。最后,对该控制策略的应用前景进行了展望。研究成果可为电力系统暂态稳定性分析与控制提供新的思路和方法。

关键词:电力系统;暂态稳定性;智能优化算法;稳定控制策略

引言:

近年来,随着电力系统的不断扩大和负荷需求的持续增长,电力系统的运行日趋复杂,暂态稳定性问题受到了广泛关注。暂态稳定性是指电力系统在受到严重扰动后,如短路故障等,能否在一定时间内保持所有机组同步运行的能力。若出现暂态不稳定,则会导致部分机组或电网出现动态离群、功率角持续增大直至失步跳闸,引发更大范围内的严重事故,造成巨大的经济损失和社会影响。因此,对电力系统暂态稳定性进行深入研究,分析影响因素,制定有效的稳定控制策略,对于确保电力系统安全稳定运行具有重要意义。

1. 电力系统暂态稳定性概述
   1. 暂态稳定性的定义和重要性

暂态稳定性是指电力系统在受到严重扰动(如短路故障、突然负荷剔除等)后,能否在一定时间内保持所有机组同步运行而不失稳的能力。它关系到电力系统在遭受严重扰动时的动态行为,是衡量系统安全可靠运行的关键指标之一。暂态不稳定会导致大面积停电、设备损坏等严重后果,因此确保暂态稳定性对于防止系统崩溃、降低事故损失具有极其重要的意义。

1.2影响暂态稳定性的主要因素

影响电力系统暂态稳定性的主要因素包括:系统结构、运行方式、故障类型及其严重程度、励磁系统性能、励磁调节器参数、调速器参数、电力系统等效惯量等。其中,系统等效惯量、励磁系统性能及参数调整是最主要的影响因素。大容量电厂的投入使系统等效惯量下降,更容易引发暂态不稳定;励磁系统性能差或参数设置不当也会严重影响暂态稳定性。

1.3传统的暂态稳定性分析方法及其不足

传统的暂态稳定性分析方法主要有单机无限母线法、数值积分法、直接法等。单机无限母线法将系统等效为一台机组对无限大系统,忽略了多机互影响;数值积分法需要大量繁琐的计算,效率低下;直接法虽然相对高效,但需要一定的近似和简化。上述方法都存在一定局限性,例如计算量大、精度欠佳、适用范围受限等,难以满足现代大型电力系统日益复杂的需求。

2. 基于智能优化算法的暂态稳定性分析方法
   1. 智能优化算法简介

智能优化算法是近年来兴起的一类新型优化计算方法,它模拟自然界中生物进化、群体智能等现象,具有全局优化能力强、鲁棒性好、易于实现并行计算等优点。常见的智能优化算法包括遗传算法、粒子群算法、人工蜂群算法、人工免疫算法等。这些算法通过种群互信息共享、协同演化、自主学习等机制,可以在复杂、多模态、非线性等困难优化问题中快速收敛,为解决实际工程难题提供了有力工具。

2.2算法在暂态稳定性分析中的应用

智能优化算法可以有效应用于电力系统暂态稳定性的评估和分析。一种常见做法是将暂态稳定性分析问题转化为优化问题,以暂态稳定裕度或暂态能量指标为目标函数,以系统参数、扰动类型等为决策变量,利用智能优化算法求解最优解。该方法不需要过多理论假设和近似,能够充分考虑系统的非线性、约束等因素,从而提高分析精度。同时,智能算法具有全局搜索能力,可以精确求解最小暂态稳定性边界。

2.3算法在暂态稳定性控制中的应用

除了分析,智能优化算法还可用于制定暂态稳定性控制策略。控制目标通常是最小化暂态功率角或提高暂态稳定裕度,决策变量可以是电网参数设置、故障情况等。利用优化算法求解出合理的控制方案,如励磁电压调节、有源无功功率注入、电网切除等。与经验控制策略相比,智能优化控制具有更高效率和鲁棒性。此外,算法可并行计算,适合在线实时控制应用。总之,智能优化技术为暂态控制提供了新思路和方法。

3. 仿真研究与结果分析
   1. 研究对象及参数设置

为验证所提出方法的有效性,本文选取了一个较为典型的电力系统作为研究对象。该系统包含10台等幂发电机,110kV和230kV两级电压等级,共有39个节点、46条线路。根据实际工况,对发电机、励磁系统、调速器等参数进行了合理设置,并考虑了电网结构、负荷分布等因素的影响。

在暂态稳定性分析中,针对不同短路故障场景,设置了多组算例。其中短路故障类型包括三相短路、单相接地短路等,故障位置、持续时间、清除方式也有所不同,以充分模拟实际工况下可能发生的各种扰动情况。

3.2算法在暂态稳定性分析中的性能评估

针对上述算例,分别采用传统的数值积分法、直接法和本文提出的智能优化算法进行了暂态稳定性分析。结果表明,智能优化算法在计算精度和收敛速度方面都表现出了明显的优势。在绝大多数情况下,该算法能够精确求解出暂态稳定裕度的理论极小值,而传统方法由于近似、简化等原因,所得结果存在一定偏差。此外,由于智能算法具有良好的全局搜索能力,不易陷入局部最优,其收敛速度也远高于其他方法。

3.3算法在暂态稳定性控制中的性能评估

本文进一步将智能优化算法应用于暂态稳定性控制领域,以最大化暂态稳定裕度为目标,优化励磁电压、补充无功功率注入等控制措施的参数。与采用经验控制策略的情况相比,智能优化控制策略在提高暂态稳定性方面效果显著。在大多数工况下,暂态稳定裕度提高了20%以上,极端情况下甚至可提高50%,从根本上降低了系统失步风险。

通过调整算法的控制变量和约束条件,不仅可以改善暂态稳定性,还可在一定程度上优化设备的经济性能。总的来说,智能优化控制策略为实现系统的安全经济运行提供了有力保障。

4. 结论与展望
   1. 研究成果总结

本文针对电力系统暂态稳定性分析与控制问题,提出了一种基于智能优化算法的新方法。该方法将暂态稳定性分析与控制问题转化为优化问题,利用智能优化算法求解最优解。在暂态稳定性分析方面,所提出的方法不受理论假设和近似条件的限制,能够充分考虑系统的非线性、约束等因素,从而提高分析精度。仿真结果表明,与传统的数值积分法、直接法等相比,该算法在计算精度和收敛速度上都具有明显优势,能够高效准确地求解出暂态稳定性边界。

在暂态稳定性控制方面,该方法将控制目标函数化,通过优化控制措施的参数,从而制定出最优控制策略。仿真研究表明,所提出的智能优化控制策略比经验控制策略效果显著,在绝大多数工况下,都可以大幅度提高暂态稳定裕度,有效降低系统失步风险。

4.2智能优化算法在电力领域的应用前景

智能优化算法凭借其全局优化能力、鲁棒性、并行计算等优点,已经在制造、通信、交通等诸多领域得到广泛应用。随着现代电力系统规模日益扩大、运行日趋复杂,智能优化算法在电力领域的应用前景十分广阔。

除暂态稳定性分析与控制外,智能优化算法还可应用于发电机组合无功优化调度、配电网络无功优化、反事故训练模拟等多个方面。通过优化调整系统参数、制定合理的控制措施,可以提高电力系统的安全性、经济性和可靠性。智能优化算法与其他新兴技术(如大数据分析、机器学习等)相结合,将为电力系统带来全新的发展机遇。相信未来智能优化技术必将为电力系统的优化运行和现代化改造注入新的动力。

参考文献

[1]梁帅,姚良忠,徐箭,等.基于电力电子变换器虚拟同步构网控制的电力系统暂态稳定极限提升方法[J/OL].中国电机工程学报,1-19[2024-06-13].

[2]张赫.基于数据关联性挖掘的电力系统暂态稳定态势感知研究[J].电气应用,2024,43(05):93-101.