孟德強(qiáng)

(國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司，北京 100052)

0 引言

隨著時(shí)滯的存在使電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析和控制變得愈加復(fù)雜，已成為系統(tǒng)不穩(wěn)定及性能變差的根源[1-3]。因此，對(duì)時(shí)滯穩(wěn)定性的研究需要更進(jìn)一步。

目前已有一些理論成果，主要分為兩大類(lèi)：

(1) 頻域法。文獻(xiàn)[4-7]基于Rekasius變換來(lái)求解系統(tǒng)時(shí)滯穩(wěn)定上限。文獻(xiàn)[8]通過(guò)復(fù)頻域系統(tǒng)求解電力系統(tǒng)時(shí)滯的穩(wěn)定性。具體方法是將系統(tǒng)特征根方程轉(zhuǎn)為多項(xiàng)式求解復(fù)頻域虛軸上的解，忽略實(shí)數(shù)的值。

(2) 時(shí)域法。文獻(xiàn)[9-11]分別將Finsler引理、Park不等式、Moon不等式和Fridman廣義模型變換方法與李雅伏諾夫穩(wěn)定性分析理論相結(jié)合，求解系統(tǒng)時(shí)滯。文獻(xiàn)[12]在文獻(xiàn)[9-11]的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析得出保守性更小的解，并拓展得到時(shí)域上更穩(wěn)定的解法。

目前隨著電網(wǎng)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，容量不斷增加，系統(tǒng)的復(fù)雜性也隨著增強(qiáng)，所以當(dāng)某一地區(qū)放生故障時(shí)，有可能導(dǎo)致連環(huán)故障。在這種情況下，電網(wǎng)時(shí)滯穩(wěn)定性研究更加重要。因此，本文提出了基于事故鏈和馬爾科夫動(dòng)態(tài)過(guò)程的時(shí)滯電力系統(tǒng)穩(wěn)定性分析方法。這種方法能夠在事故鏈方程的基礎(chǔ)上求解時(shí)滯穩(wěn)定的上限，還能在物理意義上對(duì)電力系統(tǒng)的時(shí)滯穩(wěn)定性進(jìn)行分析，從而能更好地解決系統(tǒng)穩(wěn)定性問(wèn)題。并且，本文根據(jù)這一算法給出了仿真驗(yàn)證。

1 事故鏈的基本理論

事故鏈理論認(rèn)為區(qū)域事故一般由一條事故鏈引發(fā)其他事故鏈造，一條事故鏈可以表述為：

Lj={Lj1→Lj2→Lj3→…→Ljn}

(1)

式中：Lj是一條事故鏈；Lji代表Lj的第i個(gè)環(huán)節(jié)；n代表中間環(huán)節(jié)的個(gè)數(shù)。由電力系統(tǒng)故障分析可知：一條線(xiàn)路故障引發(fā)其他線(xiàn)路的故障，具體過(guò)程是：通過(guò)某條線(xiàn)路預(yù)測(cè)下一條故障線(xiàn)路，觀察其頻率振蕩特性，判斷是否失穩(wěn)。本文主要基于潮流轉(zhuǎn)移生成事故鏈。實(shí)際電力系統(tǒng)發(fā)生連鎖故障時(shí)，相鄰兩級(jí)故障間的時(shí)間跨度一般長(zhǎng)達(dá)數(shù)分鐘甚至數(shù)十分鐘，其間系統(tǒng)暫態(tài)過(guò)程基本結(jié)束[13-14]。

電力系統(tǒng)某條運(yùn)行線(xiàn)路發(fā)生故障時(shí)會(huì)被系統(tǒng)中切除，這條線(xiàn)路上的原負(fù)荷會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)移，這個(gè)過(guò)程可能會(huì)引起繼電保護(hù)設(shè)備誤動(dòng)作而擴(kuò)大故障范圍。本文分別采用α、β、γ來(lái)表示潮流變化率，過(guò)負(fù)荷裕度以及故障線(xiàn)路與預(yù)測(cè)線(xiàn)路之間的耦合度，且中間環(huán)節(jié)預(yù)測(cè)指標(biāo)用φ來(lái)表示，該指標(biāo)決定了事故鏈的下一級(jí)的故障線(xiàn)路。

假定系統(tǒng)中線(xiàn)路i發(fā)生了故障，線(xiàn)路i中通過(guò)的潮流為Si，則α、β和γ的計(jì)算式[15-18]如下：

(2)

(3)

(4)

式(4)中：Si(tf)代表事故前線(xiàn)路i中通過(guò)的潮流；Sj(tf)代表事故前線(xiàn)路j中通過(guò)的潮流；Sj(tb)代表線(xiàn)路i發(fā)生事故后線(xiàn)路j中通過(guò)的潮流；Sjmax代表線(xiàn)路j中允許流過(guò)的最大潮流。

中間環(huán)節(jié)預(yù)測(cè)指標(biāo)φ的定義為：

(5)

式中：φij的值代表線(xiàn)路i對(duì)線(xiàn)路j的影響率，所以式(6)可以計(jì)算出由潮流轉(zhuǎn)移引起的狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率：

(6)

通過(guò)上述分析可以得出，電力系統(tǒng)某一條線(xiàn)路故障，會(huì)引發(fā)其他線(xiàn)路故障，且引發(fā)條件只跟上一級(jí)事故鏈有聯(lián)系?；谝陨蠗l件，假設(shè)系統(tǒng)模態(tài)為rt=r(t)，它取值于有限集合S={1,2,…,s}，是齊次Markov過(guò)程。對(duì)于事故鏈L={L1→L2→L3→…→Ln}，首先將任意環(huán)節(jié)Li(i=1,2,3,…,n)作為隨機(jī)Markov過(guò)程的模態(tài)ri=r(i)，即系統(tǒng)中線(xiàn)路i發(fā)生故障，再利用式(6)計(jì)算出下一級(jí)線(xiàn)路故障的轉(zhuǎn)移概率pij，由此可得出Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣π，至此，建立了基于事故鏈L的Markov過(guò)程[19]，最后算出電力系統(tǒng)最大時(shí)滯。算法的具體流程如圖1所示。

圖1 時(shí)滯系統(tǒng)穩(wěn)定性分析流程圖

2 時(shí)滯Markov跳變系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析

2.1 時(shí)滯Markov電力系統(tǒng)模型

時(shí)滯Markov跳變系統(tǒng)的模型可以由下式表示：

(7)

時(shí)滯ht滿(mǎn)足條件：

(8)

式中：x(t)∈Rn和z(t)∈Rn分別是系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)和輸出函數(shù)；Ar(t)、Adr(t)、Br(t)、Bdr(t)為適當(dāng)維數(shù)的已知矩陣；ht為系統(tǒng)時(shí)滯，rt=r(t)為時(shí)滯穩(wěn)定上限；rt=r(t)為時(shí)滯的變化率。rt=r(t)為系統(tǒng)模態(tài)，取值于有限集合S={1,2,…,s}，為齊次的馬爾科夫動(dòng)態(tài)過(guò)程，矩陣π為馬爾科夫的轉(zhuǎn)移概率矩陣，其非對(duì)角線(xiàn)上的元素值可通過(guò)式(7)計(jì)算得到，對(duì)角線(xiàn)上的元素值為該行非對(duì)角線(xiàn)元素之和的相反數(shù)，具體的表達(dá)式為：

(9)

(10)

Ω2=[N+M,L-N, -L-M]

其中：

(11)

其中：

i={1,2，…，N}

本文中*表示相應(yīng)的對(duì)稱(chēng)部分。

2.2 時(shí)滯穩(wěn)定上限參數(shù)求解

(12)

(13)

(14)

(15)

mind

s.t.(13) (14)

(16)

以式(13)和式(14)為約束，通過(guò)求解式(15)得到最小d，最終，令h=1/d，可以推導(dǎo)求出在連鎖故障情況下，電力系統(tǒng)的時(shí)滯穩(wěn)定上限。

3 算例分析

為驗(yàn)證本文所提方法的有效性和低保守性，以IEEE16機(jī)68節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)為例，采用時(shí)域仿真的方法，計(jì)算基于事故鏈和Markov過(guò)程的時(shí)滯電力系統(tǒng)的時(shí)滯穩(wěn)定上限。如圖2發(fā)電機(jī)模型采用的是6階模型在仿真計(jì)算中，待求解模型動(dòng)態(tài)方程的具體維數(shù)為10階，通過(guò)定理1進(jìn)行時(shí)滯穩(wěn)定判斷所需求解的待求變量數(shù)為21個(gè)。

圖2 16機(jī)68節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)圖

線(xiàn)路故障在電力系統(tǒng)故障中占大多數(shù)，并且考慮到區(qū)域間聯(lián)絡(luò)線(xiàn)的重要性，將事故鏈的觸發(fā)環(huán)節(jié)定為聯(lián)絡(luò)線(xiàn)故障。根據(jù)本文第一節(jié)中的指標(biāo)，預(yù)測(cè)事故鏈為：

L1={線(xiàn)路1-2 → 線(xiàn)路3-4 → 線(xiàn)路 2-3}

(17)

L2={線(xiàn)路46-49 → 線(xiàn)路32-33→

線(xiàn)路 31-38}

(18)

建立對(duì)應(yīng)事故鏈L1和L2的Markov過(guò)程，系統(tǒng)模態(tài)rt=r(t)分別取值于有限集Sm={1,2,3},m=1,2，其轉(zhuǎn)移概率矩陣為：

(19)

(20)

3.1 事故鏈L1

為了使本文所提方法的可行性和有效性得到驗(yàn)證，利用H2/H∞控制方法設(shè)計(jì)了IEEE 16機(jī)68節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的阻尼控制器如圖2所示，詳細(xì)參考文獻(xiàn)[19]。將阻尼控制器分3個(gè)時(shí)段設(shè)置時(shí)滯，圖3所示為發(fā)電機(jī)8～15與發(fā)電機(jī)1～16之間的相對(duì)功角差的動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線(xiàn)。

在事故發(fā)生的最終環(huán)節(jié)，發(fā)電機(jī)8～15與發(fā)電機(jī)1～16的相對(duì)功角差曲線(xiàn)阻尼比分別如表1和表2所示，該阻尼比是利用prony算法[20-21]得到的。

圖3 系統(tǒng)不同時(shí)滯下發(fā)電機(jī)相對(duì)功角動(dòng)態(tài)響應(yīng)

由表1和表2可知，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生連鎖故障，且時(shí)滯達(dá)到82.9 ms時(shí)，功角差曲線(xiàn)的阻尼比分別減小到8.49%和9.62%，不滿(mǎn)足控制要求。由此可得，通過(guò)結(jié)合事故鏈與馬爾科夫動(dòng)態(tài)過(guò)程來(lái)分析故障電力系統(tǒng)的時(shí)滯穩(wěn)定性的方法是切實(shí)可行的。也是比較符合實(shí)際需求的。

表1 系統(tǒng)G8與G15功角差各時(shí)滯時(shí)間下的阻尼比

表2 系統(tǒng)G1與G16功角差各時(shí)滯時(shí)間下的阻尼比

3.2 事故鏈 L2

表3 系統(tǒng)G4與G13功角差各時(shí)滯時(shí)間下的阻尼比

由圖4分析得出，當(dāng)時(shí)滯的大小小于時(shí)滯穩(wěn)定上限時(shí)，事故鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)均可以在20 s內(nèi)阻尼區(qū)間振蕩；當(dāng)時(shí)滯由0 ms增大到101.4 ms時(shí)，阻尼對(duì)電力系統(tǒng)頻率振蕩的負(fù)反饋?zhàn)饔媒档?，曲線(xiàn)發(fā)生擺動(dòng)，當(dāng)時(shí)滯增加至150 ms時(shí)，功角曲線(xiàn)擺動(dòng)幅值增大，說(shuō)明此時(shí)系統(tǒng)已經(jīng)失穩(wěn)。

圖4 系統(tǒng)不同時(shí)滯下發(fā)電機(jī)相對(duì)功角動(dòng)態(tài)響應(yīng)

由圖4和表3、表4的分析可以得出，結(jié)合分析事故鏈與馬爾科夫動(dòng)態(tài)過(guò)程，合理地反映出故障時(shí)電力系統(tǒng)的時(shí)滯穩(wěn)定性，有效地求得系統(tǒng)的時(shí)滯穩(wěn)定上限。在事故鏈L1和事故鏈L2的分析過(guò)程中，通過(guò)定理1計(jì)算16機(jī)系統(tǒng)時(shí)滯穩(wěn)定上限所用的計(jì)算時(shí)間分別為11.549 1 s(事故鏈L1)、10.294 6 s(事故鏈L2)。求解時(shí)滯穩(wěn)定上限時(shí)所用計(jì)算平臺(tái)的配置為：1) Windows 7 操作系統(tǒng)；2) Intel i5430 M處理器；3)1 GB DDR3內(nèi)存；4)500G硬盤(pán)。

表4 系統(tǒng)G7與G14功角差各時(shí)滯時(shí)間下的阻尼比

3.3 保守性驗(yàn)證

表5 不同方法所能得到的時(shí)滯穩(wěn)定上限

4 結(jié)論

本文提出一種基于事故鏈和Markov過(guò)程結(jié)合分析電力系統(tǒng)時(shí)滯穩(wěn)定性的方法，得到如下結(jié)論：

(1)基于李雅普諾夫法并結(jié)合事故鏈與馬爾科夫動(dòng)態(tài)過(guò)程，能夠計(jì)算得到時(shí)滯穩(wěn)定性的上限，并且在一定程度上分析電力系統(tǒng)的時(shí)滯穩(wěn)定性。

(2)如果將轉(zhuǎn)移速率矩陣構(gòu)建的自由權(quán)項(xiàng)引入到目標(biāo)泛函的弱無(wú)窮小算子中，則能連續(xù)傳遞Markov過(guò)程轉(zhuǎn)移速率矩陣信息。能夠?qū)崟r(shí)更新計(jì)算時(shí)滯穩(wěn)定性的參數(shù)，提高結(jié)果的精確性。

(3)將Newton-Leibniz公式構(gòu)造的自由權(quán)項(xiàng)引入目標(biāo)泛函的弱無(wú)窮小算子中，在時(shí)域下將時(shí)滯分為兩個(gè)子區(qū)間，這種運(yùn)算方法大大降低了保守性。

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