基于WAMS 錄波數(shù)據(jù)的華中電網(wǎng)低頻振蕩事件仿真復現(xiàn)分析

黨 杰，董明齊，李 勇，徐友平，曾 正

(1. 華中電網(wǎng)有限公司，湖北 武漢430077;2. 浙江大學，浙江 杭州310027)

0 引言

低頻振蕩頻率較低、周期較長、波及面較廣，給電力系統(tǒng)帶來了較大的危害。近年來，由于低頻振蕩事件的頻發(fā)性和重復性引起了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注［1～8］。

現(xiàn)有的較多分析軟件對低頻振蕩問題的計算分析都采用了基于線性系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定理論的特征值分析法。應當指出，傳統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定分析方法只是基于單一的擾動，而電網(wǎng)中擾動是無時不在并且呈現(xiàn)出某種關(guān)聯(lián)現(xiàn)象的，伴隨一個擾動的產(chǎn)生、傳播、消散(或發(fā)散)過程，系統(tǒng)中又可能引發(fā)新的擾動，并且針對擾動所采取的控制措施，對電網(wǎng)來說也是一種新的擾動［9］。因此在對大電網(wǎng)的分析研究中，僅僅考慮單一擾動是不能全面反映電網(wǎng)實際運行特性的。另外，傳統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定分析方法基于精確模型，其基本思想是非線性系統(tǒng)的局部線性化，而電力系統(tǒng)是復雜的時變非線性系統(tǒng)，擾動發(fā)生后，系統(tǒng)的運行狀態(tài)將發(fā)生變化，偏離原來的穩(wěn)態(tài)平衡點。如果仍按照擾動前平衡點處的局部線性化矩陣來分析系統(tǒng)受擾后的動態(tài)響應，其分析結(jié)果可能會與實際情況存在較大差異。

基于WAMS 實測數(shù)據(jù)的低頻振蕩分析方法不受模型近似性、參數(shù)準確性等因素的局限，且不受限于擾動類型和數(shù)量，對發(fā)生在統(tǒng)計時間范圍內(nèi)的所有滿足啟動要求的振蕩事件都予以記錄，直接利用實測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的固有振蕩模式，對由多重擾動引起的或特殊運行方式下的低頻振蕩分析尤為有利。

本文從分析華中電網(wǎng)“6.17”金竹山事件的發(fā)生和發(fā)展過程入手，對比了小干擾穩(wěn)定分析方法和基于WAMS 實測數(shù)據(jù)進行的時域仿真方法的分析結(jié)果，并提出利用奇異熵矩陣束方法對實際振蕩信號進行模態(tài)辨識，仿真結(jié)果驗證了所提出的方法在分析由多重擾動原因引起的低頻振蕩現(xiàn)象方面的有效性和可行性。

1 事件概述

(1)6 月17 日金竹山B 廠(如圖1 所示，以下簡稱金B(yǎng) 廠)正進行3 號發(fā)變組的并網(wǎng)投產(chǎn)工作，11 時35 分左右，已完成該機組的發(fā)電機短路、發(fā)變組短路、發(fā)變組空載零起升壓至額定值、同期核相試驗、假同期試驗，并同時測定勵磁系統(tǒng)參數(shù)及保護裝置的檢查試驗，準備進行并網(wǎng)帶負荷試驗。正進行3 號發(fā)變組自動準同期并列時，3 號機出口630 開關(guān)B 相發(fā)生爆炸。

圖1 金竹山B 廠周邊220 kV 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖Fig．1 220 kV power grid nearby Jinzhushan B power plant

(2)經(jīng)過7.6 s，由于故障電流幅值和持續(xù)時間均達到金銻Ⅲ，Ⅳ線銻都側(cè)零序Ⅳ段整定值，故220 kV 金銻Ⅲ，Ⅳ線零序保護動作跳閘切除故障金B(yǎng) 廠3 號機與系統(tǒng)隔離，金B(yǎng) 廠220 kV 母線失壓。

(3)11 時35 分43 秒至11 時35 分50 秒，華中500 kV 主網(wǎng)大范圍功率波動且呈現(xiàn)出多個振蕩模式。其中，湖南電網(wǎng)、鄂湘聯(lián)絡線、鄂豫聯(lián)絡線及鄂渝聯(lián)絡線的主導振蕩模式基本相同，頻率為0.47 ～0.49 Hz;鄂贛聯(lián)絡線功率波動的主導振蕩頻率為0.58 Hz;特高壓及其周邊系統(tǒng)的主導振蕩模式的頻率為0.18 Hz。

(4)由于系統(tǒng)阻尼較強，在擾動源消除后，低頻振蕩現(xiàn)象得到抑制，振蕩很快自動平息，電網(wǎng)自動迅速恢復平穩(wěn)運行。

分析整個事件的過程可知，此次導致華中主網(wǎng)大范圍功率振蕩的起因是金B(yǎng) 廠3 號機組出口630 開關(guān)B 相爆炸，這對于特高壓聯(lián)網(wǎng)后的華中電網(wǎng)來說屬于一個“小擾動”，這一“小擾動”的發(fā)生并沒有直接導致系統(tǒng)產(chǎn)生功率振蕩，而是這一重的“小擾動”誘發(fā)了后面的保護動作，即“220 kV 金銻Ⅲ，Ⅳ線零序保護動作”，金銻Ⅲ，Ⅳ線跳閘，這雖然是針對小擾動采取的安穩(wěn)措施，但對于系統(tǒng)來說，安穩(wěn)措施也相當于一種擾動，系統(tǒng)正是在經(jīng)歷了這兩重擾動以后，發(fā)生了功率振蕩現(xiàn)象。因此，這也是一次以“小擾動”為起點，時域上連續(xù)經(jīng)歷一個擾動序列后才導致系統(tǒng)發(fā)生低頻振蕩的實例。

2 事件初步分析及仿真復現(xiàn)原則

2.1 事件初步分析

金B(yǎng) 廠630 開關(guān)B 相導通后造成系統(tǒng)不對稱運行，由于升壓變高壓側(cè)中性點接地，存在零序通路，且事故最終造成金銻Ⅲ，Ⅳ線零序Ⅳ段保護動作，故可初步判斷，此次故障性質(zhì)為接地故障。分析故障點近區(qū)電壓可知，由于故障點附近瞬間電壓跌落75%，因此認為此次故障性質(zhì)并非金屬性接地，應可等效為B 相經(jīng)阻抗接地的短路故障。

綜上所述，從電網(wǎng)角度看，金B(yǎng) 廠630 開關(guān)B 相爆炸到220 kV 金銻Ⅲ，Ⅳ線跳閘的全過程可等效為金B(yǎng) 廠630 開關(guān)B 相經(jīng)一個時變阻抗的單相接地短路故障。

2.2 仿真復現(xiàn)原則

本次仿真采用時域仿真和頻域仿真兩種方法。對于頻域仿真，主要是通過小干擾穩(wěn)定計算進行振蕩模式的分析。對于時域仿真，主要是利用電力系統(tǒng)分析綜合程序 (PSASP 6.28)并基于WAMS 實測數(shù)據(jù)進行振蕩情況的復現(xiàn)，在時域仿真過程中，除了保證省間聯(lián)絡線、重要線路的振蕩趨勢及幅度與實際情況的一致性外，在故障等效模擬的過程中還主要考慮了以下因素:一是對金銻線全過程錄波圖的分析，金銻線B 相電流的包絡線在故障前3 s 先后呈現(xiàn)4 次由大到小的變化過程，而后的4.6 s 波形較為平穩(wěn)。據(jù)此可初步分析，金B(yǎng) 廠630 開關(guān)爆炸后B 相接地阻抗在7.6 s的過程中是不斷變化的;二是對群聯(lián)變WAMS 錄波圖的分析，由于與金B(yǎng) 廠直接相連的銻都變無WAMS 實測數(shù)據(jù)，故以故障點近區(qū)群聯(lián)變的WAMS 實測數(shù)據(jù)為依據(jù)，對金B(yǎng) 廠630 開關(guān)爆炸后B 相接地阻抗進行設置。

3 仿真分析及結(jié)果

3.1 頻域仿真

為分析當前運行方式下系統(tǒng)的固有特性，尋找系統(tǒng)的主導振蕩模式，特進行小干擾穩(wěn)定計算。WAMS 實測的華中電網(wǎng)各省間斷面聯(lián)絡線有功功率主導振蕩模式如表1 所示。

表1 省間聯(lián)絡線主導振蕩模式WAMS 實測結(jié)果Tab．1 Critical oscillation modes of WAMS measured results for tie-lines

表2 系統(tǒng)主導振蕩模式小干擾穩(wěn)定計算結(jié)果Tab．2 Critical oscillation modes of small signal stability calculation results

由小干擾穩(wěn)定計算得到川渝對河南、江西對系統(tǒng)、湖南對江西3 個振蕩模式，頻率分別為0.44 Hz，0.58 Hz，0.68 Hz;僅江西對系統(tǒng)的振蕩模式 (頻率為0.58 Hz，阻尼為0.19)與WAMS 實測振蕩模式(頻率為0.58 Hz，阻尼為0.1)接近，WAMS 實測的其他省間聯(lián)絡線振蕩模式在頻域仿真計算中并未發(fā)現(xiàn)。

3.2 時域仿真

事件發(fā)生前，特高壓聯(lián)絡線、省間聯(lián)絡線潮流如圖2 所示。仿真負荷、500 kV 層面開機及湖南220 kV 層面開機均按照2009 年6 月17 日11:34的EMS 數(shù)據(jù)予以仿真，500 kV 主變下網(wǎng)功率采用分區(qū)控制原則，500 kV 廠站平均壓差小于5 kV。

圖2 特高壓及省間聯(lián)絡線穩(wěn)態(tài)運行狀態(tài)下交換功率示意圖Fig．2 Power exchange for UHV and tie-lines among provinces in steady state

仿真得到的故障點近區(qū)電壓、電流變化幅值及趨勢與WAMS 錄波情況基本吻合;仿真得到的省間聯(lián)絡線功率波動趨勢和振蕩幅值均與WAMS錄波情況接近。省間聯(lián)絡線功率波動幅度如表3所示。

表3 仿真曲線與WAMS 實測曲線振蕩幅度比對Tab．3 Amplitude comparison between simulation results and measured results

3.3 基于奇異熵矩陣束方法的振蕩信號模態(tài)辨識

基于辨識的振蕩模態(tài)識別方法能夠從振蕩信號中提取所需要的模態(tài)信息?，F(xiàn)有的辨識方法有Prony 算法、基于Hilbert-Huang 變換［10］的方法和矩陣束方法。傳統(tǒng)的Prony 算法利用復指數(shù)函數(shù)對信號進行強行擬合得到模態(tài)信息，會產(chǎn)生大量的虛假模態(tài)，同時對噪聲敏感;基于HHT 的模態(tài)識別能夠提取出信號的瞬時模態(tài)信息，但是所需的算法復雜度很高且可能出現(xiàn)漏辨識現(xiàn)象。如傳統(tǒng)的Prony 分析工具就不能很好擬合不同時間段多重擾動下的暫態(tài)響應曲線，對于諸如本次“6.17”金竹山事件的仿真曲線擬合效果就不太理想。因此，在本次仿真研究中，利用對傳統(tǒng)矩陣束方法進行改進后的奇異熵矩陣束方法對實際振蕩信號進行模態(tài)辨識。

用奇異熵矩陣束方法對3.2 節(jié)中仿真得到的省間聯(lián)絡線有功功率曲線進行辨識，具體結(jié)果見表4。

表4 省間聯(lián)絡線主導振蕩模式與WAMS 實測結(jié)果比對Tab．4 Comparison between simulation results and measured results of critical oscillation modes for tie-lines

由表4 可知，采用奇異熵矩陣束方法對時域仿真曲線振蕩模態(tài)進行辨識，其結(jié)果與WAMS 實測結(jié)果基本吻合，仿真結(jié)果驗證了該方法是有效、可信的。

3.4 仿真結(jié)果概述

由小干擾穩(wěn)定計算得到了鄂贛聯(lián)絡線的主導振蕩模式，但未發(fā)現(xiàn)其他省間聯(lián)絡線的振蕩模式;時域仿真計算可以復現(xiàn)故障過程中500 kV 電網(wǎng)和故障近區(qū)220 kV 電網(wǎng)的基本變化趨勢，各省間500 kV 聯(lián)絡線及重要斷面的功率波動幅值及主導振蕩頻率與WAMS 實測值基本吻合;對于本次金B(yǎng) 廠開關(guān)爆炸事件，時域仿真分析方法能更準確、有效地反映電網(wǎng)的實際特性。

4 結(jié)論

(1)基于WAMS 實測數(shù)據(jù)的低頻振蕩分析方法是以特征值分析法為代表的傳統(tǒng)低頻振蕩分析方法的有效補充和驗證，能夠較為準確、及時、全面地反映實際電網(wǎng)的振蕩特性。

(2)WAMS 系統(tǒng)的使用在分析華中電網(wǎng)各種類型的擾動和故障、認知電網(wǎng)特性及規(guī)律等方面發(fā)揮了重要作用。

(3)在當前互聯(lián)電網(wǎng)規(guī)模不斷擴大、電網(wǎng)特性更為復雜的形式下，建議進一步加強WAMS 系統(tǒng)高級應用功能開發(fā)，加強WAMS 的信息共享、數(shù)據(jù)挖掘，提高WAMS 系統(tǒng)在線監(jiān)測功能和分析功能。

［1］朱方，趙紅光，劉增煌，等．大區(qū)電網(wǎng)互聯(lián)對電力系統(tǒng)動態(tài)穩(wěn)定性的影響［J］．中國電機工程學報，2007，27(1):1-7．Zhu Fang，Zhao Hongguang，Liu Zenghuang，et al．The influence of large power grid interconnected on power system dynamic stability ［J］．Proceedings of the CSEE，2007，27 (1):1-7．

［2］曾正，劉滌塵，向農(nóng)，等．廣域系統(tǒng)低頻振蕩的諧振傳播機理［J］．電力科學與工程，2010，26 (11):29-33．Zeng Zheng，Liu Dichen，Xiang Nong，et al．Resonant dissemination mechanism of low frequency oscillation in wide area power system ［J］．Electric Power Science and Engineering，2010，26 (11):29-33．

［3］薛禹勝，郝思鵬，劉俊勇，等．關(guān)于低頻振蕩分析方法的評述［J］．電力系統(tǒng)自動化，2009，33 (3):1-8．Xue Yusheng，Hao Sipeng，Liu Junyong，et al．A review of analysis methods for low-frequency oscillations ［J］．Automation of Electric Power Systems，2009，33 (3):1-8．

［4］楊東俊，丁堅勇，周宏，等．基于WAMS 量測數(shù)據(jù)的低頻振蕩機理分析［J］．電力系統(tǒng)自動化，2009，33(23):24-28．Yang Dongjun，Ding Jianyong，Zhou Hong，et al．Mechanism analysis of low-frequency oscillation based on WAMS measured data ［J］．Automation of Electric Power Systems，2009，33 (23):24-28．

［5］張鵬飛，羅承廉，孟遠景，等．電力系統(tǒng)低頻振蕩的廣域監(jiān)測與控制綜述［J］．電網(wǎng)技術(shù)，2006，30 (S1):157-161．Zhang Pengfei，Luo Chenglian，Meng Yuanjing，et al．Review of wide-area monitoring and controlling of power system low frequency oscillation ［J］．Power System Technology，2006，30 (S1):157-161．

［6］郝思鵬，薛禹勝，張曉明，等．基于EEAC 理論分析低頻振蕩［J］．電力系統(tǒng)自動化，2009，33 (4):11-15，30．Hao Sipeng，Xue Yusheng，Zhang Xiaoming，et al．Lowfrequency oscillation analysis based on EEAC theory ［J］．Automation of Electric Power Systems，2009，33 (4):11-15，30．

［7］鞠平，謝歡，孟遠景，等．基于廣域測量信息在線辨識低頻振蕩［J］．中國電機工程學報，2005，25 (22):56-60．Ju Ping，Xie Huan，Meng Yuanjing，et al．Online identification of low-frequency oscillations based on wide-area measurements ［J］．Proceedings of the CSEE，2005，25(22)，56-60．

［8］邱夕兆，于占勛，雷鳴，等．山東電網(wǎng)基于WAMS 的低頻振蕩統(tǒng)計與評估［J］．電力系統(tǒng)自動化，2008，32(6):95-98．Qiu Xizhao，Yu Zhanxun，Lei Ming，et al．WAMS based statistics and assessment of low frequency oscillation in Shandong power grid ［J］．Automation of Electric Power Systems，2008，32 (6):95-98．

［9］華中電網(wǎng)低頻振蕩的多重擾動影響因素分析研究［R］．華中電力科學研究院，武漢大學電氣工程學院技術(shù)報告，2010．The Research on Effect Factors of Multiple Disturbance for Low Frequency Oscillation in Central China Grid ［R］.Technical Report from Central China Electric Power Research Institute and School of Electrical Engineering，Wuhan University，2010．

［10］韓松，何利銓，孫斌，等．基于希爾伯特—黃變換的電力系統(tǒng)低頻振蕩的非線性非平穩(wěn)分析及其應用［J］．電網(wǎng)技術(shù)，2008，32 (4):56-60．Han Song，He Liquan，Sun Bin，et al．Hilbert-Huang transform based nonlinear and non-stationary analysis of power system low frequency oscillation and its application［J］．Power System Technology，2008，32 (4):56-60．