基于广域量测信息的电力系统动态稳定全过程协同评估理论与方法研究

The wide-area measurement system (WAMS) helps the online and accurate dynamic stability assessment (DSA). However, the massive usage of wide-area measurement requires the generality and collaboration of such online DSA method. This project will discuss a holistic system evaluation method of the DSA using the synchrophasor measurements. The dynamic response characteristics of dominant modes will be discussed first so as to build theories and models of the holistic identification. The underlying relations between the oscillation modes and mode shapes will be analyzed, in order to reveal the identifiability of those mode shapes. The identification theories and models of dominant oscillation modes will be further refined and extended to propose the collaborative identification models of the dominant modes and mode shapes. At last, with the analysis of the identifiability of dominant coherent generators, the mutual influences among dominant modes, mode shapes and coherent generators will be discussed to develop their collaborative identification theories and architecture in order to build the holistic collaborative DSA. The outcomes of this project could provide theoretical and technical basis for the DSA in China.

广域量测系统大规模建设为电力系统动态稳定评估带来了新机遇，借助广域量测信息可实现电力系统动态稳定在线快速、准确评估。然而，广域量测信息大规模应用也对现有动态稳定在线评估方法的通用性和协同性提出了更高要求。本项目将深入研究基于广域量测信息的电力系统动态稳定全过程协同评估理论与方法。首先研究主导振荡模式动态响应特征，建立主导振荡模式全过程辨识理论和辨识模型；其次分析振荡模式与振荡模态的内在关系，揭示主导振荡模态可辨识机理，完善和扩展主导振荡模式辨识理论和模型，提出主导振荡模式与模态协同辨识模型；然后探究主导同调机群的可辨识机理，诠释主导振荡模式、模态及同调机群的相互影响和作用机制，创建主导振荡模式、模态及同调机群的协同辨识理论和辨识方法体系，实现电力系统动态稳定全过程协同评估。期望本项目研究成果能尝试为我国电网动态稳定评估提供理论与技术支撑。

随着广域量测系统的快速发展，给电力系统动态稳定的在线快速、准确评估带来了新机遇。本项目针对基于广域量测信息的电力系统动态稳定全过程协同评估理论与方法问题开展了深入的研究工作。.项目的主要研究内容和完成情况包括：（1）通过递归连续小波变换进行电力系统主导振荡模式辨识，引入最小二乘支持向量机进行信号延拓，消除小波变换中固有边缘效应，并递归更新振荡频率和阻尼比，实现电力系统模态参数的动态追踪；（2）通过广义逆和模式确定准则的随机子空间来提升机电振荡模式的辨识准确率，并采用快速迭代多阶随机子空间识别方法来增强传统多阶随机子空间模式辨识的计算速度；（3）采用多通道CWTFT进行电力系统主导振荡模态辨识，实现多通道量测信息的时频域分解，进而获得对应的小波系数矩阵，并借助小波尺度相对能量甄别出与主导振荡模式强相关的关键小波尺度，以其为基准，重构小波系数矩阵，对重构的小波系数矩阵进行奇异值分解，利用重构小波系数矩阵的第一左、右奇异特征向量辨识系统主导振荡模式及振荡模态；（4）在同调机群辨识研究中，一方面，针对同调发电机运动轨迹具有一致性或相似性的特征，借鉴电力系统模型确定同调机群的方向余弦法，引入广域量测信息相关性来辨识系统的同调机群，另一方面，通过OSP获取将电力系统高维广域量测信息投影到各低维子空间的最佳投影方向向量，进一步借助投影累积贡献率确定最佳投影方向向量数量，并根据所确定的最佳投影方向向量划分电力系统的主导同调机群；（5）提出一种基于电力系统时空解耦方法的主导振荡模式、模态和同调机群全过程辨识方法，实现电力系统动态稳定的全过程协同评估。.本项目积极探索了基于广域量测信息的电力系统动态稳定全过程协同评估理论与方法的问题，研究了提升主导振荡模式和模态全过程辨识的准确率、改善主导振荡模式可观性的电力系统振荡模式和模态辨识方法，研究了避免模型误差和参数影响的同调机群辨识方法。为我国电网动态稳定评估提供了理论与技术支撑。