電力系統頻率動態(tài)仿真結果準確度因素分析

李宇龍，王 浩，任繼紅，陳 闊，宋杭選

(1．東北電力大學電氣工程學院，吉林吉林132012;2．河北邢臺供電局，河北邢臺054000;3．黑龍江省電力科學研究院，黑龍江哈爾濱150030)

0 引言

頻率是電力系統重要的運行參數，也是衡量電能質量的主要指標之一［1］。頻率質量直接影響國民經濟生活穩(wěn)定有序的發(fā)展，其具體表現如下:對于發(fā)電設備，當系統頻率過低時，汽輪機葉片會產生裂紋甚至斷裂;對于負荷，頻率不穩(wěn)會影響產品質量，造成產品次品數量上升;對于整個電網，當系統長時間在低頻情況下運行會造成系統解列，甚至系統崩潰［2］。電力系統動態(tài)頻率是指當系統受到擾動時，系統中各元件的頻率響應。所以為了確保實際系統中的頻率質量，研究頻率在整個電網中的動態(tài)行為有著非常重要的意義。

1 頻率動態(tài)仿真過程相關定義

1.1 仿真定義

文獻［3］提出在電力系統中仿真定義如圖1所示。

圖1 仿真的定義

理想狀態(tài)下，當輸入相同時，系統結果與仿真結果應當相同，或者滿足|Δ|＜ε的要求。ε表示仿真準確度，若離開|Δ|＜ε的限制，就無法度量仿真結果與系統結果的差異，仿真就失去了意義。

1.2 辨識定義

Zadeh L．A．對于辨識給出如下定義［4］:辨識就是在輸入輸出數據的基礎上，從1組給定的模型類中，確定1個與所測系統等價的模型。Ljung L．對于辨識的定義如下［5］:辨識就是按照1個準則在1組模型中選擇1個與數據擬合最好的模型。與此同時，二者也給出了辨識過程的3要素，即輸入輸出數據、模型參數集以及選擇標準。

2 影響仿真準確性因素分析

電力系統頻率動態(tài)仿真是一個復雜的過程，其主要包括:數據采集及預處理;模型搭建;參數辨識;仿真結果驗證4個環(huán)節(jié)。其中前3個環(huán)節(jié)是影響系統頻率動態(tài)仿真的主要因素。

2.1 數據采集及其預處理對頻率動態(tài)仿真影響

早期研究大都采用能量管理系統(EMS)和數據采集與監(jiān)視控制系統(SCADA)的量測信息，由于其數據并不具有時標，所以該量測數據大多應用于電力系統靜態(tài)特性研究。隨著人們對于電力系統動態(tài)運行情況關注的提高，EMS/SCADA無時標的缺點顯露無疑，人們迫切需要知道現場事故與事故時間的對應關系。

近年來，計算機技術的高速發(fā)展，豐富了電力系統的量測手段。廣域量測系統(WAMS)的大規(guī)模使用［6］，WAMS數據的出現，解決了以往量測數據無時標的確點，為分析電力系統頻率動態(tài)特性提供了有力的依據。WAMS具有監(jiān)測系統動態(tài)行為、檢測斷面時間一致性、提供全局量測分析等特點，使得采用離線數值仿真—在線運行計算的方案成為可能。

WAMS量測系統的產生雖然豐富了量測手段，但WAMS所測量得到的實測曲線仍有一些無法避免的缺點。由于整個電力系統的電氣接線地理分布范圍廣，受外界影響情況多，WAMS系統所采集到的數據勢必存在大量噪聲，該噪聲一定會對WAMS實測曲線的研究造成誤差。若單純的從數據角度考慮，如果從個別的實測軌跡中提取所需要的知識，就要保證其能正確地反應整個系統的動態(tài)特性;如果從全部軌跡中提取知識，由于電力系統的多維性，很難定義系統的動態(tài)特性;如果把全部軌跡通過等值簡化的方法降維，就必須保證在降維過程中軌跡的動態(tài)特性不會改變。由于以上原因，如果不加處理直接引入WAMS量測數據，仿真出來的結果很難保證準確性，如果投入實際系統使用，將會造成無法彌補的損失。所以，在使用實測數據前，必須對WAMS采集到的實測軌跡數據進行預處理。文獻［6］提出了3種方法，包括:針對問題選擇合適的目標軌跡及時段;濾去實測軌跡中的噪聲;識別和修正由于阻塞、湮沒、丟失和出錯而產生的壞數據。文獻［7］提出了1種通過對發(fā)電機轉子運動方程與外部網絡解耦，進而對實測數據進行評估的方法。

2.2 系統模型參數對頻率動態(tài)仿真的影響

電力系統頻率動態(tài)仿真最主要的研究方向就是確定系統模型參數。影響動態(tài)仿真準確性的主要因素有兩個，即:發(fā)電機組控制系統的模型參數以及負荷模型參數［3］。

早期研究電力系統動態(tài)模型參數時，由于電網規(guī)模小、系統中電氣設備少，通常采用單機帶集中負荷模型分析。這種模型在研究小系統時有著易懂、簡單的特點，但由于其忽略了電網中各電氣量之間的關系，在大電網研究中其可信度大大降低。尤其在電網規(guī)模不斷擴大的今天，簡單的單機帶集中負荷模型不能真實的反應系統動態(tài)運行的特點。

現階段的模型研究主要分為發(fā)電機及調速器模型研究和負荷模型研究。

發(fā)電機及其調速器模型的準確性直接影響電力系統頻率動態(tài)仿真結果的準確性。文獻［8］提出了二階、三階、五階實用發(fā)電機模型，由于這3種模型包含實際控制系統中難以測量的參數，所以只適用于穩(wěn)定分析。而文獻［9］推導了同步發(fā)電機非線性勵磁和調速控制的實用3階模型，該文獻對系統非線性研究做了基礎性和開創(chuàng)性的研究。

汽輪機調速器分為液壓調速器和功頻電液調速器兩種，液壓調速器又可細分為旋轉阻尼液壓調速器和高速彈簧片調速器兩種類型，其基本原理相同，研究過程中可采用一種模型結構表示［8］。

負荷模型對系統頻率動態(tài)過程的影響也很大。從早期的集中負荷模型理論到現在的綜合負荷模型理論，人們在負荷模型方面研究已經獲得了很大的進步，但是由于系統負荷的時變性與地域性，研究人員仍然不能完全確定電力系統動態(tài)特性與負荷模型的關系。綜合負荷模型包括感應電動機模型和ZIP模型，由于不同時間，不同場景電網中各點的負荷各不相同，所以我們在建立負荷模型時要根據實際系統中各負荷情況特點分類討論。文獻［7］提出了限制負荷模型研究發(fā)展的兩個因素:由于實際負荷的復雜性與多樣性原因，把各種各樣的負荷元件完全等值到少數幾個負荷模型上是很不切合實際的;現階段的量測手段不能剔除噪聲干擾、環(huán)境溫度等因素對于實測數據的影響，所以獲得的實際數據存在一定的誤差，精確的負荷模型是建立在精確的原始數據基礎之上的，所以我們只能通過負荷模型盡量模擬現場。

由于電網負荷具有地域性及時變性等特點，對于負荷模型是否能分類以及如何分類的問題成為現階段電力系統動態(tài)仿真研究的熱點問題之一。文獻［3］雖然提出了一種針對滄州農業(yè)用電的負荷模型搭建方法，但是所需要的條件過多，只能說明在滿足條件的情況下負荷模型是可以分類討論的。

電力系統仿真參數的研究起步很早，但直到20世紀1996年美加大停電事故以后才引起人們的重視。美國電力研究院(EPRI)的Adapa博士在關于加強電力系統可靠性措施的建議中2次提到:“研究確定仿真模型用設備參數的標準方法和手段”［3］，可見參數研究的重要性。

2.3 參數辨識

參數辨識的研究手段主要分為解析分析法和數值分析法兩種。前者強調利用數學分析的方法，列出方程對實際系統模擬，最后求解，獲得參數與目標量之間的對應關系;后者主要通過利用系統中各參數對軌跡影響，比對實測軌跡，驗證仿真來解決問題。在早期研究中，由于使用EMS/SCADA設備采集的無時標數據，人們大都采用解析法對電力系統特性進行研究。現階段電力系統頻率動態(tài)特性參數辨識研究的主要方法有兩種，即:利用軌跡靈敏度求取與軌跡變化的強相關參數;通過一些數學方法對系統特征矩陣進行降維。

對于發(fā)電機及其調速器參數，采用軌跡靈敏度法分析。文獻［10］通過軌跡靈敏度法獲得發(fā)電機及調速系統中與頻率仿真軌跡強相關的參數;根據參數變化與頻率仿真軌跡變化關系，制定參數修改策略;最終通過實例驗證該方法的有效性。文獻［10］中還指出了發(fā)電機及其調速系統中各參數變化對于頻率動態(tài)仿真曲線的具體影響，其中發(fā)電機慣性時間常數直接影響頻率曲線下降斜率;發(fā)電機出力調節(jié)能力直接影響頻率經過最低點后回升的速度;調速器調差系數影響頻率下降的最低點和頻率回升斜率;調速器死去則是主要影響頻率的最低點。

對于負荷模型參數的辨識除了采用軌跡靈敏度法以外，利用最小二乘法對系數矩陣進行降維也是處理負荷模型參數的主要方法。化簡負荷模型參數，找出負荷模型中對于曲線影響最大的因素。現階段對于負荷模型研究仍具有局限性，由于負荷本身的時變性以及地域性等特點，現階段所獲得的成果一部分是在條件充足的情況下才能成立的，并不具有普遍意義。

3 系統頻率動態(tài)仿真準確性分析

系統仿真可信度分析的核心問題是誤差指標的確定，其目的是定量分析仿真結果與實測結果之間的誤差。所以制定合理的仿真誤差評價指標是系統仿真可信度評估的關鍵。現階段我們所使用的仿真誤差分析方法主要有定性分析和定量分析。定性分析是現在大多數人采用的分析方法，即通常說的目測法。這種方法的優(yōu)點是很直觀，但是其帶有很大的主觀性，而且不適合移植到計算機平臺上。定量分析首先給出誤差量化指標，以仿真結果與實測結果誤差量化指標最小為最優(yōu)，為模型優(yōu)化和算法校驗提供了數值依據。定量分析有殘差分析和特征量分析兩類［11］。文獻［11］根據殘差可信度指標表征動態(tài)仿真的整體誤差，使用頻率、阻尼和幅值可信度指標來表征暫態(tài)信號的特征量誤差，形成一套比較完整的仿真可信度評估理論體系。

必須指出的是，現階段所采用的仿真技術還不能做到驗證仿真結果完全可信，只能保證其相對可信度，即:在幾組模型參數中，找出最接近實際系統情況的一組參數。

4 結語

電力系統頻率動態(tài)仿真過程從數據量測－模型構建－參數識別，每個環(huán)節(jié)的些許誤差都會造成最終仿真結果無法與實際事故軌跡吻合。現階段對于電力系統頻率動態(tài)仿真過程的研究雖然獲得了一定的成果，但是僅僅做到這些是不足夠的，我們需要加強對于量測方法的研究，減少噪聲等外界因素對于量測數據的影響，提高量測數據的可靠性;進一步對電力系統動態(tài)特性的機理進行研究，找出其中規(guī)律性的結論，應用到系統仿真的模型構建及參數辨識;確定合理的分析方法，提高仿真結果的可信性。只有這樣，才能確保頻率動態(tài)仿真出的結果是相對真實的，才能確保由此產生的理論方案應用在電力系統中是安全的。

［1］蔡邠．電力系統頻率［M］．北京:中國電力出版社，1981．

［2］陳珩．電力系統穩(wěn)態(tài)分析［M］．北京:中國電力出版社，1985．

［3］賀仁睦．電力系統動態(tài)仿真準確度的探究［J］．電網技術，2000，24(12):1 －4．

［4］Zadeh L．A．From circuit theory to system theory［J］．Proc IRE，1962，50(5):858 －865．

［5］Ljung L．Convergence analysis of parametric identificati－ on mehods［J］．IEEE Trans on Automatic Control，1978，23(5):179 －183．

［6］徐偉，薛禹勝，陳實，等．從實測軌跡提取知識時的困難及展望．電力系統自動化，2009，33(15):1 －7．

［7］秦曉輝，畢天姝，楊奇遜．基于WAMS的電力系統機電暫態(tài)過程動態(tài)狀態(tài)估計［J］．中國電機學報，2008，28(7):19 －25．

［8］倪以信，陳壽孫，張寶霖．動態(tài)電力系統的理論和分析［M］．北京:清華大學出版社，2002．

［9］盧強，孫元章．電力系統非線性控制［M］．北京:科學出版社，1993．

［10］劉洪波，穆鋼，徐興偉，等．使功－頻過程仿真軌跡逼近實測軌跡的模型參數研究［J］．電網技術，2006，30(18):20－24．

［11］賈旭東，李庚銀，趙成勇，等．電力系統仿真可信度評估方法的研究［J］．中國電機工程學報，2010，30(19):51 －57．