沈慶東

摘 要：隨著新能源在電網(wǎng)占比不斷增加，電力系統(tǒng)的平穩(wěn)運行越來越重要，這就要求火電機組具有較高的可靠性來滿足電網(wǎng)調(diào)頻的需求。目前產(chǎn)生低頻振蕩的主要原因是機組本身協(xié)調(diào)性能較差，與一次調(diào)頻、升降負(fù)荷及閥門活動等工況產(chǎn)生耦合作用，在有限周波內(nèi)功率上限達到某一定值，進而產(chǎn)生低頻振蕩。本文主要論述了低頻振蕩分析方法，深入研究產(chǎn)生低頻振蕩的原因，迅速識別出電力系統(tǒng)低頻振蕩的模式，實現(xiàn)對電網(wǎng)的安全預(yù)警，保證系統(tǒng)安全平穩(wěn)運行。

關(guān)鍵詞：低頻;振蕩;分析方法

引言：低頻振蕩會嚴(yán)重威脅電力系統(tǒng)的正常供電，低頻振蕩就是電網(wǎng)勢能和發(fā)電機組轉(zhuǎn)子之間出現(xiàn)的機電振蕩，主要特征涉及振蕩頻率、振蕩模式、參與因子、振蕩阻尼等方面，電網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型難以直接得到振蕩特征的解析解，在分析過程中，會把系統(tǒng)的描述過于簡化，應(yīng)重點研究振蕩的成因與抑制措施。

一、研究低頻振蕩的意義

電網(wǎng)互聯(lián)程度的加深，使電力系統(tǒng)平穩(wěn)運行面臨著挑戰(zhàn)，比如，遠(yuǎn)距離輸電線路與弱聯(lián)系電網(wǎng)的運行已經(jīng)瀕臨極限，一旦出現(xiàn)故障問題，會發(fā)生連鎖反應(yīng)，最終導(dǎo)致大面積停電，造成巨大經(jīng)濟損失，系統(tǒng)弱阻尼是誘發(fā)低頻振蕩問題的主要原因，深入分析低頻振蕩問題對電網(wǎng)系統(tǒng)穩(wěn)定評估有著重要的工程研究意義[1]。

在出現(xiàn)低頻振蕩時，若不能盡早發(fā)現(xiàn)并采取有效的抑制措施，會導(dǎo)致振蕩不斷加深，而引發(fā)電壓、功率等出現(xiàn)波動，降低電能質(zhì)量，甚至出現(xiàn)系統(tǒng)解列問題，振蕩模式中包含振蕩頻率與阻尼比，其是評估電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的切入點。

二、低頻振蕩分析方法

（一）模型特征值分析法

此方法屬于一種分析低頻振蕩的傳統(tǒng)方法，要把電網(wǎng)系統(tǒng)非線性微分代數(shù)方程在對應(yīng)平衡位置線性化，列出發(fā)電機轉(zhuǎn)子運動方程，再獲得狀態(tài)矩陣，測算出矩陣的特征值與特征向量，共軛特征值可以表征振蕩模式，實部代表阻尼特性，虛部代表頻率特性，特征向量是整體電力系統(tǒng)的振蕩模態(tài)，體現(xiàn)出一定的可觀性。這種方法方便快捷，可準(zhǔn)確測算出全部機電震蕩模式和動態(tài)參數(shù)，為實際調(diào)度運行與規(guī)劃設(shè)計提供依據(jù)。但這種方法有著一定的缺點，由于電網(wǎng)規(guī)模的持續(xù)擴大，發(fā)電機的數(shù)量增多，導(dǎo)致矩陣階數(shù)提高，計算速度是制約特征值法大量應(yīng)用的關(guān)鍵因素，其被大量用在離線分析當(dāng)中。

（二）能量函數(shù)分析法

通過振蕩能量能夠分析低頻振蕩，可得出暫時性擾動后系統(tǒng)動態(tài)過程，掌握整個系統(tǒng)的能量流動，獲得對應(yīng)的參數(shù)信息，需對消耗阻尼轉(zhuǎn)矩和能量流一致性進行驗證，根據(jù)能量流動反向找出振蕩源，運用割集能量法，創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)割集，迅速辨識振蕩源，從模式能量的角度看，要先提取隔膜式能量的重要信息，測出能量流分布，可獲知參與因子、振蕩路徑、震蕩模式等數(shù)據(jù)。

（三）量測數(shù)據(jù)分析法

PMU設(shè)備已經(jīng)在電網(wǎng)中進行大規(guī)模配置，可以收集實時運行數(shù)據(jù)，為分析低頻振蕩現(xiàn)象提供支持，和特征值方法有所不同，這種方式是完全根據(jù)量測數(shù)據(jù)辨識振蕩模式，已知的動態(tài)信息當(dāng)中可以體現(xiàn)出系統(tǒng)的運行情況，重點在于要在大量的數(shù)據(jù)中將有關(guān)振蕩模式的信息挑選出來，這種方法突破了詳細(xì)模型與參數(shù)的限制，辨識結(jié)構(gòu)能夠很好的反映出系統(tǒng)小擾動穩(wěn)定性，此方法多被用在安全域分析、評估電壓穩(wěn)定等方面[2]。

（四）EMD方法

此方法的本質(zhì)是把PMU量測信息分離出多個IMF信號，并且都有著各自頻率尺度，其中包含有噪聲IMF信號，再進行提取，得到能夠反映主導(dǎo)振蕩模式的信號，Teager能量算子具有過濾功能，可實現(xiàn)有效篩選，對于在振蕩階段的時變特性，利用HHT追蹤瞬時振蕩頻率，識別主導(dǎo)振蕩模式。

EMD具有完全自適應(yīng)能力，無需預(yù)先設(shè)定參數(shù)，借助測試信號自身能夠讓復(fù)雜非平穩(wěn)信號轉(zhuǎn)向穩(wěn)定，因為算法會有一定的偏差和噪聲干擾的情況，而出現(xiàn)一些沒有意義的IMF信號，低頻振蕩頻率在0.2赫茲到2.5赫茲的范圍內(nèi)，所以，每個量測通道中所得的IMF信號頻率值也在對應(yīng)范圍當(dāng)中，PMU設(shè)備采樣頻率是100赫茲，可以保證采樣頻率遠(yuǎn)超過信號本身的頻率，若波形發(fā)生較小變化，因為采樣精度符合要求，則可忽略對結(jié)果的影響。能量權(quán)重與電力系統(tǒng)動態(tài)穩(wěn)定性息息相關(guān)，可篩選出重要的IMF信號，并保留能量值高的信號，降低計算難度。繪制振蕩參數(shù)曲線，可為技術(shù)人員提供動態(tài)數(shù)據(jù)，為制定改進方案提供幫助。

（五）MEMD方法

EMD是采用逐一辨識的方式，辨識速度慢，其無法對各信道數(shù)據(jù)進行交互融合，難以達到整體辨識。而MEMD方法既加快了辨識效率，還能考慮到各通道數(shù)據(jù)的交互影響，實現(xiàn)全方位協(xié)同評估。MEMD方法是基于EMD上，拓展辨識通道，可達到對實測信號的整體辨識。在高維空間沿預(yù)定方向進行投影，通過包絡(luò)線的均值估計多通道量測信息，投影方向向量的分布與估值的準(zhǔn)確性有著一定的聯(lián)系。因為每種方法均有缺陷，導(dǎo)致瞬時幅值存在上升部分，當(dāng)幅值信號緩慢的逐漸衰減，意味著電力系統(tǒng)正越來越穩(wěn)定。在震蕩階段，瞬時阻尼比不會超過0，不管使用阻尼還是阻尼比，在幅值上升的區(qū)間內(nèi)結(jié)果曲線小于0[3]。

對投影方法進行優(yōu)化，得出新的投影方案，分析輸入量測信號，獲知各信道間信號的不平衡程度，可自動調(diào)整向量分布，得到更加準(zhǔn)確的局部均值估計，向量的數(shù)量與高維空間的分布情況決定著MEMD方法的分解效果，使用低差異哈默斯序列采樣法有助于建設(shè)均衡分布的方向向量。EMD方法的瞬時振蕩參數(shù)曲線中含有較多的尖端，曲線波動程度偏大，混疊現(xiàn)象較為嚴(yán)重，APIT-MEMD方法的變化幅度很小，幾乎等同于一條直線?？裳杆俦孀R出系統(tǒng)的主導(dǎo)震蕩模式，準(zhǔn)確得出IMF信號，經(jīng)過誤差分析后，新方法的誤差更小。

三、一次調(diào)頻對低頻振蕩的影響：

在機組進行閥門試驗及升降負(fù)荷過程中，一次調(diào)頻作用的累加可能產(chǎn)生低頻振蕩，某廠于5月6日下午13：26：33開始CV1全行程試驗，試驗進行至一半時，于13：27：44一次調(diào)頻動作，綜合閥位指令瞬間增大0.48%，高調(diào)門由45.246%突增至46.145%，負(fù)荷由315.853升至319.720，轉(zhuǎn)速由2997.852降至2997.727，一次調(diào)頻動作設(shè)置轉(zhuǎn)速為2997.8，從此刻起，一次調(diào)頻動作兩次后，高調(diào)門指令反饋出現(xiàn)一定偏差，機組負(fù)荷與調(diào)門反饋對應(yīng)。系統(tǒng)經(jīng)過兩次一次調(diào)頻動作后，逐漸趨于穩(wěn)定，此時13：27：48，一次調(diào)頻再次動作，而且出現(xiàn)周期性變化。此時高調(diào)門在PID和一次調(diào)頻共同作用下，逐漸出現(xiàn)指令與反饋不對應(yīng)的情況，此時功率變化幅度還未超過10MW。在經(jīng)過9次動作后，此時時間為13：28：07，高調(diào)門逐漸再次趨于穩(wěn)定。從13：28：07起，在經(jīng)過長達12次的一次調(diào)頻動作后，此時負(fù)荷變化值超過10MW次數(shù)已超過8次，高調(diào)門多次出現(xiàn)指令反饋不對應(yīng)的情況，指令與反饋偏差最大超過4%。至13：28：42，觸發(fā)一次低頻振蕩報警。整個過程中，機組超額定壓力運行，330MW負(fù)荷，額定壓力16.2mpa，機組在整個試驗過程中，超額定壓力1MPa;轉(zhuǎn)速一直在2998.9（最高）到2997.2之間徘徊，一直無法回到正常轉(zhuǎn)速內(nèi)，導(dǎo)致一次調(diào)頻在整個試驗中頻繁動作，進而使高調(diào)門頻繁動作，指令與反饋出現(xiàn)較大偏差，使系統(tǒng)產(chǎn)生失衡，負(fù)荷頻繁擺動，造成低頻振蕩。

在整個運行過程中，壓力變化情況如下：自13：24：46起，機組切至手動狀態(tài)，主汽壓設(shè)定值跟蹤為當(dāng)前值17MPa，機組DEH側(cè)投功控模式，機組負(fù)荷設(shè)定值跟蹤當(dāng)前值333MW。機組開始做CV1全行程試驗后，CV2逐漸開大，CV2側(cè)對應(yīng)主汽壓力也異常增大;CV1逐漸關(guān)小，CV1側(cè)主汽壓力正常增大。整個過程中主汽壓力始終高于額定壓力。

結(jié)論：通過EMD、MEMD與APIT-MEMD方法對PMU量測信息展開分析，能夠進行整體辨識，排除無用信號，簡化計算流程，提高辨識效率，保證電網(wǎng)的平穩(wěn)運行。針對一次調(diào)頻及閥門試驗等工況對低頻振蕩產(chǎn)生的影響需要通過參數(shù)優(yōu)化、降低DEH側(cè)調(diào)頻作用強度、進行涉網(wǎng)試驗和閥門函數(shù)優(yōu)化等方法來避免產(chǎn)生低頻振蕩。總之，火力發(fā)電機組作為新能源上網(wǎng)的調(diào)整基石，在確保一次調(diào)頻合格率的同時更應(yīng)注重電網(wǎng)的安全性、穩(wěn)定性和可靠性，通過迅速的相應(yīng)AGC的需求來保證網(wǎng)頻的可靠。

參考文獻：

[1]馬騫，楊榮照，朱澤翔，等.超低頻振蕩主導(dǎo)機組的在線監(jiān)控方法[J].南方電網(wǎng)技術(shù)，2021，15（04）：66-72.

[2]程蘭芬，張東輝，周保榮，等.靜止無功補償器提高小水電引起的低頻振蕩阻尼方法研究[J].電氣自動化，2020，42（04）：42-45.

[3]王悅.脈沖序列控制Cuk變換器低頻振蕩抑制研究[D].西南交通大學(xué)，2020.