[发明专利]一种电力系统扰动后的动态频率估计测量方法

说明书

一种电力系统扰动后的动态频率估计测量方法，其步骤主要是：A、训练：A1、动态时域仿真得到10个初始输入向量；A2、算出11个次生输入向量；A3、由A1和A2步的向量拼接成输入特征值向量，A4、动态时域仿真还得到动态频率；A5、由A3和A4步的数据完成对预测模型的训练；B、测试：B1：在线监测出10个初始测试输入向量；B2、若发电机电磁功率向量中有零元素，则判定发生扰动，转B3步；B3、算出11个次生测试输入向量；B4、将B1和B3步的向量串接，组成测试输入特征值向量；B5、将测试输入特征值向量输入预测模型，模型输出扰动后的估计动态频率。其估计测量快速、精度高、误差小。

技术领域

本发明涉及一种电力系统的动态频率估计测量方法。

背景技术

频率是反映电力系统运行状况的重要指标。电力系统的频率稳定性是指电力系统受到严重扰动(功率缺失、系统中有发电机发生故障停止供电)后，发电和负荷需求出现较大的不平衡，系统频率仍能保持稳定而不发生频率崩溃的能力。随着特高压直流输电线路的发展，传输容量不断提升的直流输电线路因事故断开停止供电时，受端系统频率稳定性受到的威胁也随之增加。同时，随着新能源的大规模开发和投入，电网的复杂性和面临的安全风险也随之增加：新能源机组的电力电子化隔离特性削弱了系统的惯性，降低了系统的频率调节能力，一旦出现大功率缺失的情况，易诱发全网频率问题，导致频率崩溃、全网停电。此外，大型机组对电网频率的严格要求，引起保护装置误动作，引发连锁故障，也会导致电网因频率问题，发生停电事故。为了电力系统的稳定、安全运行，必须采取频率稳定的控制措施。快速、准确的在线预测(提前估计测量)出电力系统在当前时刻起一定时间内的动态频率，从而在频率即将崩溃前，采取切除负荷等频率稳定控制措施，可有效防止系统频率崩溃、避免发生停电事故。

目前，快速预测电力系统动态频率的方法主要有，平均频率模型方法、系统频率响应模型方法、广域量测信息方法以及机器学习方法。平均频率模型和系统频率响应模型方法，均是将系统的所有发电机等值为一台发电机(单机等值)来进行，在电力系统规模庞大，系统频率时空分布特性明显时，这两种方法将无法准确分析电力系统的频率变化。基于广域量测信息的方法是量测信息与系统建模的结合，多用于预测频率最低值或频率稳态值。随着新能源并网，导致系统惯性的下降，频率变化更快，对频率稳定在线预测的快速性有更高的要求，这些方法难以兼顾计算精度与计算效率。此外，由于元件及系统本身的复杂性、随机性、时变性、地域分散性等特点，准确建模存在较大难度，特别是系统的负荷等元件的模型通常难以精确建模，模型参数通常基于经验值或标准值给定，难以真实反映系统非线性动态特性。因此，基于系统数学模型的扰动后频率响应预测方法，难以满足在线应用的准确性和快速性要求。

目前已应用于电网频率估计测量的机器方法主要为人工神经网络算法，因特征提取能力有限，预测频率的内容多为预测扰动后频率的最低值或稳态值，不能完整、直接预测频率的动态变化，且通常存在预测耗时或预测结果不准确的问题，不能满足及时、可靠采取频率稳定控制措施，防止系统频率崩溃、避免发生停电事故的要求。

发明内容

本发明的目的是提供一种电力系统扰动后的动态频率估计测量方法，该方法能够更准确、可靠地预估出电力系统扰动后一段时间内的系列频率及其对应时刻即动态频率，从而为后续的频率紧急控制措施提供可靠的依据，更有效地防止频率崩溃和发生停电事故。

本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种电力系统扰动后的动态频率估计测量方法，其步骤是：

A、预测模型的训练：

A1、初始输入向量的生成：

记录系统中的第i台发电机的惯性时间常数H_i；同时，记录发电机的最大机械功率P_i，得到发电机的最大机械功率向量P＝{P₁,P₂,...,P_i,...,P_I}；其中i为系统中发电机的编号，i∈{1,2,…,I}，I为系统中发电机的总数；