新能源电力系统优化运行与小扰动稳定分析

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1、新能源电力系统优化运行与小扰动稳定分析【摘要】：电力系统在实际运行中会受到各种不确定性因素的影响，如负荷的波动、系统元件参数的变化、线路网络拓扑结构的变化等。尤其是风力发电新能源的接入，由于风速、风向具有随机性和不确定性，其作为一种扰动注入电力系统会对电力系统安全稳定运行产生较大影响。互联电网规模的不断扩大，各种随机扰动也愈加频繁，都会影响电力系统的稳定性。【关键词】：新能源电力；运行；小扰动稳定1、新能源电力系统的小干扰稳定分析动态伴随着风电、光伏等新能源电源得快速发展，一方面，电力系统的结构、潮流等将会发生重大改变，对电力系统的小扰动稳定性产生重要影响；

2、另一方面，新能源电源自身的波动性、随机性以及相关联的电力电子变化装置，均使得新能源电力系统的小干扰稳定性呈现出了新的特点。目前，国内外研宄学者对新能源电力系统的小扰动稳定性做了大量研究。2、小干扰稳定性分析方法2.1确定性分析方法2.1.1特征值分析法首先建立电力系统的模型，然后在平衡点处作线性化处理，并用状态方程形式表示电力系统的线性模型，得到系统的状态矩阵求出其状态矩阵的特征值和特征向量，进而依照前面的小干扰稳定性分析判据判断出小干扰作用下电力系统的稳定性。它是以线性系统理论与李亚普诺夫第一定理为理论依据，难点在于建立电力系统的数学模型，并且当系统规模庞

3、大时状态矩阵大且不易求取，要求状态矩阵非奇异。特征值分析法可用于系统振荡模式和阻尼特性的研究、阻尼控制器安装地点确定和参数优化及电力系统小干扰稳定性分析等方面。2.1.2时域分析法时域仿真分析属于直接法，首先建立电力系统各个元件的数学模型从而得到整个系统的数学模型，然后采用适当的仿真算法求出电力系统在小干扰作用随时间变化的轨迹曲线，可直观反映出系统的稳定性。此方法积分速度慢，计算时间长计算工作量大，适用于任何电力系统动态模型。如果电力系统各环节的元件数学模型足够准确，并且选取适当的仿真算法对系统进行时域仿真，那么可得到系统运行的真实曲线。2.1.3频域分析法

4、频域分析法是在频域或复域内进行电力系统小干扰稳定性分析。首先确定在小干扰作用下系统的输入量和输出量，然后建立起系统频域数学模型得到系统的频率特性，判断电力系统的稳定性；或在复域内得到系统的传递函数求出传递函数的极点，根据其极点分布利用稳定性分析原理以多变量Nyquist稳定准则来判断系统的稳定性。这种方法，适用于大规模电力系统，可用于电力系统的鲁棒稳定性分析。2.2概率性分析方法由于间歇性电源大量接入电力系统，增加了大量随机干扰，但确定性方法不能客观反映系统各种小干扰的本质及小扰动后系统的动态行为和整体水平。电力系统小扰动概率稳定分析方法从统计角度根据主要随

5、机因素的统计特征来确定系统小扰动作用下系统稳定性的概率特性。影?系统小扰动功角稳定性的主要随机因素包括元件参数、负荷水平、发电方式、系统结构等。概率性分析方法一般分为解析法和蒙特卡罗法两大类。2.3小干扰稳定裕度分析方法2.3.1直接法直接法先构建电力系统的拓展模型，通过求解非线性方程组得到系统崩溃点参数，从而得到系统的稳定裕度。直接法需要计算系统崩溃点，计算工作量大，非线性系统初值的选择会影响计算结果，选择不当会使算法发散或收到到无意义的物理解。因此，实际研宄中大多以蒙特卡洛法为主。2.3.2能量函数法能量函数法通过采用Lyapunov方法直接估算动态系统

6、稳定，可避免直接法的大量计算。系统运行中影响稳定性的因素很多，要考虑选取对电力系统稳定性起关键作用的特征，来构造适当的能量函数计算出状态空间中的能量势阱，得到能量势阱的边界从而估计系统受到小干扰后的稳定域，表明系统当前运行点与系统发生失稳点之间的距离，以此来判断系统的稳定度量。2.3.3分岔理论分岔理论是分析非线性问题的理论方法，主要研宄系统因参数改变引起解的结构和稳定性的变化过程。假设电力系统动态方程表示如下：其中x表示状态向量，u表示参数向量。若（xO，uO）为动态方程的一个解，则在参数向量U0作用下系统处于一种动态平衡状态，由于系统受到扰动作用，参数向

7、量发生变化，则方程的平衡点数目会发生变化，系统的稳定状态也可能会发生变化，甚至引起系统失稳，此过程称为分岔，这些产生系统稳定性发生变化的临界参数所对应的平衡点称为分岔点。分岔理论包含静态和动态两个方面。静态分岔指平衡点的数目和稳定性随参数变化而变化，如鞍节分岔SNB。鞍节分岔指参数达到分岔点时，系统的稳定平衡点和不稳定平衡点重合；如果参数再增大系统的平衡点消失，电压崩溃系统处于失稳状态，此时雅可比矩阵有一个零特征值。若分岔参数取恒功率负荷时，SNB点对应PU或QU曲线的拐点，系统传输功率达到最大值。动态分岔是从系统结构参数来界定稳定性，如果系统结构不稳定，任

8、何一个小干扰都会破坏系统的轨线拓扑。动态分岔分为局部