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基于长短期记忆网络的电网同调机群快速辨识.docx
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基于长短期记忆网络的电网同调机群快速辨识.docx
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1 引言
随着我国电网架构逐步完善,系统规模逐步扩大,以及随之而来的新能源占
比不断攀升,导致电力系统运行方式愈发复杂多变
[1]
。传统故障态的监测与应急
处理方式难以满足大电网运行的时效与精度要求,为电网的安全稳定运行带来
诸多不确定因素。因此深入对电力系统暂态稳定的研究具有重要意义
[2]
。
合理的暂态安全稳定控制措施是电力系统二、三道防线的核心内容,其中,
同调机群快速辨识是电力系统暂态稳定控制的先决条件
[3-4]
。同调机群划分的实
质是同步机组动态响应行为的相似性。目前针对此方向的研究主要分为以下三
类。
(1) 针对受扰机组的功角曲线进行数学分析,从而 实现同调机群的快速辨
识,文献[5]综合时域、频域、小波分析三种方法研究机组功角轨迹的波动特性,
进而辨识同调机群;文献[6]用发电机转子角之差在时间域内的最大值来反映同
调程度。该类方法以海量样本为决策基础,其灵活性与泛化能力难以满足复杂
大电网需求。
(2) 基于状态矩阵判别同调机群,通过构建非线性 点处线性化后的模型获
得状态矩阵,从而间接判断目标系统同趋性
[7⇓ -9]
。该类方法利用电力系统静态稳
定分析方法分析暂态问题,其结果准确性势必会出现偏差。
(3) 人工智能方法,文献[10]主要通过构建发电机状态参数(发电机功角以
及动能)同发电机组同趋性的映射关系;文献[11]基于发电机端口能量吸收/输出
状态判断机组运行状态。该类方法指标的构建需要精准反映机群同趋性的划分
标准,因此其模型泛化能力较弱。
近年 来广域 测量系 统(Wide area measurement system,WAMS)和通信技
术的快速发展,给电网同调机群的快速辨识提供了新的思路,通过相量测量单元
(Phasor measurement unit,PMU)实时获取机端电气量,基于特征提取技术辨识
同调性,方法优势在于不受模型参数影响
[12-13]
。
电网受扰后系统内各机组的机端电压会随之跌落并开始波动,钳制了发电
机功率输出能力,系统失稳导致功角曲线发散。由此可知,受扰后的电压时序轨
迹中蕴藏着丰富的时空关联知识,利用电压时序轨迹信息挖掘机组同调特性是
一种崭新视 角
[14-15]
。本文基于广域量测系统采集机端电气量,继而转为电压复
空间内的相量轨迹;为保证轨迹预测准确性,提升辨识结果精度,引入长短期记忆
网络(Long short-term memory network,LSTM)
[16]
分别对电压实部、虚部进行预
测,得到未来一定时段内的电压相量轨迹;最终结合扩展等面积定则(Extended
equal area criteria,EEAC)给出同调机群预测及验证方案。
2 同调机群辨识原理
以图 1 所示的等值两机系统为例,分析系统发生失步振荡时的节点电压相
量轨迹变化情况,图 1 中 a
、
b
、
c
、
d
、
e 分别为联络线上的阻抗等分点。
图 1
图 1 电力系统的两机模型
位于电压复平面内的点,其电压幅值 V、相角 θ 与实部 Re、虚部 Im 的对
应关系如式(1)、(2)所示
V=Re2+Im2−−−−−−−−√V=Re2+Im2
(1)
θ=arctan(Im/Re)
(2)
为简单起见,参照文献[14],假设系统两电势的幅值相等,此时失步振荡中心
恰好落在联络线中点 c 处。构造横坐标为电压实部,纵坐标为虚部的电压相量
平面,当 M 侧电源功角 δ 在 0°~360°内变化,各节点在相量平面内的轨迹为半径
不同的圆,如图 2 所示。
图 2
图 2 节点电压相量轨迹
位于失步振荡中心左侧的节点 a
、
b,其轨迹介于 M 和 c 的轨迹之间,在振荡
过程中轨迹会越过虚 轴,对应电压 相角会单调递增 至 180°;位于失步振荡 中心
右侧的节点 d、e,其轨迹介于 N 和 c 的轨迹之间,振荡过程中轨迹不会越过虚轴,
对应电压相角不会超过 90°。因此,对于失步振荡中心同一侧的节点,其电压相
量的变化轨迹具有相似性,可将其视为同类节点。
若将上述两机模型联络线上各节点视为不同机组的并网接入点
[15]
,当系统
发生 失步振荡,通常以失步联络线相位差大于 180°为判 据,此时机端电压相角
已超过 180°。由图 2 可知 ,当 a
、
b 节点相 量轨迹抵 达实轴时,电压相角 恰为
180°,说明接入点的轨迹分类特性可用于表征发电机群的同 调性。
3 同调机群辨识方法
随着电网规模逐渐增大,动态特性日趋复杂,致使传统同调机群辨识方法在
时效性与精度的判断上存在一定误差,亟需新方法提升机群同调辨识的准确性。
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