大规模电力系统低频振荡分析与广域自适应控制研究(17)

山东大学博士学位论文

端处将系统模型重新定常化及线性化，然后求取特征值。该方法采取与数值积分相似的处理离线事件方法，通过适当地设置时间分点来处理本质非线性和模型突变。对于后者，１．３．３节中涉及的部分辨识方法可以用来提取实测轨迹的振荡特征。

１．３．２时域仿真法

时域仿真法，即ＳｔｅｐｂｙＳｔｅｐ法，是在列出描述全系统微分和代数方程组之后，应用各种数值解法得到系统变量的时间响应。对小干扰功角稳定性研究而言，具体的做法是对一定运行方式下的系统施加小扰动，观察小扰动后系统各机组功角、角速度以及线路传输功率等随时间摆动的情况，判断系统关键振荡模式的频率和阻尼。

时域仿真法的优点是不受系统规模的限制，以及能够计及系统的非线性特性。该方法的缺点是：１）需要人为地确定扰动，不能保证激发和观察到所有的关键模式，选择不同的扰动，可能得出不同的结果；２）难以获得和振荡模式相关的信息，不利于低频振荡产生的机理分析。一

在小干扰功角稳定性分析中，为了掌握系统稳定性的全面信息，应将时域仿真法和其他分析方法，如特征值分析法和１．３．３节介绍的基于辨识的分析方法，结合起来运用。这样在线性化模型下设计的控制系统可以在非线性系统模型和大扰动条件下进行时域仿真考验，这是目前电力系统中广泛使用的控制系统设计和校验过程。

１．３．３基于辨识的方法

与低频振荡的其他分析方法相比较而言，基于辨识的分析方法可以解决当前实际电力系统规模大、维数高而导致的维数灾问题。它采集电网信息并通过一定的辨识方法得到系统的振荡频率、阻尼等特征量，甚至可以得到包含主导低频振荡模式的系统降阶模型。随着同步相量测量技术和通信技术的发展，广域测量系统（ＷｉｄｅＡｒｅａＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ，ＷＡＭＳ）能够采集、传输和提供全网动态实时数据，为实现电力系统的广域监测、分析、保护和控制提供了实时数据平台，这也使得基于辨识的低频振荡分析方法得到不断发展和广泛应用。

基于辨识的低频振荡的分析方法众多，表１．１列出了目前电力系统低频振荡监测、分析与控制研究中常用的方法。它们可分为参数化模型辨识方法和非７

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