电力系统动态参数辨识及暂态稳定紧急控制算法研究

电力系统动态参数辨识及暂态稳定紧急控制算法研究

龙斌

（广东雅达电子有限公司广东省517000）

摘要：电力系统暂态稳定紧急控制是维持电力系统稳定运行重要手段，暂态稳定紧急控制算法计算效率是制约其在线应用瓶颈。在获得电力系统模型参数的基础上，开发高效暂态稳定紧急控制算法，实现暂态稳定紧急控制在线计算对电力系统安全稳定控制有重要意义。

关键词：电力系统；动态参数；辨识；暂态稳定紧急控制；算法

1电力系统参数辨识研究现状

1.1同步发电机参数辨识研究现状

电力工程界一般将同步发电机参数辨识方法分为频域法、时域法和人工智能法。而根据同步发电机所处的不同状态也可将发电机辨识算法分为三类。

1)设计阶段的数值计算法

数值计算法通过对同步发电机电磁性能分析，能以较小代价得到参数设计值，但是不能反映同步发电机运行时饱和等影响，与实际值有一定偏差。常用的数值计算法有有限元方法和磁路磁导法。

2)出厂或并网前的离线测试法

离线测试法从参数的物理意义出发进行测量，测试时同步发电机并不处于实际运行状态，而只是相似的模拟状态，其试验条件与实际工况有较大差异，所得参数还是不能真实地反映同步发电机实际运行时涡流、饱和等因素的影响。离线测试法已经较为成熟，主要有短路试验、抛载试验、静态频域法(SSFR)，其中短路试验和抛载试验属于时域法，静态频域法是频域法的一种。

三相短路试验是求取同步发电机瞬态电气参数最有效的手段，但是该方法破坏性较大，只能在出厂前进行且不能持续或多次进行，所得参数也有一定的局限性。

抛载试验的基本思路是将同步发电机突然切除负载，测量发电机的时间响应来辨识其参数。抛载试验的优点是计及了发电机运行工况，计算较为简单，相对短路试验，其破坏性不那么强。根据抛载前同步发电机运行工况的不同，抛载试验可分为d轴抛载试验、9轴抛载试验和一次性抛载试验。

相关学者在发电机功角可测的基础上，详细推导了任意抛载情况下的发电机端口电压包络线方程、励磁电流变化方程，提出了基于一次性任意抛载测试的同步发电机参数辨识方法，该方法只需一次试验便可同时辨识全部d,q轴参数，简化了试验过程。相关学者推导了同步发电机任意工况下一次性抛载试验的传递函数，然后将微分方程转化为积分方程，将抛载试验传递函数转化为线性回归表达式，在此基础上，引入多新息最小二乘辨识算法解决发电机参数辨识问题，该方法有较好的鲁棒性。

3)运行状态下的在线辨识法

在线辨识法在不影响同步发电机正常运行的前提下，通过对运行中的同步发电机人为施加一定扰动或者捕捉系统自然扰动来辨识发电机参数。由于在线辨识法在辨识过程中计及了同步发电机实际工况，采用此法辨识的发电机参数能反映同步发电机饱和等因素的影响，因此所得的辨识参数准确度较高。在线辨识法主要有励磁电压扰动试验、在线频域法、卡尔曼滤波法、最小二乘法、现代智能优化算法等。

励磁电压扰动试验通过调整发电机励磁电压来产生扰动，进而求解得到发电机参数。励磁电压扰动试验对联网运行的发电机影响不大，且可以较方便地调节发电机励磁电压，因而成为在线辨识的首选试验方法。相关学者对自动电压控制器参考值施加一定扰动，提出一种在线辨识算法并讨论了其实施原理。相关学者通过对励磁电压施加一定扰动，辨识出赫夫龙一菲律发电机模型参数，进而计算出发电机物理参数，并验证了该方法的适应性。

在线频域法中同步发电机经过大阻抗接到系统，因而发电机处于运行状态，避免了静态频域法的不足。介绍了在线频域法的的原理，分析了该方法的可辨识性，并与时域法作了比较。相对于静态频域法，在线频域法试验在运行中的同步发电机，因而其辨识准确性更高。

2基于伪谱法的暂态稳定紧急控制

2.1暂态稳定紧急控制的模型

电力元件的暂态过程的数学模型使用常微分方程与代数方程描述状态量，通过对微分代数方程组(DAE)系统的仿真模拟元件的动态变化;暂态稳定的判据以不等式的形式出现在优化模型中;优化目标通常使紧急控制的经济性最优。在DAE方程组及相关不等式约束下，优化紧急控制的目标函数，就是基于优化方法对暂态稳定紧急控制进行研究的主要内容。

紧急控制的数学模型可以表示如下:

其中tc是紧急控制策略实施的时间点，tf为选取的时间终点，p代表与时间无关的控制参数，x（t）代表随时间变化的状态变量，如发电机的功角、角速度等，y(t)表示代数变量，通常可由代数等式或方程求出，如母线的电压值等。式=F[.]与式0=H[.]为DAE方程组，如发电机转子运动方程，电力网络方程等。式C[.]代表了不等式约束，指定控制参数的取值范围，暂态稳定条件等。

常微分方程的个数取决于动态元件的模型与个数，代数方程的个数不仅与动态元件中的代数方程个数有关，也与系统节点数相关，不等式约束的个数取决于选取的暂态稳定条件和待优化变量个数。对于大规模的电力系统，式中描述了一个大规模的动态优化问题，为适应现代电力系统的控制要求，必须针对该问题提出有效的处理方法。

2.2伪谱法中的NLP计算

在使用基于梯度信息的NLP求解器时，需要提供初始点，雅克比矩阵和海森矩阵信息。

（1）初始点

其它约束项对应的Jacobian矩阵元素都很容易求出，不再进行推导。

网络方程中含有大量线性等式约束，对Jacobian矩阵的贡献始终为常数值(即Y(p)中与p无关的矩阵元素)。在程序中，将各约束分为线性部分和非线性部分，线性部分雅可比矩阵元素只需求解一次，由当前优化变量和约束解析表达式求出非线性部分雅可比矩阵后叠加。

(3)Hessian矩阵

在大规模优化问题中，用拟牛顿法近似海森矩阵得到了广泛的应用，并表现出了良好的收敛特性。本章中的Hessian矩阵计算基于有限内存的L-BFGS(Limited-MemoryBFGS)算法。

3结语

随着电力工业的发展，我国电网规模持续扩大，电压等级不断提高。目前，除台湾地区外，我国各省级电网已实现交直流互联，全国联网格局基本形成。全国联网可大范围优化配置电力能源，获取错峰、调峰、互为备用等联网效益。但是，同步互联大电网也增加了局部故障影响整个系统安全的风险，一旦发生稳定破坏事故，将造成大面积停电的灾难。电力系统各元件参数的准确性是电网稳定分析及控制的基础，因此，如何准确对电力系统各元件参数进行辨识，并在此墓础上开发高效的暂态稳定控制算法，是全国联网格局下需解决的两大关键问题。

参考文献

[1]王科.基于故障信息的电力系统暂态稳定评估[D].华中科技大学,2014.