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        基于核主成分分析和AP聚類算法的電力系統(tǒng)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)

        2022-01-14 05:07:22王艷松高鑫胡彩娥王健張祿
        電測(cè)與儀表 2022年1期
        關(guān)鍵詞:相干性可用性發(fā)電機(jī)

        王艷松, 高鑫,胡彩娥,王健,張祿

        (國(guó)網(wǎng)北京市電力公司,北京 100075)

        0 引 言

        隨著可再生能源滲透率的不斷提高,其間歇性和不確定性的電力輸出可能會(huì)導(dǎo)致某些問(wèn)題,特別是弱阻尼振蕩問(wèn)題[1-3]。未來(lái),基于換流器技術(shù)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)和光伏發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生的電能將大大增加[4],這將大大降低系統(tǒng)的慣性,甚至導(dǎo)致更大的不穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)[5-7]。文獻(xiàn)[8]總結(jié)了抑制含可再生能源的大規(guī)模電力系統(tǒng)區(qū)域間低頻振蕩的廣域阻尼控制方法和工程案例;文獻(xiàn)[9]提出了決策樹方法,采用基于WAMS記錄的數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別具有可再生發(fā)電能力的電力系統(tǒng)的多模式阻尼[10]。同時(shí),隨著越來(lái)越多同步相量測(cè)量單元(Phasor Measurement Units, PMUs)的出現(xiàn)[11-14],已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一些態(tài)勢(shì)感知技術(shù),如電力系統(tǒng)不穩(wěn)定預(yù)警,相干性檢測(cè),孤島檢測(cè)和模型識(shí)別算法。文獻(xiàn)[15]提出了一種基于測(cè)量的電力系統(tǒng)不穩(wěn)定預(yù)警指標(biāo),以檢測(cè)潛在的不穩(wěn)定事件,如連鎖停電。同時(shí),部分研究提出了一個(gè)電力系統(tǒng)傳遞函數(shù)模型來(lái)檢測(cè)主要的振蕩模式以進(jìn)行減振控制。因此,及時(shí)檢測(cè)振蕩事件和相干發(fā)電機(jī)在由非同步可再生資源引起的具有重大不確定性的電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)分析中起著關(guān)鍵作用,并且可以提高調(diào)度員對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的態(tài)勢(shì)感知[16]。

        當(dāng)前,識(shí)別相干性發(fā)電機(jī)的幾種相干性檢測(cè)方法,可分為基于模型和基于測(cè)量的方法兩大類。對(duì)于基于模型的方法,有用于線性動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)建模的時(shí)標(biāo)方法、基于啟發(fā)式相干性的聚合技術(shù)、基于關(guān)系因子的大規(guī)模電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等效模型等。這些方法采用電力系統(tǒng)線性化模型表示機(jī)電振蕩的特征,并確定發(fā)電機(jī)的相干組,可以達(dá)到很高的計(jì)算效率,但是,其精度在很大程度上取決于相關(guān)電力系統(tǒng)的模型、參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[17]。因此,此類方法不能應(yīng)用于電力系統(tǒng)的在線相干性和振蕩監(jiān)測(cè)。對(duì)于基于測(cè)量的方法,則可能導(dǎo)致重復(fù)考慮某些特定特征,基于快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)的算法是通過(guò)利用廣域發(fā)電機(jī)速度測(cè)量數(shù)據(jù)識(shí)別發(fā)電機(jī)的相干性,但是,僅利用了速度數(shù)據(jù),還應(yīng)該進(jìn)行模態(tài)分析來(lái)識(shí)別相干組。這些基于測(cè)量的方法中,考慮了電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài),并且不需要電力系統(tǒng)的詳細(xì)模型,參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。大多數(shù)可用的基于測(cè)量的方法都通過(guò)考慮少量指標(biāo)來(lái)檢測(cè)同步發(fā)電機(jī)之間的相干性,但是還有其他各種指標(biāo)可以表示電力系統(tǒng)PMU和WAMS記錄的發(fā)電機(jī)軌跡動(dòng)態(tài)[18-19]。而且,這些方法沒(méi)有解決多變量間相關(guān)性以及如何確定適當(dāng)數(shù)目的聚類的問(wèn)題。

        在這種背景下,針對(duì)高可再生能源的電力系統(tǒng),文章提出了采用KPCA方法和AP聚類方法的基于WAMS的相干性檢測(cè)算法。文中提出了基于弗雷歇距離和杰卡德相似性的四個(gè)新指標(biāo),以代表發(fā)電機(jī)的軌跡相似度并反映電力系統(tǒng)的各種動(dòng)態(tài)特性;相似度指標(biāo)的權(quán)重由KPCA和各指標(biāo)之間的相關(guān)性適當(dāng)確定。所提方法的優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)所提基于AP聚類的方法確定發(fā)電機(jī)的相干組,無(wú)需預(yù)先指定聚類的數(shù)量。

        1 用于發(fā)電機(jī)相干性檢測(cè)的軌跡相似性度量

        含可再生能源的電力系統(tǒng)中,主要有同步發(fā)電機(jī)類型(如水力發(fā)電機(jī))和非同步發(fā)電機(jī)類型(如基于變流技術(shù)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)和光伏系統(tǒng))[20]。對(duì)于非同步發(fā)電機(jī),其功率轉(zhuǎn)換器沒(méi)有固有的慣性進(jìn)行頻率調(diào)節(jié),僅考慮同步發(fā)電機(jī)的軌跡。假設(shè)同步發(fā)電機(jī)的角度和速度由其PMU記錄下來(lái),以進(jìn)行相干性識(shí)別。

        (1)

        (2)

        式中Hm為第m個(gè)發(fā)電機(jī)的慣性常數(shù);Hs為所有發(fā)電機(jī)的等效慣性常數(shù),Hs=∑Hm。

        (3)

        任意兩條軌跡的相似度可以通過(guò)每個(gè)采樣點(diǎn)的歐氏距離反映,歐氏距離越小,兩條軌跡越相似。在電力系統(tǒng)中,第i個(gè)和第j個(gè)發(fā)電機(jī)的角度和速度軌跡之間基于歐氏距離的相似度分別定義為:

        (4)

        (5)

        弗雷歇距離通常用于測(cè)量軌跡間相似度,且考慮軌跡點(diǎn)的位置和順序[21-22]。圖1給出了弗雷歇距離和歐氏距離之間的差異。對(duì)于電力系統(tǒng),與遠(yuǎn)離干擾源的發(fā)電機(jī)相比,靠近干擾源的發(fā)電機(jī)可能會(huì)更早振蕩,然后彼此振蕩。因此可利用弗雷歇距離測(cè)量?jī)蓚€(gè)發(fā)電機(jī)軌跡的相似度,以考慮由擾動(dòng)觸發(fā)的振動(dòng)傳播。

        圖1 兩條軌跡間弗雷歇距離證明Fig.1 Demonstration of Fréchet diatance between two trajectories

        對(duì)于兩條軌跡Ci和Cj,他們的弗雷歇距離定義為[0,1]上所有重新參數(shù)化后α和β,在tw∈[0,1]上所有重新參數(shù)化的Ci(α(tw))和Cj(β(tw))之間距離的最大值的下確界,并可以表示為:

        (6)

        弗雷歇距離越小,兩個(gè)軌跡就越相似。如果采用高采樣率,則采樣間隔對(duì)離散弗雷歇距離的影響可能會(huì)受到一定程度的限制。第i個(gè)發(fā)電機(jī)和第j個(gè)發(fā)電機(jī)的角度和速度軌跡之間基于弗雷歇距離的軌跡相似度分別定義為:

        (7)

        (8)

        杰卡德系數(shù)是兩個(gè)集合交并的度量,通常用于度量集合之間的多樣性和相似性[23-24]。杰卡德相似度定義為交叉區(qū)域除以集合的并集區(qū)域,可表示為:

        (9)

        (10)

        對(duì)于任意兩條軌跡,它們的相似性可以用其杰卡德系數(shù)反映。杰卡德系數(shù)越大,兩條軌跡越相似。因此,第i臺(tái)和第j臺(tái)發(fā)電機(jī)的角度和速度軌跡之間的杰卡德相似度分別定義為:

        (11)

        (12)

        圖2 兩條軌跡間杰卡德相似度證明Fig.2 Demonstration of Jaccard similarity between two trajectories

        為了考慮相似度指標(biāo)之間的相關(guān)性,提出了一種有效的KPCA降維算法,將各指標(biāo)集成在一起,以識(shí)別電力系統(tǒng)中的相干發(fā)電機(jī)。

        2 基于KPCA及AP聚類方法的相干性檢測(cè)算法

        S=(ur,q)ND×NP

        (13)

        式中ur,q表示第q個(gè)發(fā)電機(jī)對(duì)的第r個(gè)相似度指標(biāo),r=∈{1,2,...,ND},q=∈{1,2,...,NP}。然而,由于維數(shù)問(wèn)題,各種相似度指標(biāo)不能直接進(jìn)行比較。因此,應(yīng)先對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。對(duì)于基于歐氏距離和弗雷歇距離的相似度指標(biāo),其值越小,相似度越強(qiáng);而對(duì)于余弦和杰卡德指標(biāo),其值越大,相似性越強(qiáng)。因此,八個(gè)相似度指數(shù)可以被標(biāo)準(zhǔn)化為:

        (14)

        2.1 核主成分分析

        (15)

        將向量xk非線性映射到特征空間F中:

        Φ:Rn→F,xX

        (16)

        (17)

        式(18)特征方程的特征值λ≥0和非零特征向量V∈F{0}:

        CFV=λV

        (18)

        所有的解V依賴于Φ(x1),Φ(x2),…,Φ(xNP) 的跨度,存在一個(gè)列向量ξ=[ξ1,ζ2,…,ξNP]T滿足:

        (19)

        (Φ(xk)·CFV)=λ(Φ(xk)·V)

        (20)

        將式(18)和式(19)代入式(20),可得:

        K2ξ=NPλKξ

        (21)

        式中K=[kij]NP×NP是一個(gè)核矩陣,且kij=(Φ(xi)·Φ(xj))=ΦT(xi)·Φ(xj)。然后,式(21)中求解的問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為求解下列特征方程的非零特征值ξ:

        Kξ=NPλξ

        (22)

        第l個(gè)特征向量ξl當(dāng)其在F中對(duì)應(yīng)的向量被規(guī)范化后也可以被規(guī)范化,這意味著Vl·Vl=1,其中上標(biāo)l表示第l個(gè)主成分,則有:

        λk(ξl·ξl)

        (23)

        對(duì)于KPCA,不需要計(jì)算實(shí)際上在特征空間中的主成分,而是從特征空間Φ(x)中的點(diǎn)到F中的Vl的投影,此投影可以描述為:

        (24)

        (25)

        所有發(fā)電機(jī)的合成相似度矩陣可以表示為:

        SS=[s′S(i,j)]M×M

        繼電保護(hù)裝置中的繼電箱,電壓切換箱等都是裝置中的輔助設(shè)備,雖說(shuō)它們都是輔助性設(shè)備,但在電力系統(tǒng)中,同樣發(fā)揮了重要作用。

        (26)

        (27)

        根據(jù)得到的綜合相似度矩陣對(duì)相干發(fā)電機(jī)進(jìn)行聚類。

        2.2 基于AP聚類算法的相干性檢測(cè)

        AP聚類算法是一種考慮觀測(cè)間信息傳遞的聚類算法[26]。觀測(cè)值i和j之間的相似度SS(i,j)表示觀測(cè)值j被視為觀測(cè)值i的樣本的程度,SS(j,j)作為第j個(gè)觀測(cè)值的樣本,通常設(shè)置為第j個(gè)觀測(cè)值與其他觀測(cè)值之間相似度的中位數(shù)。

        在電力系統(tǒng)中,相干性檢測(cè)的目的是使發(fā)電機(jī)與其樣本之間的平方誤差最小,SS(i,j)值設(shè)置為-S′S(i,j)。在AP算法中,考慮了發(fā)電機(jī)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間交換的兩類信息:任務(wù)信息和可用信息,這些信息可以在每次迭代時(shí)集成到優(yōu)化中,以更新樣本或確定發(fā)電機(jī)屬于哪個(gè)樣本。圖3為基于AP的算法中交換的任務(wù)和可用性信息。任務(wù)信息r(i,j)從發(fā)電機(jī)i發(fā)送到備選樣本發(fā)電機(jī)j,反映了發(fā)電機(jī)j適合做發(fā)電機(jī)i樣本發(fā)電機(jī)的累積證據(jù),考慮到發(fā)電機(jī)i的其他潛在樣本,從備選樣本發(fā)電機(jī)j發(fā)送到發(fā)電機(jī)i的可用性信息a(i,j),反映了當(dāng)存在其他潛在樣本時(shí),發(fā)電機(jī)i選擇發(fā)電機(jī)j作為樣本發(fā)電機(jī)的累積證據(jù)。

        圖3 基于AP的相干性檢測(cè)算法中任務(wù)和 可用性信息交換過(guò)程Fig.3 Exchanged responsibility and availability in the AP-based coherency detection algorithm

        初始可用性信息都設(shè)置為0,即a(0)(i,j)=0,其中i∈{1,2,…,M},j∈{1,2,…,M}。則第Nk次迭代中的任務(wù)和可用性信息分別表示如下:

        (28)

        (29)

        其中“自可用性”a(j,j)定義為:

        (30)

        此外,阻尼ξ被集成到任務(wù)和可用性更新中,用于加速AP算法的收斂,以減弱數(shù)值振蕩,因此,使用不同的ξ值不會(huì)影響聚類結(jié)果,通常,ξ處于[0.5,1]區(qū)間范圍內(nèi)。在第Nk次迭代過(guò)程中,任務(wù)和可用性信息更新如下:

        (31)

        (32)

        (33)

        基于AP聚類的相干性檢測(cè)算法的步驟如下:

        (1)在AP算法中,利用式(26)中所有發(fā)電機(jī)的合成相似度矩陣SS計(jì)算發(fā)電機(jī)i和j之間的每個(gè)相似度SS(i,j);

        (2)設(shè)迭代次數(shù)Nk=1,最大適應(yīng)值Fmax;

        (3)通過(guò)式(28)和式(29)計(jì)算所有發(fā)電機(jī)對(duì)的任務(wù)和可用性信息;

        (4)通過(guò)式(31)和式(32)更新所有發(fā)電機(jī)對(duì)的任務(wù)和可用性信息;

        (6)確定是否在一定次數(shù)迭代后適合值保持不變,或者達(dá)到所設(shè)置的固定次數(shù)的迭代,若不是,則Nk=Nk+1,轉(zhuǎn)回步驟(3);否則,終止AP算法程序。

        所提基于KPCA和AP的廣域發(fā)電機(jī)相干性檢測(cè)的流程圖如圖4所示。

        圖4 基于KPCA和AP的廣域發(fā)電機(jī)相干性檢測(cè)流程圖Fig.4 Flow chart of the proposed KPCA and AP based wide-area generators coherency detection

        3 算例分析

        該系統(tǒng)對(duì)獨(dú)立光伏電站進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)運(yùn)行監(jiān)測(cè),數(shù)據(jù)如表1所示。Ip為光伏輸出電流;Vp為光伏輸出電壓;Vb為蓄電池電壓;Ibin為蓄電池池充電電流;Ibout為蓄電池放電電流;Ic為逆變器輸入電流;Io為逆變器輸出電流;Pc為負(fù)載功率;VAC為逆變器輸出電壓。

        3.1 水力發(fā)電滲透率高的華南電力系統(tǒng)

        華南電力系統(tǒng)(Southern China Power System, SCPS)是具有高滲透率可再生能源(尤其是水力發(fā)電)的最大AC / DC并行傳輸系統(tǒng)的電力系統(tǒng)之一。SCPS由五個(gè)電力系統(tǒng)組成,即廣東(GD),廣西(GX),貴州(GZ),云南(YN)和海南(HN)。需要將GZ和YN電力系統(tǒng)中的包括風(fēng)力,太陽(yáng)能和水力發(fā)電在內(nèi)的可再生能源通過(guò)長(zhǎng)輸電線路(“西電東送”)傳輸?shù)紾D系統(tǒng)。“西電東送”包括17條輸電線路,即8條交流線路和9條直流線路。在SCPS中,可再生能源的裝機(jī)容量和能源消耗的比率都接近50%,由于水力發(fā)電的遠(yuǎn)距離傳輸以及風(fēng)力和太陽(yáng)能發(fā)電的不確定性,SCPS中容易出現(xiàn)弱阻尼振蕩問(wèn)題,檢測(cè)相干發(fā)電機(jī)的有效工具有助于電力調(diào)度員穩(wěn)定地操作和控制電力系統(tǒng)。提出了一種基于AP的相干性檢測(cè)算法,該算法不需要或預(yù)先指定相干發(fā)電機(jī)的數(shù)量,用于檢測(cè)相干發(fā)電機(jī)。

        3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        3.2.1 算例1:GD電力系統(tǒng)中實(shí)際記錄的WAMS數(shù)據(jù)

        2013年7月9日,PMU和WAMS在18:05:00~18:09:59的時(shí)間段內(nèi)檢測(cè)并記錄了廣東電力系統(tǒng)東部發(fā)生的振蕩事件。圖5顯示了記錄的4個(gè)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子角和轉(zhuǎn)子速度軌跡,可以看出,發(fā)電機(jī)HSY6與其他三個(gè)發(fā)電機(jī)(即HSY3,HSY4和HSY5)一起振蕩。這個(gè)實(shí)際的振蕩事件可以很好地證明所提出的基于AP的相干性檢測(cè)算法的有效性。為了演示所提出的相干檢測(cè)算法,將時(shí)間窗T設(shè)置為10 s,檢測(cè)從18:07:00開始模擬在線監(jiān)視。在采用Intel Core i5-5200U 2.5 GHz CPU和8GB RAM的筆記本電腦中,所提AP聚類方法的計(jì)算時(shí)間為0.544 s。

        圖5 GD電力系統(tǒng)中4臺(tái)發(fā)電機(jī)的軌跡記錄Fig.5 Recorded trajectories of 4 generators in GD power system

        表1給出了GD電力系統(tǒng)中四個(gè)發(fā)電機(jī)標(biāo)準(zhǔn)化后八個(gè)指標(biāo)的相似度值和兩個(gè)發(fā)電機(jī)對(duì)的所有組合的綜合值。可以看出,HSY6的軌跡與HSY3,HSY4和HSY5的軌跡不相似。圖6給出了針對(duì)這種情況的基于AP的相干性檢測(cè)算法的相干性檢測(cè)結(jié)果和迭代過(guò)程。從圖6(a)可以看出,4個(gè)發(fā)電機(jī)分為兩個(gè)相干組:CG1={HSY3,HSY4,HSY5},其中HSY4是該組的樣本,而CG2 ={HSY6}。從圖6(b)中可以看出,阻尼ξ在0.5~1.9時(shí)AP算法收斂,所有最大適應(yīng)度都等于0.261 4,這意味著相干檢測(cè)結(jié)果不受所選阻尼值的影響。阻尼ζ在0.5~0.9的AP算法的收斂速度不同,當(dāng)阻尼等于0.5時(shí),可以達(dá)到較快的收斂速度,這意味著選擇的阻尼值只是對(duì)AP算法的收斂速度有影響。以上結(jié)果表明所提基于AP的算法可以有效地檢測(cè)發(fā)電機(jī)的相干組。然后,可以向電力調(diào)度員發(fā)出發(fā)電機(jī)相干性和振蕩的警報(bào),該警報(bào)消息可能是存在兩個(gè)相干組,CG1={HSY3,HSY4,HSY5}和CG2={HSY6},即發(fā)電機(jī)HSY6與其他三個(gè)發(fā)電機(jī)一起振蕩,從而可以根據(jù)相干結(jié)果確定關(guān)鍵區(qū)域。

        表1 兩個(gè)發(fā)電機(jī)對(duì)的所有組合的八個(gè)指標(biāo) 相似度值和合成信號(hào)Tab.1 Normalized similarity values of eight indices and synthesized signals of all combinations

        表2給出了GD電力系統(tǒng)在不同時(shí)間窗的不同時(shí)間點(diǎn)的相干檢測(cè)結(jié)果??梢钥闯觯绻麅H使用一個(gè)時(shí)間窗,則很難正確地檢測(cè)系統(tǒng)相干性。相干性檢測(cè)結(jié)果CG1={HSY3,HSY4,HSY5}和CG2={HSY6},在四個(gè)時(shí)間窗口(即1 s, 10 s, 60 s和120 s)于18: 07: 00被識(shí)別。這意味著對(duì)于五個(gè)時(shí)間窗口中的四個(gè),將識(shí)別出相同的相干性檢測(cè)結(jié)果。可以得出結(jié)論,發(fā)電機(jī)對(duì)相干的第一個(gè)檢測(cè)時(shí)間是18: 07: 00,則可以向有關(guān)電力調(diào)度中心提供當(dāng)時(shí)的相干結(jié)果,然后注意這種情況甚至采取為防止可能發(fā)生的系統(tǒng)安全問(wèn)題而采取的措施。

        圖6 GD電力系統(tǒng)中基于AP的相干性檢測(cè)結(jié)果Fig.6 Results of the AP-based coherency detection for GD power system

        表2 GD電力系統(tǒng)不同時(shí)間窗不同時(shí)間點(diǎn)的 相干性檢測(cè)結(jié)果Tab.2 Coherency detection results on different time with various time windows for GD power systems

        3.2.2 算例2: SCPS仿真研究

        采用圖7中所示的SCPS說(shuō)明所提基于AP的相干性檢測(cè)算法的有效性,時(shí)間窗T設(shè)置為3 s。表3給出了直接連接到500 kV電網(wǎng)的電廠,及其分別在GD,GX,GZ和YN電力系統(tǒng)中的發(fā)電機(jī)編號(hào)。

        圖7 華南電力系統(tǒng)圖Fig.7 Diagram of Southern China power system (SCPS)

        表3 4個(gè)區(qū)域電力系統(tǒng)中的發(fā)電廠及其發(fā)電機(jī)數(shù)Tab.3 The plants and their generators’ numbers in 4 regional power systems

        假設(shè)關(guān)鍵交流輸電線路之一AB-QY線發(fā)生三相短路,并在100 ms后清除,圖8(a)和圖8(b)分別為此時(shí)SCPS中77臺(tái)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子角和轉(zhuǎn)子速度軌跡。

        圖8 SCPS中77臺(tái)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子角和速度軌跡Fig.8 Rotor angle and speed trajectories of 77 generators in SCPS

        圖9 SCPS中基于AP的相干性檢測(cè)結(jié)果Fig.9 Results of the AP-based coherency detection

        從圖9(a)可以看出,77個(gè)發(fā)電機(jī)分為兩個(gè)相干組:CG1 ={{GZ}}。從圖9(b)可以看出,阻尼ζ在0.5~0.9時(shí)AP算法已經(jīng)收斂,所有最大適應(yīng)度都等于14.033 7,這意味著相干檢測(cè)結(jié)果不受所選阻尼值的影響。還可以看出,阻尼ξ在0.5~0.9時(shí)AP算法的收斂速度是不同的?;诎l(fā)電機(jī)的相干性和振蕩檢測(cè)結(jié)果向電力調(diào)度員發(fā)出警報(bào),存在兩個(gè)相干組,CG1={{GZ}}和CG2={{GD}+{GX}+{YN}},即{GZ}中的發(fā)電機(jī)與{GD},{GX}和{YN}中的其他發(fā)電機(jī)一起振蕩。

        從表4可以看出,相干性檢測(cè)結(jié)果CG1={{GZ}}和CG2={{GD}+{GX}+{YN}}的識(shí)別時(shí)間為6.0 s的有三個(gè)時(shí)間窗口(即3 s, 4 s和5 s),這意味著對(duì)于5個(gè)時(shí)間窗口中的3個(gè),將識(shí)別出相同的相干性檢測(cè)結(jié)果。對(duì)于所有5個(gè)時(shí)間窗口,在8.0 s處檢測(cè)到相同的相干性結(jié)果。因此,可以得出結(jié)論,發(fā)電機(jī)的相干組的第一檢測(cè)時(shí)間為5 s,相干檢測(cè)結(jié)果可以在8.0 s確認(rèn),然后可以向有關(guān)電力調(diào)度中心提供相干結(jié)果,提前注意這種情況,甚至采取措施以防止可能發(fā)生的系統(tǒng)安全問(wèn)題。

        表4 SCPS在不同時(shí)間窗不同時(shí)間點(diǎn)的相干性檢測(cè)結(jié)果Tab.4 Coherency detection results on different time with various time windows for SCPS

        采用圖10所示的簡(jiǎn)化的電力系統(tǒng)NCPS-ZWF說(shuō)明所提AP算法在具有高滲透可再生能源發(fā)電的電力系統(tǒng)上的有效性。圖10中有16個(gè)風(fēng)電場(chǎng),有8個(gè)發(fā)電廠和14個(gè)發(fā)電機(jī),風(fēng)電裝機(jī)容量為1 420 MW,風(fēng)電滲透率約為30%。

        3.2.3 算例3:不考慮風(fēng)力不確定性情況下對(duì)簡(jiǎn)化的NCPS-ZWF進(jìn)行仿真研究

        假設(shè)GY-TD線路發(fā)生三相短路,并在100 ms后清除。簡(jiǎn)化的NCPS-ZWF中發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子角和轉(zhuǎn)子速度軌跡分別如圖11所示。時(shí)間窗T設(shè)置為3 s。

        然后,將14個(gè)發(fā)電機(jī)聚類到兩個(gè)相干組中:CG1={DFP2,DFP1};CG2={WTP1,WTP2,TXP6,TXP5,TXP4,TFP2,RGP2,RGP1,DYP4,DYP3,DEP, DXP}所提AP聚類方法的計(jì)算時(shí)間為0.600 s。發(fā)給調(diào)度員的警報(bào)消息可能是發(fā)電機(jī)DFP2和DFP1與其他發(fā)電機(jī)一起振蕩。應(yīng)用Prony方法可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域間振蕩模式的振蕩頻率在0.525 Hz~0.546 Hz范圍內(nèi),因此,將14個(gè)發(fā)電機(jī)分為兩個(gè)相干組是合理的。

        圖10 簡(jiǎn)化NCPS-ZWF圖Fig.10 Diagram of the simplified NCPS-ZWF

        圖11 簡(jiǎn)化NCPS-ZWF中14臺(tái)發(fā)電機(jī)的 轉(zhuǎn)子角和轉(zhuǎn)速軌跡Fig.11 Rotor angle and speed trajectories of 14 generators in the simplified NCPS-ZWF

        3.2.4算例4:考慮風(fēng)力不確定性情況下對(duì)NCPS-ZWF進(jìn)行仿真研究

        假設(shè)GY-TD線路發(fā)生三相短路,并在100 ms后清除,故障清除后立即將張北各風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率降低30 MW,以模擬風(fēng)電輸出功率的不確定性。簡(jiǎn)化的NCPS-ZWF中發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子角和轉(zhuǎn)子速度軌跡分別如圖12所示。將14個(gè)發(fā)電機(jī)聚類為三個(gè)相干組:CG1={DFP2,DFP1};CG2={WTP1,WTP2,TFP2,DEP};CG2″={TXP6,TXP5,TXP4,RGP2,RGP1,DYP4,DYP3,DXP},所提AP聚類方法的計(jì)算時(shí)間為0.621 s。

        圖12 簡(jiǎn)化NCPS-ZWF中14臺(tái)發(fā)電機(jī) 的轉(zhuǎn)子角和轉(zhuǎn)速軌跡Fig.12 Rotor angle and speed trajectories of 14 generators in the simplified NCPS-ZWF

        區(qū)域間有兩種振蕩模式,其振蕩頻率分別為0.490 Hz~0.532 Hz(CG1和CG2″之間)和0.624 Hz~0.678 Hz(CG2′和CG2″之間)。因此,將14個(gè)發(fā)電機(jī)分為CG1,CG2′和CG2″這三個(gè)相干組是合理的。

        3.3 在華南地區(qū)廣東實(shí)際電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

        為了證明所提基于AP檢測(cè)方法的適用性和實(shí)用性,介紹了其在華南地區(qū)廣東實(shí)際電力系統(tǒng)中的應(yīng)用情況。在這個(gè)實(shí)際的電力系統(tǒng)中,所有500 kV變電站和電廠都配備了PMU,部分220 kV變電站和電廠也配備了PMU,79臺(tái)發(fā)電機(jī)配有79臺(tái)PMU。每個(gè)PMU的數(shù)據(jù)記錄速率有幾個(gè)選項(xiàng),如對(duì)于50 Hz的電力系統(tǒng),可以是25 Hz, 50 Hz和100 Hz,這里采用50 Hz數(shù)據(jù)記錄速率以獲得正確的檢測(cè)結(jié)果,并采用7個(gè)時(shí)間窗口(即1 s, 2 s, 3 s, 4 s, 5 s, 10 s和20 s)來(lái)綜合檢測(cè)79臺(tái)發(fā)電機(jī)的相干性。圖13(a)和圖13(b)分別為使用中值濾波算法預(yù)濾波后,廣東電力系統(tǒng)79臺(tái)發(fā)電機(jī)在11:50:00~11:51:00之間實(shí)際的轉(zhuǎn)子角度和轉(zhuǎn)速軌跡。

        圖13 廣東實(shí)際電網(wǎng)79臺(tái)發(fā)電機(jī)運(yùn)行軌跡Fig.13 Trajectories of 79 generators in actual Guangdong power system

        利用所提出的基于AP的方法檢測(cè)廣東電力系統(tǒng)中實(shí)際事件的發(fā)電機(jī)的相關(guān)組,在每個(gè)檢測(cè)時(shí)間點(diǎn)以所有時(shí)間窗檢測(cè)相干發(fā)電機(jī)。如果在所有時(shí)間窗中獲得相同的相干性檢測(cè)結(jié)果超過(guò)一半的時(shí)間,則可以將相應(yīng)的第一個(gè)檢測(cè)時(shí)間視為進(jìn)行相干性檢測(cè)的正確時(shí)間。實(shí)際電力調(diào)度員在11:50:11收到發(fā)電機(jī)相干性和振蕩警報(bào),警報(bào)消息是存在三個(gè)相干組:CG1={YFP1,YFP3,XXP1,XXP2,MWP4,GXAP3,HYP,HYCP,XTBP,F(xiàn)SBP,HMBP1,HMBP2,MMP,YXP3}、CG2={HDP1,HDP2,STP1,STP2,SJAP,SJBP1,SJBP2,SJCP,RZBP,ZJP1,ZJP2,YHEP,ZHAP1,ZHAP2,ZHBP1,ZHBP2,YHP,HHWP1,HHWP2}和CG3={其他46臺(tái)發(fā)電機(jī)},然后據(jù)此提前準(zhǔn)備處理事件。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        針對(duì)具有大量可再生能源滲透的電力系統(tǒng),提出了一種基于KPCA和AP聚類的WAMS相干性檢測(cè)算法,通過(guò)KPCA方法解決多個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性,采用基于AP聚類分析方法不需要預(yù)先指定聚類數(shù)目。通過(guò)對(duì)高滲透可再生能源發(fā)電的SCPS和NCPS-ZWF系統(tǒng)進(jìn)行算例分析,證明了所提出的基于AP的相干性檢測(cè)算法的可行性和有效性,在廣東實(shí)際電力系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)一步驗(yàn)證了其適用性和實(shí)用性。所提方法可以正確檢測(cè)到由高滲透可再生能源引起的弱阻尼振蕩,能顯著提高不確定性很強(qiáng)的電力系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)感知能力。

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