暫態(tài)功角失穩(wěn)和電壓失穩(wěn)的模糊綜合評判方法

王少博，張文朝，黨杰，徐友平，奚江惠，邵德軍，顧雪平，潘艷

（1.華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，河北保定 071003；2.南京南瑞集團公司，北京 102200；3.國家電網(wǎng)華中電力調(diào)控分中心，湖北武漢 430077）

暫態(tài)功角失穩(wěn)和電壓失穩(wěn)的模糊綜合評判方法

王少博1，張文朝2，黨杰3，徐友平3，奚江惠3，邵德軍3，顧雪平1，潘艷2

（1.華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，河北保定 071003；2.南京南瑞集團公司，北京 102200；3.國家電網(wǎng)華中電力調(diào)控分中心，湖北武漢 430077）

功角失穩(wěn)和電壓失穩(wěn)是分析電網(wǎng)特性和決策的重要基礎(chǔ)，兩者常常交織在一起，難以區(qū)分。結(jié)合功角穩(wěn)定及電壓穩(wěn)定的基本原理及模糊集理論，提出了評估系統(tǒng)不同失穩(wěn)模式、失穩(wěn)程度的模糊判據(jù)。首先構(gòu)建了一套較為全面的反映系統(tǒng)失穩(wěn)特征的指標(biāo)體系，包括發(fā)電機、聯(lián)絡(luò)線及負(fù)荷側(cè)相關(guān)特征量；其次采用指派法構(gòu)造各指標(biāo)隸屬函數(shù)并應(yīng)用序關(guān)系分析法計算主觀權(quán)重，進而求得系統(tǒng)綜合模糊函數(shù)；然后結(jié)合雙機小系統(tǒng)案例得到介于0～1之間的模糊判據(jù)，對一次失穩(wěn)狀態(tài)中的功角失穩(wěn)程度及電壓失穩(wěn)程度進行模糊評估。

功角失穩(wěn)；電壓失穩(wěn)；隸屬函數(shù)；序關(guān)系分析法；模糊判據(jù)

從20世紀(jì)70年代開始，電壓穩(wěn)定問題一直是研究的熱點，包括電壓穩(wěn)定的研究方法和定義，尤其是電壓穩(wěn)定與功角穩(wěn)定的關(guān)系[1]。對于電壓穩(wěn)定與功角穩(wěn)定關(guān)聯(lián)關(guān)系的研究，有助于了解系統(tǒng)失穩(wěn)原因以及穩(wěn)定特性，更合理地安排系統(tǒng)運行方式，制定合理控制方案。

目前，已有不少文獻對功角穩(wěn)定和電壓穩(wěn)定的相關(guān)性進行研究。文獻[2]分析大規(guī)模復(fù)雜電力系統(tǒng)輸電斷面的有功功率特性，提取了能反映系統(tǒng)失穩(wěn)模式的主導(dǎo)系統(tǒng)變量，進而提出主導(dǎo)系統(tǒng)失穩(wěn)模式識別方法；文獻[3]根據(jù)故障后戴維南等值參數(shù)的變化，提出基于戴維南等值跟蹤方法的電壓失穩(wěn)和功角失穩(wěn)的判別方法；文獻[4]結(jié)合實際電網(wǎng)的主要特點和功角失穩(wěn)、電壓失穩(wěn)的基本原理，提出了基于振蕩中心和負(fù)荷區(qū)域低電壓形態(tài)的失穩(wěn)模式判別方法；文獻[5]根據(jù)發(fā)電機矩陣和負(fù)荷矩陣的概念，研究了矩陣特征根變化與系統(tǒng)失穩(wěn)模式之間的關(guān)系，從中得到了判斷系統(tǒng)電壓失穩(wěn)和功角失穩(wěn)的方法；文獻[6]基于動力系統(tǒng)分岔理論，研究了混沌極限環(huán)破裂導(dǎo)致功角失穩(wěn)、電壓失穩(wěn)、功角失穩(wěn)與電壓失穩(wěn)同時出現(xiàn)的現(xiàn)象；文獻[7]采用向量場正規(guī)形理論，對系統(tǒng)穩(wěn)定運行點的特性進行研究，分析出了功角穩(wěn)定和電壓穩(wěn)定的特征；上述對于電壓穩(wěn)定和功角穩(wěn)定的研究主要針對兩者的關(guān)聯(lián)關(guān)系和識別方法，總體上形成了較好的理論成果，但對于一次失穩(wěn)狀態(tài)中功角失穩(wěn)與電壓失穩(wěn)的失穩(wěn)程度量化分析方面還有所欠缺。

由于系統(tǒng)失穩(wěn)情況的復(fù)雜性，其功角失穩(wěn)與電壓失穩(wěn)的失穩(wěn)程度難以準(zhǔn)確評估。模糊集理論作為研究現(xiàn)實世界中許多界限不分明問題的數(shù)學(xué)工具，它不僅在理論上拓展了經(jīng)典數(shù)學(xué)的內(nèi)容。其中，模糊數(shù)學(xué)在電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性判斷、智能變電站繼電保護狀態(tài)監(jiān)測、敏感設(shè)備電壓暫降敏感度評估及輸電網(wǎng)規(guī)劃方案評價[8-11]等方面也有不錯的效果。

本文從功角穩(wěn)定及電壓穩(wěn)定基本原理出發(fā)，應(yīng)用相關(guān)電氣量指標(biāo)變化規(guī)律對系統(tǒng)失穩(wěn)特性進行量化分析，提出了評估系統(tǒng)失穩(wěn)情況的模糊判據(jù)，對一次失穩(wěn)狀態(tài)中功角失穩(wěn)與電壓失穩(wěn)程度進行模糊評估，為有效掌握系統(tǒng)特性和進行后續(xù)決策奠定重要基礎(chǔ)。

1 電壓穩(wěn)定與功角穩(wěn)定指標(biāo)體系

功角失穩(wěn)和電壓失穩(wěn)是系統(tǒng)失穩(wěn)狀態(tài)的2個不同模式，存在差異性也存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實際電網(wǎng)應(yīng)用中需要兩者相互結(jié)合進行分析和判斷。由功角失穩(wěn)及電壓失穩(wěn)相關(guān)特征量變化規(guī)律，得到以下評估系統(tǒng)失穩(wěn)模式指標(biāo)體系。

1.1 加速能量指標(biāo)

從系統(tǒng)能量角度看，電力系統(tǒng)暫態(tài)功角穩(wěn)定實質(zhì)上反映的是故障期間注入的不平衡能量能否被消納的問題[12]，若擾動后轉(zhuǎn)子增加動能未被全部消納，則受不平衡功率影響發(fā)電機轉(zhuǎn)子繼續(xù)加速，能量持續(xù)增大，造成系統(tǒng)功角失穩(wěn)。

系統(tǒng)加速能量Eacc表達式為

式中：Pm、Pe分別為發(fā)電機機械功率及電磁功率；δ為發(fā)電機功角。在功角問題越嚴(yán)重的情況下，發(fā)電機加速功率相對角位移做功越多，系統(tǒng)加速能量越大。因此，采用Eacc反映功角失穩(wěn)程度。

1.2 負(fù)荷電壓幅值指標(biāo)

電壓幅值通常用于衡量電壓水平和電壓質(zhì)量。對于電壓失穩(wěn)現(xiàn)象的認(rèn)識，是從負(fù)荷電壓水平的大幅度下降特性的分析開始的。電壓從可控狀態(tài)進入不可控狀態(tài)，是電壓穩(wěn)定性變差的重要特征。負(fù)荷電壓幅值指標(biāo)UL的大小能夠很直觀地反映出系統(tǒng)電壓穩(wěn)定水平。

1.3 發(fā)電機與負(fù)荷無功變化率指標(biāo)

隨著負(fù)荷母線電壓的下降，負(fù)荷從系統(tǒng)吸收的無功功率會惡化系統(tǒng)的區(qū)域無功平衡。引起電壓不穩(wěn)定的主要原因就是系統(tǒng)沒有能力維持無功功率的動態(tài)平衡[13]，而同步發(fā)電機是電力系統(tǒng)中最重要的無功電源之一，其提供的無功功率的能力對于防止電力系統(tǒng)電壓失穩(wěn)事故的發(fā)生非常關(guān)鍵。

根據(jù)發(fā)電機的動態(tài)無功響應(yīng)特性及遭受故障沖擊后，負(fù)荷無功功率特性提出發(fā)電機和負(fù)荷的無功功率變化率指標(biāo)為

式中：ΔQGi為故障沖擊某臺發(fā)電機的無功增量；n為受端發(fā)電機臺數(shù)；ΔQL為受擾后負(fù)荷無功需求增量。KQ可反映負(fù)荷遭受故障沖擊后無功需求增加時發(fā)電機的動態(tài)無功響應(yīng)，此變化率值較大時對應(yīng)薄弱系統(tǒng)遭受沖擊時發(fā)電機動態(tài)無功響應(yīng)更大[14]，系統(tǒng)電壓問題嚴(yán)重。

1.4 聯(lián)絡(luò)線功率因數(shù)指標(biāo)

遭受短路沖擊后，負(fù)荷側(cè)母線電壓降低，負(fù)荷因其運行電壓低于容許值而使相應(yīng)的保護裝置動作致使負(fù)荷失電，使聯(lián)絡(luò)線上傳輸有功功率下降；隨著負(fù)荷母線電壓下降，馬達負(fù)荷無功需求持續(xù)增加[15]，由于受端發(fā)電機過勵磁限制器的動作使其無功支撐能力有限，當(dāng)受端系統(tǒng)不能滿足負(fù)荷的無功需求時，遠(yuǎn)方系統(tǒng)必須提供負(fù)荷所需無功，致使聯(lián)絡(luò)線傳輸?shù)臒o功功率增加。

根據(jù)受端電壓穩(wěn)定性遭到破壞時聯(lián)絡(luò)線有功功率及無功功率變化規(guī)律，提出聯(lián)絡(luò)線功率因數(shù)指標(biāo)cos φl。聯(lián)絡(luò)線功率因數(shù)指標(biāo)值越低，表明線路傳輸有功減小無功相對越多，系統(tǒng)電壓穩(wěn)定問題越嚴(yán)重。

2 模糊綜合評判

2.1 模糊隸屬函數(shù)的確定

功角失穩(wěn)與電壓失穩(wěn)常常相互影響、相互聯(lián)系，由于外在現(xiàn)象的相似性而難以區(qū)分。本文根據(jù)功角穩(wěn)定與電壓穩(wěn)定相關(guān)原理提出了若干指標(biāo)，但如何將各項指標(biāo)合理描述、組織起來以準(zhǔn)確反映系統(tǒng)失穩(wěn)模式是很困難的。因此，本文采用模糊數(shù)學(xué)方法來處理。隸屬函數(shù)的確定，是運用模糊理論解決實際問題的基礎(chǔ)，指派法是一種基本的構(gòu)造隸屬度函數(shù)的方法，根據(jù)指標(biāo)的性質(zhì)或特征采用某些形式的模糊分布，然后根據(jù)測量數(shù)據(jù)確定分布中所含參數(shù)。

在確定指標(biāo)隸屬函數(shù)分界點時，由于失穩(wěn)以后較長時間系統(tǒng)狀態(tài)可能會進入到一個非常不正常的狀態(tài)，所以，參考的曲線是系統(tǒng)從擾動開始到系統(tǒng)確定失穩(wěn)后的一段時間內(nèi)的。

本文根據(jù)指標(biāo)特征將參考偏大型梯形分布對加速能量指標(biāo)、聯(lián)絡(luò)線功率因數(shù)指標(biāo)及負(fù)荷電壓幅值指標(biāo)進行描述；采用偏小型半梯形分布對發(fā)電機與負(fù)荷的無功變化率指標(biāo)進行描述。

1）偏大型半梯形分布表達式為

2）偏小型半梯形分布表達式為

2.2 指標(biāo)權(quán)重的確定

層次分析法常用于復(fù)雜的模糊綜合評價系統(tǒng)，是一種定性和定量相結(jié)合的、系統(tǒng)化、層次化的分析方法[16]。該方法存在著一定的不足之處：要求判斷矩陣必須是一致陣，當(dāng)被比較元素個數(shù)較多時，判斷的準(zhǔn)確性難以保證等。郭亞軍教授提出了一種簡單、實用的決策分析方法-序關(guān)系分析法。該方法在層次分析法的基礎(chǔ)上進行改進，相對構(gòu)造判斷矩陣來說有許多不可比擬的優(yōu)點。

2.2.1 確定序關(guān)系

設(shè)u1，u2，…，um（m≥2）是經(jīng)過指標(biāo)類型一致化和無量綱化處理的m個指標(biāo)。將指標(biāo)ui相對于目標(biāo)的重要程度進行排序，對于評價指標(biāo)集{u1，u2，…，um}，專家在評價指標(biāo)集中選出認(rèn)為是最重要的一個（只選一個），在余下的m－1個指標(biāo)中，繼續(xù)選出認(rèn)為是最重要的一個指標(biāo)，以此類推，得到依指標(biāo)重要程度的排序結(jié)果為

2.2.2 指標(biāo)間相對重要程度的比值判斷

設(shè)專家關(guān)于指標(biāo)uk－1與uk的重要程度之比wk－1/wk的理性判斷分別為

式中：wk為指標(biāo)，uk的權(quán)重，rk的賦值可參考表1。

2.2.3 權(quán)重系數(shù)的計算

若專家給出rk的理性賦值，則排序后重要性最低的指標(biāo)m的權(quán)重wm為

進而依次計算其他指標(biāo)的權(quán)重

最終得到指標(biāo)權(quán)重集合W為

表1 rk的賦值Tab.1 The valuation of rk

2.3 綜合模糊函數(shù)

單一指標(biāo)只是從不同的側(cè)面反映系統(tǒng)的功角穩(wěn)定和電壓穩(wěn)定水平，在對實際系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析中有著各自的局限性。為全面考慮系統(tǒng)失穩(wěn)時發(fā)電機、聯(lián)絡(luò)線及負(fù)荷側(cè)相關(guān)特征量的變化規(guī)律，將各指標(biāo)數(shù)據(jù)代入模糊隸屬度函數(shù)并乘以相應(yīng)權(quán)重，得到最終的模糊判據(jù)，以對系統(tǒng)的失穩(wěn)模式進行模糊判別。

綜合模糊函數(shù)表達式如下

式中：F為綜合模糊函數(shù)；wi為指標(biāo)i權(quán)重；fi為指標(biāo)i所屬隸屬函數(shù)；n為指標(biāo)個數(shù)；則系統(tǒng)功角失穩(wěn)程度Fδ=F，電壓失穩(wěn)程度Fu=1－Fδ。

3 模糊判據(jù)

采用BPA作為仿真工具，應(yīng)用典型參數(shù)構(gòu)建如圖1所示兩機小系統(tǒng)模型，發(fā)電機1處于送端系統(tǒng)，經(jīng)雙回聯(lián)絡(luò)線與發(fā)電機2一起為負(fù)荷2供電。

設(shè)置聯(lián)絡(luò)線母線21側(cè)0 s時刻發(fā)生三永N-1故障，0.1 s后故障切除。初始情況下，送受端系統(tǒng)有足夠的靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度，遭受故障沖擊后均無電壓問題，但由于送受端發(fā)電機慣量比較大，遭受故障沖擊后轉(zhuǎn)子相對運動程度較大，系統(tǒng)功角問題嚴(yán)重。在保證送端有足夠靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度的基礎(chǔ)上，按一定比例減小受端發(fā)電機容量及其主變?nèi)萘?，使送受端慣量比逐漸減小，且隨著受端系統(tǒng)電抗的增大其靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度逐漸減小，使系統(tǒng)功角問題逐漸弱化，電壓問題逐漸突出，由此得到8種系統(tǒng)失穩(wěn)方式。

取某時間段內(nèi)各方式標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)，經(jīng)計算指標(biāo)結(jié)果如表2所示。

圖1 兩機小系統(tǒng)模型Fig.1 Equivalent two generators system

表2 指標(biāo)數(shù)據(jù)Tab.2 Index data for 8 modes

方式一及方式二下送受端發(fā)電機慣量比較大，且受端系統(tǒng)有足夠的靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度，調(diào)節(jié)聯(lián)絡(luò)線功率，故障沖擊后斷面靜態(tài)穩(wěn)定儲備不足，系統(tǒng)功角失穩(wěn)[18]；方式七及方式八下由于系統(tǒng)慣量比很小，且受端靜態(tài)電壓穩(wěn)定支撐能力不足，遭受故障沖擊后系統(tǒng)電壓失穩(wěn)。加速能量指標(biāo)反映系統(tǒng)功角失穩(wěn)程度，負(fù)荷電壓幅值指標(biāo)、發(fā)電機與負(fù)荷無功變化率指標(biāo)及功率因數(shù)指標(biāo)反映系統(tǒng)電壓失穩(wěn)程度。方式一到方式八，加速能量指標(biāo)值、負(fù)荷電壓幅值指標(biāo)及聯(lián)絡(luò)線功率因數(shù)指標(biāo)值逐漸減小，發(fā)電機與負(fù)荷無功功率變化率指標(biāo)值逐漸增大。由此可知，方式一到方式八系統(tǒng)失穩(wěn)模式是由功角失穩(wěn)向電壓失穩(wěn)過渡，且功角失穩(wěn)程度逐漸減弱，電壓失穩(wěn)程度逐漸增強。

根據(jù)式（3）及式（4）將每種方式下指標(biāo)數(shù)據(jù)代入隸屬度函數(shù)，結(jié)果如表3所示。

表3 代入隸屬度函數(shù)后指標(biāo)數(shù)據(jù)Tab.3 Fuzzy index data for 8 modes

應(yīng)用序關(guān)系分析法，根據(jù)上述指標(biāo)特征，得到4個指標(biāo)的重要度排序如下：

由式（7）到式（8）可得到指標(biāo)權(quán)重集合W

將表3中數(shù)據(jù)及權(quán)重代入綜合模糊函數(shù)F，由式（10）得到各方式下模糊判別指標(biāo)如表4所示。

表4 模糊判據(jù)值Tab.4 Value of the fuzzy criterion

通過上述分析，得到簡單小系統(tǒng)中暫態(tài)功角失穩(wěn)與暫態(tài)電壓失穩(wěn)的模糊判別模型如下：1）當(dāng)模糊判據(jù)值大于0.8，則系統(tǒng)純功角失穩(wěn)，當(dāng)模糊判據(jù)值小于0.2，則系統(tǒng)純電壓失穩(wěn)；2）當(dāng)模糊判據(jù)值介于0.5～0.8之間時，功角失穩(wěn)程度Fδ占比較大，為0.5～0.8，相應(yīng)電壓失穩(wěn)程度Fu為0.5～0.2，系統(tǒng)偏功角耦合失穩(wěn)；判據(jù)值介于0.2～0.5之間時，電壓失穩(wěn)程度Fu占比較大，為0.8～0.5，相應(yīng)功角失穩(wěn)程度Fδ為0.2～0.5，系統(tǒng)偏電壓耦合失穩(wěn)；判據(jù)值為0.5時，功角失穩(wěn)程度與電壓失穩(wěn)程度基本相當(dāng)。

對于復(fù)雜多機電力系統(tǒng)，系統(tǒng)特征量信息巨大且分散，需要借助較為實用的方法來提取。本文采用容量加權(quán)法[19]，對相同轉(zhuǎn)子搖擺趨勢的發(fā)電機群進行等值，得到等值發(fā)電機相關(guān)參數(shù)；對于負(fù)荷功率，可通過聯(lián)絡(luò)線及發(fā)電機功率近似得到。

容量加權(quán)法計算公式為

式中：Xj為發(fā)電機相關(guān)參數(shù)變量；XG為等值后發(fā)電機相關(guān)參數(shù)變量；Sj為發(fā)電機容量；G為某相關(guān)發(fā)電機機群；j為第j臺發(fā)電機。

4 算例分析

2016年湖南電網(wǎng)數(shù)據(jù)對所提方法進行驗證。湖南電網(wǎng)負(fù)荷主要集中在湘中、湘東及湘南地區(qū)，湘西外送功率的大小對系統(tǒng)失穩(wěn)模式有一定影響。

湘西外送功率較大時，湘西斷面及其附近線路潮流較重，故障后易發(fā)生湘西機組對湖南主網(wǎng)功角失穩(wěn)；負(fù)荷區(qū)域受電比例較大時，其區(qū)域內(nèi)發(fā)電機容量較小，故障后對負(fù)荷動態(tài)無功支撐能力較弱，易發(fā)生電壓失穩(wěn)。在湘西外送功率較大且湖南主要負(fù)荷區(qū)域受電比例較小的基礎(chǔ)之上，不斷減小湘西送電功率，同時增大主要負(fù)荷區(qū)域受電比例，使湘西功角問題不斷弱化，湖南主要負(fù)荷區(qū)域電壓問題逐漸突出，得到以下5種失穩(wěn)方式，各方式下標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)數(shù)據(jù)值如表5所示。

表5 指標(biāo)數(shù)據(jù)Tab.5 Index data

本文所提方法得到湘西外送各方式下模糊判據(jù)及系統(tǒng)失穩(wěn)模式如表6所示。

表6 模糊判據(jù)及失穩(wěn)模式Tab.6 The fuzzy criterion and the instability mode

采用仿真程序?qū)σ陨细鞣绞椒謩e進行切機與切負(fù)荷的安控計算，切機與切負(fù)荷量的大小可在一定程度上反映系統(tǒng)功角失穩(wěn)與電壓失穩(wěn)程度的大小。湘西不同外送功率方式下安控量結(jié)果如表7所示。

各方式模糊判據(jù)結(jié)果及安控措施結(jié)果分析如表8所示。

由表8可知，湘西外送3 200 MW方式下采取切機措施后才能穩(wěn)定，系統(tǒng)發(fā)生純功角失穩(wěn)；湘西外送1 800 MW方式下采取切負(fù)荷措施后才能穩(wěn)定，系統(tǒng)發(fā)生純電壓失穩(wěn)；當(dāng)系統(tǒng)耦合失穩(wěn)時，切機措施更為有效時，功角失穩(wěn)程度占比較大，系統(tǒng)偏功角耦合失穩(wěn)；切負(fù)荷措施更為有效時，電壓失穩(wěn)程度占比較大，系統(tǒng)偏電壓耦合失穩(wěn)。仿真結(jié)果與模糊判據(jù)得到各方式下系統(tǒng)失穩(wěn)情況一致，從而驗證了本文所提判據(jù)的有效性。

以湘西外送2 300 MW方式為例，遭受故障沖擊后系統(tǒng)功角曲線及電壓曲線如圖2和圖3所示。

表7 各方式安控量結(jié)果Tab.7 The safety remote control value of each mode

表8 結(jié)果分析Tab.8 Analysis of results

圖2 湘西外送2 300 MW，故障后發(fā)電機功角曲線Fig.2 Curves of angle after a fault occurs on Xiangxi 2 300 MW sending lines

由圖 2和圖3所示的功角差曲線和電壓曲線可知，功角失穩(wěn)和電壓失穩(wěn)同時存在。僅從功角和電壓的表現(xiàn)形式上看，難以區(qū)分系統(tǒng)的失穩(wěn)模式，由表6知其模糊判據(jù)為0.41，可判斷系統(tǒng)偏電壓耦合失穩(wěn)；在0.30 s時切除湘中負(fù)荷220 MW，系統(tǒng)功角曲線和電壓曲線如圖4和圖5所示，系統(tǒng)最終恢復(fù)穩(wěn)定。

圖3 湘西外送2 300 MW，故障后電壓曲線Fig.3 Curves of voltage after a fault occurs on Xiangxi 2 300 MW sending lines

圖4 湘西外送2 300 MW，切負(fù)荷后發(fā)電機功角曲線Fig.4 Curves of angle after load shedding on Xiangxi 2 300 MW sending lines

圖5 湘西外送2 300 MW，切負(fù)荷后電壓曲線Fig.5 Curves of voltage after load shedding on Xiangxi 2 300 MW sending lines

5 結(jié)論

1）基于功角穩(wěn)定與電壓穩(wěn)定基本原理，構(gòu)建了包含加速能量、負(fù)荷電壓幅值、發(fā)電機與負(fù)荷無功功率變化率及聯(lián)絡(luò)線功率因數(shù)指標(biāo)的指標(biāo)體系，更全面地反映系統(tǒng)失穩(wěn)特征。

2）建立了基于模糊隸屬度函數(shù)及序關(guān)系分析法的模糊判別模型，提出了區(qū)分暫態(tài)功角失穩(wěn)與暫態(tài)電壓失穩(wěn)的模糊判據(jù)，對系統(tǒng)一次失穩(wěn)狀態(tài)中功角失穩(wěn)程度及電壓失穩(wěn)程度進行模糊評估。

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（編輯 張曉娟）

Fuzzy Comprehensive Evaluation of Transient Angle Instability and Voltage Instability

WANG Shaobo1，ZHANG Wenchao2，DANG Jie3，XU Youping3，XI Jianghui3，SHAO Dejun3，GU Xueping1，PAN Yan2
（1.North China Electric Power University，Baoding 071003，Hebei，China；2.NARI Group Corporation，Beijing 102200，China；3.Central China Electric Power Dispatching and Control Branch of State Grid Corporation of China，Wuhan 430077，Hubei，China）

Angle instability and voltage instability constitute the important foundation of power network analysis and decision making,and they often interact and connect with each other.To evaluate the degree of instability of different instability modes, this paper presents a fuzzy criterion based on basic theory of system stability and fuzzy theory.Firstly,a set of index system reflecting instability characteristicsisbuilt,including the characteristic ofgenerator,line and load.Secondly,the membership function ofeach indexcan beobtained by assignment method and the subjective weight can be calculated by rank correlation analysis,then the comprehensive fuzzy function can be established.On this basis,a fuzzy criterion between 0 and 1 is obtained combining the small system case of two generators.The degree of instability of different instability modescanbefuzzilyevaluatedaccordingtothecriterionvaluesize.

angle instability；voltage instability；membership function；rank correlation analysis；fuzzy criterion

2016-11-27。

王少博（1990—），男，碩士研究生，研究方向為電力系統(tǒng)功角穩(wěn)定與電壓穩(wěn)定；

張文朝（1978—），男，博士，高級工程師，研究方向為電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析與控制方面的研究工作；

顧雪平（1964—），男，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向為力系統(tǒng)安全防御和恢復(fù)、電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定評估與控制和智能電網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。

國家自然科學(xué)青年基金資助項目（51507116）。

Project Supported by the National Natural Science Youth Funded Projects（No.51507116）.

1674-3814（2017）03-0077-07

TM712

A