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概率分析方法與隨機(jī)微分方程分析方法在小信號穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用研究

2021-12-28 23:13:38宮云茜陳晨呂嘉文
家園·電力與科技 2021年11期

宮云茜 陳晨 呂嘉文

摘要:電力系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型可以由一組非線性微分代數(shù)方程組(DAE)進(jìn)行表示,傳統(tǒng)小信號穩(wěn)定性分析一般基于特征值分析法,即將非線性方程組線性化,通過狀態(tài)矩陣求解特征值,進(jìn)而根據(jù)李雅普諾夫穩(wěn)定性理論判斷系統(tǒng)小信號穩(wěn)定性。確定性DAE忽略了電力系統(tǒng)本質(zhì)是隨機(jī)系統(tǒng),從而導(dǎo)致得到的結(jié)果不準(zhǔn)確。本文首先對電力系統(tǒng)小信號穩(wěn)定性問題進(jìn)行系統(tǒng)性概述;其次介紹了基于概率小信號穩(wěn)定性分析方法;最后闡述了基于隨機(jī)微分方程替代確定性DAE進(jìn)行小信號穩(wěn)定性分析的方法。

關(guān)鍵詞:小信號穩(wěn)定性;特征值分析;概率方法;隨機(jī)微分方程

1小信號穩(wěn)定性問題概述

電力系統(tǒng)穩(wěn)定性一直是電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行的熱點(diǎn)問題,根據(jù)IEEE對電力系統(tǒng)的定義和分類[1],電力系統(tǒng)穩(wěn)定性可以分為:(1)功角穩(wěn)定性;(2)頻率穩(wěn)定性;(3)電壓穩(wěn)定性。電力系統(tǒng)功角穩(wěn)定性中的一種是小信號穩(wěn)定性,其定義是是指電力系統(tǒng)受到小干擾后,不發(fā)生自發(fā)振蕩或非周期性失步,自動恢復(fù)到初始運(yùn)行狀態(tài)的能力[1]。

隨著大量新能源發(fā)電接入電力系統(tǒng),并且系統(tǒng)日趨高度電力電子化,電力系統(tǒng)的安全裕度越來越小,小信號穩(wěn)定性再次成為關(guān)注的要點(diǎn)問題。小信號穩(wěn)定性分析方法可以分為三大類:(1)傳統(tǒng)確定性分析方法;(2)概率分析方法;(3)隨機(jī)微分方程分析方法。傳統(tǒng)確定性分析方法只能得到在特定運(yùn)行工況下的系統(tǒng)小信號穩(wěn)定性且計(jì)算效率不高。

為了彌補(bǔ)確定性分析方法的不足,概率分析方法和隨機(jī)微分方程分析方法被引入電力系統(tǒng)小信號穩(wěn)定性分析當(dāng)中。

2概率分析方法

用于分析電力系統(tǒng)小信號穩(wěn)定性的概率方法主要有以下兩類:(1)仿真分析方法;(2)解析分析方法。

2.1仿真分析方法

蒙特·卡羅法(MSC)是一種用隨機(jī)數(shù)和概率模型來解決不確定性問題的仿真方法[2]。MCS可以考慮系統(tǒng)變量的隨機(jī)性,并且防止由于假設(shè)和簡化模型帶來的大量信息丟失。

2.2解析分析方法

常用的解析分析方法有兩種:(1)點(diǎn)估計(jì)法;(2)結(jié)合矩、累積以及Gram-Charlier序列展開方法。

(1)點(diǎn)估計(jì)法(PEM)

PEM是一種有效的估計(jì)正態(tài)分布的方法[3]。 代表系統(tǒng)的特征值, 代表不確定量(如節(jié)點(diǎn)電壓和節(jié)點(diǎn)注入功率),通過點(diǎn)估計(jì)法只需進(jìn)行2n次(其中n為不確定量的個(gè)數(shù))計(jì)算就可以從 的期望標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)系統(tǒng)特征值的期望和標(biāo)準(zhǔn)差。

從表2中可以看出,解析分析方法節(jié)省了大量計(jì)算時(shí)間。

(2)結(jié)合矩、累積量以及Gram-Charlier序列展開方法(GCM)

在文獻(xiàn)[4]中提出了GCM分析系統(tǒng)小信號穩(wěn)定性。這種方法可以近似任何特征值的分布,并且在大規(guī)模系統(tǒng)中有較高的效率。

3隨機(jī)微分方程分析方法

概率分析方法考慮系統(tǒng)的隨機(jī)性僅僅是在系統(tǒng)的初始狀態(tài),概率建模以后求解的仍然基于黎曼積分的DAE,無法從本質(zhì)上描述隨機(jī)量對系統(tǒng)狀態(tài)方程的影響。因此隨機(jī)微分方程分析方法被引入對電力系統(tǒng)小信號穩(wěn)定分析當(dāng)中[5]。

隨機(jī)微分方程分析方法是通過將隨機(jī)過程引入方程組,從而對系統(tǒng)進(jìn)行隨機(jī)建模的方法。可以看出,概率確定微分方程中隨機(jī)變量的效果僅僅體現(xiàn)在隨機(jī)擾動的初始值上,所以確定微分方程和概率確定微分方程可以看作是隨機(jī)微分方程的一般形式。電力系統(tǒng)隨機(jī)微分方程方法目前還處于起步階段,由于彌補(bǔ)了傳統(tǒng)微分方程組中的不能準(zhǔn)確描述隨機(jī)過程的問題,將會在電力系統(tǒng)各方面分析中進(jìn)行應(yīng)用。

4總結(jié)

電力系統(tǒng)是強(qiáng)非線性隨機(jī)系統(tǒng),系統(tǒng)中的參數(shù)存在著不確定性,確定性分析方法不能反映系統(tǒng)的本質(zhì),概率分析方法隨機(jī)變量的效果僅僅體現(xiàn)在隨機(jī)擾動的初始值上,無法準(zhǔn)確反映隨機(jī)因素對系統(tǒng)狀態(tài)方程的影響。隨機(jī)微分方程分析方法可以得到具有普遍性的結(jié)果,為系統(tǒng)的規(guī)劃和運(yùn)行提供詳細(xì)信息。

參考文獻(xiàn):

[1]P.Kundur,J.Paserba,V.Ajjarapu.“DefinitionandclassificationofpowersystemstabilityIEEE/CIGREjointtaskforceonstabilitytermsanddefinitions,”IEEETrans.onPowerSystems,2004.

[2]J.L.Rueda,D.G.Colome,I.Erlich.“AssessmentandEnhancementofSmallSignalStabilityConsideringUncertainties,”IEEETrans.onPowerSystems,2009.

[3]H.Yi,Y.Hou,S.Cheng.“Powersystemprobabilisticsmallsignalstabilityanalysisusingtwopointestimationmethod,”UPEConference,2007.

[4]K.W.Wang,C.Y.Chung,C.T.Tse.“Improvedprobabilisticmethodforpowersystemdynamicstabilitystudies,”GT&D2000.

[5]B.Yuan,M.Zhou,G.Li.“StochasticSmall-SignalStabilityofPowerSystemsWithWindPowerGeneration,”IEEETrans.onPowerSystems,2015.

作者簡介:宮云茜(1990.9.15-),女,漢族,河北衡水,博士研究生,工程師,研究方向:電力系統(tǒng)穩(wěn)定性分析。

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