相量测量范文

2024-07-12

相量测量范文（精选7篇）

相量测量第1篇

1 同步相量测量原理

随着电力系统中电网建设规模的逐年扩大,相量分析在电力系统也将成为重要的工具,电力系统运行状态中相量的实时测量也显得尤为重要。在系统的运行中,母线的电压相角差决定了有功潮流的变化。同步相量测量时,利用GPS信号对母线的电流电压进行测量,通过比较分析,测算出相角、幅角和频率对电网进行监控和测量,也是后续进一步应用的关键前提,其采用的算法必须满足高可靠性、高精确度、强实时性的要求。计算相量、频率的典型算法,有周期法、递归DFT变换算法。

2 同步相量测量技术方法

2.1 过零检测法

过零检测法是通过测量工频信号在零点时刻和某一特定的时候相比较,是一种较为直观的方法。

如公式(1),在过零比较器能将正弦波变为方波中,输入三相交流及测量CPU信号,利用方波上升时检测正弦波的过零时刻。标准50Hz信号的相位是由计时器通过相邻的标准50Hz信号的过零点时差转化而来。此信号全网统一。

过零测量方法的优点是在硬件上较为容易实现且方法简单,缺点是系统电压频率在实际中是波动运行的,而此方法是假定不变的。而且过零检测法在电压发生畸变的情况下,会造成误差。

2.2递归DFT算法

相量X可表示为:

其中:

一般在运算中会采用改进的递归DFT算法,在(3)式中,能够得到两个实时采用值:

则根据(3)可以得到:

需要明确的一点是我们需要的是正序相量,因为稳定问题的研究对象——系统母线电压和频率测量的基础是正序相量,所以我们通过递归DFT算法计算出每一相电压(电流)的相量后,还要合成为正序相量。由电力系统相关知识可知,由三相求正序的关系为:

相量在复数空间内逆时针运动为正方向,相角沿逆时针方向增大。同时还要考虑的一点是,非标准频率的信号利用此方法会产生周期性变化,幅值和角度需在(8)式中进行平滑。

其中:∆k1为过零点与采样点x(k1)之间的距离,Δk1·Ts为相距时间。

同理,可以求得另一相邻过零点与采样点x(k2)之间的距离:

考虑特殊情况,如果x(k)=0则对应∆k=0,因此,输入信号的周期及频率可由下式获得:

2.3衰减直流分量对傅利叶算法造成误差分析及改进措施

在傅里叶采用序列中若一周的采用点为N,如果在采用值中U(N)≠U(0)的电压幅值,则说明存在衰减直流分量。设输入电压信号为式(13)形式:

由傅里叶公式可知,基波分量实部误差∆k1、虚部误差∆k2分别是:

以上的分析计算结果表明,都需弥补衰减直流分量对傅利叶算法带来的误差。不论是近似滤去衰减法还是精确滤去衰减法都很复杂。

可以再进行傅里叶变换前滤去故障信号的衰减直流分量,步骤如下:首先查看是够存在直流分量的衰减,然后在不同的两个t1、t2。

对电压进行周期T内的积分,可以令t1=0、t2=Ts(采样周期),则有:

上式中:若S1、S2相减不为0,则说明直流分量存在衰减,要先滤去直流分量后在进行傅里叶变化;若S1、S2相减为0,则说明直流分量不存在衰减,可以直接进行傅里叶变化。由式(16)(17)解方程可得:

U’(r)是经过采样点U(r)补偿后说得,U(r)与U’(r)间关系如式(19)所示:

然后对U’(r)进行离散傅利叶变换,可以计算出基频电压幅值和相角。

3 结束语

文章对PMU装置设计进行了细致地分析和研究。得出以下结论:

(1)PMU在算法上采用计算量小的的递归DFT算法,考虑到衰减直流分量对DFT算法的影响,对算法做出了相应的改进。

(2)采用北斗卫星导航系统作为电力系统的同步时钟的同时,考虑取GPS作为备用对时信息,使授时单元进一步增强了其可靠性和准确性。

(3)星寨站内部利用DL/T860组建局域网,使网上的节点间通讯可靠,灵活而且实时性好。同时,可以避免数据的堵塞现象的发生,节点的数目理论上没有限制。

广域相量测量系统的原理及运用第2篇

关键词：同步相量测量单元,广域测量系统,电力系统

0 前言

同步发电机并网运行后,发电机功角是一个重要的状态变量,通过对全网功角的实时监测可以判断该机组和系统并列运行的稳定性。目前全球定位系统(GPS)在传递时间信息方面有着高精度、全天候、连续实时等诸多优点,并已在电力系统继电保护、故障定位和事故分析等领域得到了广泛运用。借助于全球定位系统(GPS)的同步相量测量装置PMU(phase measurement unit)在20世纪90年代初研制成功后目前已在商业上应用。同步相量测量单元在电力系统状态估计与动态监视、稳定预测与控制、模型验证、继电保护、故障定位等方面获得了广泛应用。

1 同步相量测量单元

PMU是基于全球定位系统(GPS)的相量测量单元(phase measurement unit缩写PMU),它是一多功能信号采集系统,不仅要完成对电压相角的实时测量以获得参考相位角,还能实现对电压、电流、有功的实时测量与计算,最后将数据帧送至调度中心。其基本原理为:GPS接收器给出1pps(1个脉冲每秒)信号,锁相振荡器将其划分成一定数量的脉冲用于采样,滤波处理后的交流信号经A/D转换器量化,微处理器按照递归离散傅立叶变换原理计算出相量。对三相相量,微处理器采用对称分量法计算出正序相量。依照IEEE标准1344-1995规定的形式将正序相量、时间标记等装配成报文,通过专用通道传送到远端的数据集中器。数据集中器收集来自各个PMU的信息为全系统的监视、保护和控制提供数据。相角的测量是相量测量中的关键,时间误差1ms就会带来18°工频相角误差,测量误差若要求达到0.1°的话,那么时间同步精度应为5μs,GPS的1PPS秒脉冲信号与国际标准时间(UCT)同步误差小于1μs,可以保证相位测量。传统的电力系统监测,由于缺乏经济合理的高精度的时间源,它受到数据通讯条件的限制,实际上是一个分散处理模式,在时间上是异步的,在空间上是局部的。多种处理模式在某种程度上与电力系统结构上的整体性,时间上的同时性、连续性和瞬变性及本质上的非线性都是不适应的,尤其是这种处理方式不可能监测到同步发电机功率角、母线电压相角等一系列重要状态变量。PMU结构图如图1所示。在合适的发电厂和变电站安装PMU构成的广域测量系统(Wide-Area Measurement System,WAMS),给电力系统的监测、分析和控制提供了新的手段。相量测量能改善系统暂态稳定的预测及控制,当系统受到扰动时,相量测量装置可以为励磁、调速、电容器的接入等提供反馈控制量,以便进行更有效的控制。发生故障时,调度中心可根据各个点实时相角,判断出那台机组可能失稳并采取相应的对策,或者在当地根据实时相角进行控制,如切机、切负荷、解列等,以防止事故进一步扩大。

在高速通信网络的支持下,各pmu采集的时标数据能以较小的延时传送到数据中心站,完成同步处理和分析,构成WAMS。WAMS将带时标的相量数据打包并通过高速通信网络传送到数据中心,数据中心对各子站的相量进行同步处理和存储,并可计算系统惯性中心相角及各机组、母线的相对相角,以及进一步调用相应的程序,对相量数据进行实时评估,以动态监视电网的安全稳定性或进行深入研究,以达到控制的目的。

2 广域测量系统的应用

WAMS的应用可以为状态估计、动态监视、稳定的预测与控制等提供在线的、实时的、准确的系统运行参数,为分析计算提供有力的数据基础。

2.1 状态估计

状态估计是现代能量管理系统(EMS)的高级应用软件的基本内容,它根据数据采集与监控系统(SCADA)收集到的测量值,以求解非线性方程组的迭代方法求得系统状态变量的最佳估计值。EMS的其他高级应用软件如安全约束调度、电压稳定性分析和暂态稳定性分析等均依赖于状态估计的结果。因此,若能直接对相角进行测量,将大大提高状态估计的精度,但相角测量必须涉及远方量做相对比较而难于实现,一种可行的办法就是把远方各条母线上的电压波形的过零时刻或相对于某一时刻的初相角传送到调度中心,通过比较波形过零时刻或初相角而得到各母线的电压相角,也即同步测量技术。随着全球定位系统(GPS)的发展使得同步时钟精度得到了极大的提高。借助于GPS的同步相量测量单元PMU,便可直接测得系统各节点的电压幅值和相角,系统状态可由测量相量左乘一个常数矩阵获得。因为传统状态估计是使用非同步的多种测量,通过迭代方法求出电力系统的状态,这个过程通常要花几秒到几分钟的时间,只适用于一般静态估计。用WAMS系统所采集的数据进行状态估计使得动态状态估计成为可能。

2.2 动态监测

基于同步相量测量的功角监测系统能对发电机功角的变化情况进行分析,同时通过功角的变化趋势来预测系统的稳定性。检测系统结构图如图2所示。

整个检测系统由三部分组成:监测点的相量测量装置、通信网络和监测中心。相量装置位于所要监控的主要发电厂和变电站,每个监测点通过高速数据网将监测数据传给监测中心,监测中心可对数据处理实现以下功能:

(1)根据P、Q、U及发电机有关参数计算发电机功角δ;

(2)显示电压相量图、电压相角及发电机功角的实时状态和变化趋势图;

(3)利用功角δ的变化来预测系统的稳定性。

在本系统中, 采样信号每隔1 秒被GPS 接收器输出的秒脉冲信号1PPS 同步一次。不同类型的GPS 接收器, 其解方程的算法和数据处理是不同的, 其结果也有差异, 因而输出的1PPS 之间会有微小时差。试验表明, 同类型GPS 接收器给出的1PPS 信号具有很好的同步效果, 其上升沿之间的最大同步误差不超过2 us。因此, 选用同一类型的GPS 接收器, 在不同地域亦可保证同步采样。而由GPS 接收器串口输出的时间信息为国际标准时间(UCT) , 经转换处理后变为与其对应的当地时间(北京时间)。尽管电力系统覆盖的地域辽阔, 亦无需对GPS 时间进行地域校正。

2.3 电压控制

电压稳定问题是一个局部问题,同步相量测量技术的出现打破了很多传统控制系统的死区,因为系统的任何变化均可反映在被测的同步相量中。目前已有人研究基于相量测量的电压稳定监测和校正控制方法。基于这样的事实,文献[4]通过测量同步电压相量反映系统的运行状态,通过监测负荷节点及与其相连节点的同步电压相量对系统的电压稳定进行评估,它是将常用的等效方法应用在与被监测负荷节点相连接的同步电压相量测量单元中,从而得到一个等价的两节点系统,然后对该等效两节点系统进行电压稳定评估。定义就地电压稳定评估指标(Local Voltage Stability Assessment,LVSA)为

式中:Uload和θload分别为等效负荷节点的电压和相角;Eth和θth分别为等效电压源的电压和相角。KLVASA反映了当前运行状态下系统与被监测节点传输能力极限的距。KLVASA越接近于0,表示系统越接近其传输能力极限。当KLVASA=0 时,意味着系统已达到传输能力极限。此时,若进一步增加负载,系统即发生电压崩溃/失稳。因此,KLVASA具有反映电压稳定裕度的能力。文献[5]提出基于广域测量系统的长期监测系统动态行为的方法,提出基于方程求解动态电压稳定问题的预测算法,该算法可提前发现不稳定问题,以便及早采取补救措施。

2.4 频率控制

传统的低频减载(Under Frequency LoadShedding,UFLS)法已被广泛应用于频率稳定控制中,它主要以本地测量频率作为切负荷的依据,需等频率下降以后才能采取措施。依据频率变化率计算负荷切除量

ΔP=Hsystem dw/dt (2)

式中: w为本地频率; ΔP为有功功率切除量; Hsystem为系统惯量。这种方法要求已知负荷的频率敏感度及电压敏感度。文献[5]提出了基于广域测量提取相关信息的预测频率稳定控制方法。其惯量、负荷的频率和电压特性均由广域测量系统在线提供,并且要求实际测量的负荷分布及负荷的精确切除数量。该方法采用负荷静态模型,需要在全部母线节点安装PMU,且没有考虑实际切负荷的选择问题,因此,与实际应用还有一定距离。

3 结束语

以同步相量测量为基础的广域测量系统为电力系统提供了新的安全监控手段,已在状态估计、动态监测、电压控制、频率控制等方面发挥了良好的作用,广域测量系统的运用为电力系统的安全运行提供了有力保障,发挥着重要的作用。

参考文献

[1]卢志刚,赫玉山,等.电力系统实时相角监控系统研究[J].电力系统自动化,1997.

[2]王英涛,印永华.我国实时动态监测系统的发展现状及实施策略研究[J].电网技术,2005.

[3]耿池勇.基于同步相量测量技术的功角监测系统[J].电力系统及其自动化学报,2003,3:17-19.

基于GPS的电网同步相量测量算法第3篇

电力系统中,相量(包括母线电压电流的幅度和相位)是反映系统稳定性的最主要状态量。如果相量能够被实时测量,一方面调度员能通过计算机实时监控系统母线电压和发电机的功角变化,及时发出调度命令,安全自动装置可采取紧急控制措施,如切机、甩负荷、解列等;另一方面,自动调节装置能根据相角变化控制发电机的功角,系统受到损害最小。因此实时精确测量发电机的功角和母线电压相量将是电力系统稳定监视和控制的关键。

1 相角测量原理

采用GPS技术构成全网统一时钟后,系统中任意节点处均可根据所得到的高精度时间构造一个按额定频率旋转的同步参考相量,进而得到待测交流量对该参考相量的相对角,借助于通讯手段可以得到不同地点交流量之间的相角差,见图1。由于GPS提供的统一时间精度可以达2微秒,理论上对应的同步参考相量的相角精度为0.0360,考虑到各种测量误差,实际上可达到10的相角测量精度。

由于基于全网统一时钟的相角测量技术可以提供常规监测方式如SCADA系统所不能提供的相对相角信息,使得对动态过程下系统行为的分析和控制方案的选择出现了大量新的可能性,很多问题还需要进一步的研究。

2 相量测量算法

当前主要的电压相量测量算法可以分为三大类:一是过零检测法,二是参数优化估计法,三是Fourier变换法。

2.1 过零检测法

这是一种将相位测量变为时间测量的方法。原理是利用GPS提供的秒脉冲信号,对测量装置中的本机晶振信号进行同步,建立标准的50Hz信号。在CPU内对信号过零点打上时间标签,并求出其相对标准50Hz信号的角度。

△t为两信号过零点的时差,T其中为信号周期。

假设有两个同频率信号y1(t)、y2(t),如图2所示。设y1(t)、y2(t)首次零点采样序号为m、n,采样周期为Ts,则两信号的零点时间差为△t=(m-n)Ts,那么它们的相位差为

过零检测法的实质是每周波采样一次,所以数据采集周期为0.02秒,下发命令周期应为毫秒级。在硬件上,过零检测法中A/D转换器必须有较高的分辨率。过零检测法原理简单,软硬件上较易实现,但是如何抑制电压过零点的谐波、噪声影响是该算法的关键。同时,要真正实现相量的每一个周波的实时监控,就必须大大提高RTU的通信速率,达到每1个周期传送一次数据,这在实际工程中较难实施。若采用专用的通信网络传送相角实时数据,技术上可行,但工程代价较昂贵。

2.2 最小二乘法

该算法是将输入信号与一预设的拟合函数按最小二乘原理进行拟合,根据拟合误差最小的原则来确定预设模型的有关参数。最小二乘法是参数估计理论中的一种经典方法。在电力系统的信号中除有效信号基波分量和具有确定性数学模型的非周期分量外,其他各种高频信号都具有明显的随机信号特性,因为它的频率、幅值、相位以及衰减速率与故障类型、故障点位置、故障初始时刻和故障前系统的运行状态等随机因素有关,因此,有关基波分量的参数计算问题严格地来说是具有随机信号模型为基础的。将最小二乘算法等引入到相量测量中,可以提高参数计算的准确性。

采用最小二乘算法对基频分量参数进行计算时,输入信号的预设模型可设为:

式子中A、τ分别为非周期量初值和衰减时间常数,B、φ分别为基波分量的幅值和相位,n(t)为随机噪声信号。展开(3)式可得:

对于由式(4)所表示的输入信号来说,待确定的模型参数为非周期分量的初值A、衰减时间常数τ、B1和B2。在实际应用中,为简化计算,参数τ通常可作为一事先给定的常数处理,如在它可能的变化范围内选择一合适的数值。当然,如实际τ偏离给定的数值,这种处理方式对基频参数B1和B2的计算会带来一定的误差。这样,待确定的参数可简化为只包括A、B1和B2。

式(4)离散矩阵形式

或记为y(i)=h(i)X(i)+n(ti),ti为第i个采样值,h(i)为预设模型系数矩阵,X(i)为待估计参数矩阵。

假设以频率fs采样,得到一组m个采样点y(i),i=1,2,3…m。根据最小二乘估计原理,即求参数A、B1、B2的最优估计值,使得总的测量残差平方和为最小,即

用求偏导数的方法可得到h(i)、y(i)。分别对h(i)、y(i)求偏导,并令其为零:

经整理化简,可以求得

其中H(m)=[h(1)h(2)…h(m)]T,

将H(m),Y(m)代入式(5)就可以求出相位与幅值。

对于最小二乘算法来说,参数的估计精度与算法所采用的采样值数目有关,所使用的采样值越多、值越大,估计精度也越高。每增加一个新的采样数据,方程式(9)必须重新计算一次,而该方程要用到较多的矩阵相乘运算,计算量太大。有一种实时处理方法递推最小二乘法,具有更广泛的应用。

2.3 递推Fourier算法

该算法对其它频率的噪声干扰及高次谐波干扰具有很好的鲁棒抗干扰能力,而且对过零点漂移不敏感。将输入的电压、电流信号进行DFT变换后,得到相量值:

利用式(11)直接计算所有谐波分量需要进行N2次复数乘法和加法运算,计算量大,不适合在线应用。从式(11)可以推导出其递推算法。

r时刻信号DFT结果为

根据上述递推计算式可以得到各次谐波的幅值与相位分别为

式中Amr、φmr分别为第m次谐波在r采样时刻的幅值和相位。

上述递推算法计算出的相量在复平面上是一个固定的量。利用GPS提供的精确时标,即能计算出不同地域同一时刻的相量差。

递推DFT算法在每一个采样周期根据上一周期的计算结果和新的采样点动态更新频谱。由于递推算法具有随时间向前推进的时域特性,若基波频率稳定不变,即使谐波含量随时间发生突变,该递推算法也能快速检测出信号幅度的变化。

3 各种算法的对比和分析

过零检测法原理简单,硬件设计容易实现,但是易受电网谐波干扰,同时此方法假定系统频率不变,而实际系统频率是波动的,并且电压过零点的谐波影响和过零检测电路的不一致性也造成测量误差。

最小二乘算法可以有效地消除衰减直流分量和低次非整数谐波分量的影响,得到准确的结果。递推最小二乘法改进了数据计算速度的问题,因此具有很强的实用性。最小二乘法的特点是模型包含的谐波次数越多,计算结果越精确,但计算量也越大。实际计算时,当采样点数较高,最小二乘法的计算时间很长,则很难满足实时计算要求。

各种Fourier算法在相量测量中也占有特别重要的地位。在实际大系统相量测量中,考虑到实时性的要求,递推Fourier算法应用比较多。

参考文献

[1]忻黎敏,许维胜,余有灵.基于递推离散傅里叶变换和同步采样的谐波电流实时检测方法[J].电网技术,2008,3(6):14-17.

[2]江道灼,孙伟华,陈素素.电网相量实时同步测量的一种新方法[J].电力系统自动化,2003,27(15):40-45.

[3]周捷,陈尧,崔建中.母线电压同步相角测量算法研究及实现[J].继电器,2002,30(3):13-17.

[4]王毅非.最小二乘算法的研究与改进[J].继电器,2000,28(03):5-8.

[5]冯旭,彭白杨.一种交流采样相角测量的实时算法[J].西南工学院学报,2001,16(3):39-42.

[6]张立华,徐文立,常成,等.一种适用于微机保护的新的递推DFT算法[J].电力系统自动化,2000,24(5):28-31.

相量测量第4篇

For economical and environmental reasons, power systems are forced to be operated close to their stability limits in resent years, which phenomenon has been the cause for many power blackouts around the world[1].Therefore, a proper and precise method to voltage stability analysis is essential to reduce the occurrence of voltage collapse.

According to reference[2], voltage stability refers to the ability of a power system to maintain steady voltages at all buses in the system after being subjected to a disturbance from a given initial operating condition.Several methods have been proposed in references[3-4], such as P-U and Q-U curves, modal analysis, artificial neural networks, sensitivity analysis, and index-L.All the above methods need complex calculation and are difficult to be used in on-line monitoring of power system voltage stability.Recently, a PMU (Phasor Measurement Unit) equipped with GPS receiver has been paid great attention to some areas including power system control and monitoring[5,6,7].Algorithms based on phasor measurement units are proposed to assess voltage stability[8,9,10,11,12].Based on the technology for synchronized, PMUs can provide real-time information, such as bus voltage and current phasor.Therefore, the voltage stability margin can be derived from their measurements directly in the equivalent system.A voltage collapse index of VCPI is derived from phasors, but an error (about 10%) exists in its simulation result[11].

The prerequisite for those algorithms is that the voltage profile of the system is known, so the placement of PMUs is important.But, in practice, it is impossible and unnecessary to install PMUs at all buses.In order to get enough information from the minimal set of PMUs, many scholars focused on OPP (Optimal PMU Placement) and got much success[13].

In this paper, a new method basedon transmission paths is proposed for real-time voltage stability analysis.The placement of PMUs is determined by modified simulated annealing method.With the help of voltage phasors provided by PMUs, the VSI (Voltage Stability Index) of the weakest transmission path is calculated in the same time-section.Since the matrix operation is avoided, the VSI can be calculated faster than those traditional indices.The proposed technique is implemented on IEEE 5-bus and IEEE 30-bus test systems and the results show its effectiveness.

1 PMU placement

PMU is a measuring unit that records power system voltages and currents at the two buses[5,6].PMUsuseanavigationalsatellitesystem to synchronize digital sampling at different substations.The synchronization error due to the long distance between measuring devices is small enough to be ignored.The existence of the high-speed SONET (Synchronous Optical NETwork) among PMUs is assumed.SONET allows each PMU to be provided with real-time information such as voltage and all incident current phasors in discrete time intervals at the bus where it is installed, the information for voltage and current enables:

a.Monitoring the power injection at the bus;

b.Tracking the parameters of the voltage source and line;

c.Modeling the rest of the system as seen from the bus at every time instant.

The OPP problem is to determine the minimum number and the optimal location of PMUs while the observability and redundancy are assured at the same time.The basic PMU placement rules are the following[11].

Rule 1 Assign one voltage measurement to a bus where a PMU has been placed, including one current measurement to each branch connected to the bus itself.

Rule 2 Assign one voltage pseudo-measurement to each bus reached by another bus equipped with a PMU.

Rule 3 Assign one current pseudo-measurement to each branch connecting two buses where voltages are known.This allows interconnecting observed zones.

Rule 4 Assign one current pseudo-measurement to each branch where current can be indirectly calculated by the Kirchhoff current law.This rule applies when the current balance at one node is known, i.e., the node has no power injections (since N-1 currents injected to the node are known, the last current can be computed by difference) .

Simulated annealing method is a very famous way to find solutions in many kinds of optimization problems.However, in spite of its ability to find the global solution in most cases, it may require too much time in findi ng solutions.In this paper, the initial set is chosen by graph theoretic.Then the simulated anneal ing method is used to get the optimization solutions.

PMUs are placed in order to make the network observable, then, the voltage profile of the whole system can be obtained by the folloning method:

a.Directly measurement.For PMU installed-bus, voltage and phasor angle are measured directly through PMUs;

b.Pseudo-measurement.For buses that are connected directly to PMU installed-bus, branch currents are calculated by difference and the Kirchhoff current law, as the result, bus voltage and phasor angle can be derived.

The bus voltage and phase angles in transmission path are continuously updated from a sliding window of phasor measurements.

2 Voltage stability index formulation

A 2-bus system which consists of the generator that supplies local load over the branch is shown in Fig.1.

U1∠0 and U2∠δ12are the generating bus voltage and the load bus voltage respectively.P2+j Q2is the local load.Z12∠θ12represents the branch impedance.

Fig.2 illustrates the voltage phasor diagram of the 2-bus system shown in Fig.1.

The projection of voltage drop d U12on U1is

With the growth of the load, ΔU12increases When it is equal to the half of the generating bus voltage magnitude U1, the system is at the critical point:

Therefore, to assess the risk of voltage collapse in a presence of a constant power load, the voltage stability index is defined as

The range of VSI is[0, 0.5].When VSI approaches 0.5, power system will turn to voltage instability.The distance of VSI to 0.5 is a stability margin.

3 The weakest transmission path

3.1 Active and reactive power transmission paths

In meshed networks, there are several transmission paths.The voltage stability of every path is related to the voltage stabil ity of the whole network.Because the voltage collapse can be subject to excessive active or reactive loads, the generating buses for active and reactive power will be identified separately[11].

The active power flow is strongly connected to the angle variation and a path with decreasing phase angles can be identified.The reactive power flow results in voltage decrease along a path of transmission.

As a result, two types of transmission paths are determined as follows.

Step 1 Let Gpand Gqbe the set of active powergenerating buses and reactive power generating buses respectively.An active power generating bus is said to be a bus whose angle is larger than any one of the adjacent buses.A reactive power generating bus is defined as a bus with the highest voltage magnitude among any of the neighboring buses.The Gqincludes the buses with generators and other sources of reactive power.

Step 2 Let Lpand Lqbe the set of active andreactive power draining buses respectively.An active power draining bus is said to be a bus whose angle is smaller than any other one of the adjacent buses.A reactive power draining bus is defined as a bus with the lowest voltage magnitude among any of the neighboring buses.

Step 3 An active power transmission path is definedas a sequence of connected buses with declining phase angles.All active power transmission paths form the set Sp.

Step4 A reactive power transmission path is definedas a sequence of connected buses with declining voltage magnitudes.The reactive power transmission paths form the set Sq.

In the transmission path shown in Fig.3, the TPVSI (Transmission Path Voltage Stability Index) can be formulated as

When the maximum value of TPVSI is close to0.5, the power system is prone to voltage collapse.So the maximum value in this set is the voltage stability index of the power system.Therefore, the VSI is defined as

3.2 The weakest transmission path

In a network, it is difficult to search all those paths and calculate their TPVSI.Fortunately, most of paths are stable sufficiently, so we can narrow the set of paths and search the maximum value in those of weak paths.Weak buses have the following characteristics[13]:

a.The voltage profile is low;

b.Voltage magnitude is lower than that of the adjacent buses when they have the same angle variations approximately;

c.It’s far away from generating buses or close to sources whose reactive power limits are encountered.

In this article, buses which are connected to the bus with the lowest voltage magnitude or the bus with the largest phase variation are chosen as weak power transmission paths.Their TPVSIs are calculated to value the voltage stability of the system.Therefore, this is a problem to search the shortest path with the given start and end points.

3.3 The procedure of voltage stability analysis

The process to determine the voltage-stability margin can be summarized in the following steps.

Step 1 Perform voltage phase measurement with PMUat instant, and get voltage magnitudes and phase angles on buses.

Step 2 Determine the set of generating buses, Gpand Gq.Determine the set of load buses, the bus with lowest voltage magnitude and the bus with largest phase angle variation, so weak transmission paths are determined.

Step 3 Calculate the TPVSI of every weak transmission path.The weakest path is the one with the maximum value.

Step 4 Get the reactive-power reserve of every generating bus from the received information from PMUs.

Step 5 The voltage stability degree of the power system is assessed by VSI.If the value is close to the threshold, the protective control measures should be activated, such as freezing tap changer.If these measures are not effective, emergency control actions should be activated, such as load shedding.

However, we should keep in mind that the system is constantly changing and that we analyze it at every time instant.

4 Simulation results

The proposed VSI index is tested on IEEE 5-bus power system and IEEE 30-bus power system.Loading is simultaneously changed by the loading factor K (K=P/P0) .The increase in real power generation is proportional to the increase in the active system load.In simulation, the reactive-power output limit of generations isn’t considered.

Fig.4 shows the optimal PMU placement in IEEE 5-bus and IEEE 30-bus systems.The black node means the bus installed with PMU.

On the base of the PMU placement showed in Fig.4, the whole voltage profile of the system can be monitored at any instant.All the simulation in this paper is in the condition above.

In IEEE 5-bus system, in the mode of normal load, generating buses are bus-4 and bus-5.The bus-1 has the lowest voltage magnitude and largest angle variation.Therefore, the weakest transmission path is 4-2-1, whose TPVSI value is 0.243 6.So the VSI is 0.243 6.When the bus-1 load increases with a constant factor K, the generating buses and draining buses don’t change, and the weakest transmission path is the same too.In Fig.5, the lower curve shows the value of VSI for the 5-bus system without reactive constrains.P0is the initial active power of the system.The curve is smooth and reaches approximately the value of 0.5.When K=1.37, VSI is 0.497 3, the Jacobin matrix is going to singularity.If loads increase further, the power flow diverges.

When all loads increase with constant K, the weakesttransmissionpathdoesn’tchange, VSI curve is the upper one in Fig.5.

Tab.1 shows generating buses and draining buses with different constant factor K for IEEE30-bus network.In the case of K=1.0, the generating buses are 1, 2, 5, 8, 11, 13.The bus-30 has both the lowest voltage magnitude and the largest phase angle variation.The weakest transmission path is1-2-6-8-28-27-29-30.

As shown in Fig.6, VSI increases with the growth of loads, when the network works in critical condition, the curve become to be steep and close to the value 0.5.In the condition of K=2.73, the value of VSI is 0.495 6.If loads increase a little, the power flow can’t converge any more.

With the growth of the load, the weakest transmission path maybe changes.When only bus-21load increased, the weakest transmission path changed, and the VIS changed suddenly at the point K=1.8, as shown in Fig.6.

5 Influncing factors

5.1 Generator reactive constrain

The excitation current limit and the armature thermal limit are two main causes of a reactive power reaching a limit in a generator unit[10].In the condition of heavy loading, generator produces more reactive power to maintain the terminal bus voltage.When the generator reaches its limit value, the voltage is out of control and the generating bus switches from PV bus to PQ bus, the weakest transmission path may change, and the VSI value changes abruptly.

PMUs which are installed at buses monitor the whole state of networks, at every time instant.They provide the real-time information of generator reactive power output, so that when generator reactive power reserves will be exhausted can be estimated.With the information and VSI, the voltage stability margin can be determined.

5.2 Capacitor compensation

The shunted capacitors provide part of reactive power locally.When capacitor compensation devices work, generatorsproducelowerreactivepower output, the terminal bus has higher voltage magnitude and lower angle variation, and the value of VSI is lower.In other aspects, it explains that reactive power compensation is an effective measure to improve voltage stability.

6 Conclusion

相量测量第5篇

20世纪70年代末, 以提高输电线路载荷能力为目的的动态热定值 (DTR) 概念[1,2,3]被提出以来, 迅速得到广泛关注, 并得到实践应用[4,5,6,7,8], 故DTR一直被认为是输电线路具备温度、环境等量测的综合系统装置。研究表明, 相比传统静态热定值 (STR) , DTR可显著提高输电线路载荷能力[8], 这无疑在当今资源紧张的情况下, 为充分提高和挖掘输电线路传输能力提供了有效的手段。

但就目前情况而言, 在所有输电线路上均配置DTR的条件尚不具备, 这在某种程度上制约了输电线路传送能力的真实发挥, 尤其是地区电网和传输距离短的输电线路。然而, 从输电线路电热耦合的物理规律看, 输电线路温度变化实质体现为电阻效应, 利用输电线路电阻与温度之间存在的必然单调关系, 若能寻求电阻的变化规律, 再依据输电线路出厂时的设计参量, 理论上输电线路的温度即可确定。因此, 如能充分利用现有系统的量测信息, 实现输电线路温度的实时估计, 既可节省配置DTR的费用, 又可免去系统过多的监测点, 同时又能挖掘输电线路载荷的潜在能力, 显然是十分有意义的。

相量测量单元 (PMU) 具有采样周期短和可测量电压、电流相位等特点, 能快速对电力系统运行性能做出评判, 并实现意外情景下的快速应对[9,10,11]。依据PMU的特点, 在电力系统运行中, PMU往往选择配置在关键的节点、关键的输电线路及关键的输电断面上。而关键的输电线路往往是电力传输能力制约的瓶颈。因此, 对关键输电线路的温度进行估计就显得尤为重要。

本文基于导体电阻与温度之间的物理解析规律, 借助 PMU量测信息, 建立了输电线路温度的跟踪估计方法, 并详细分析了该方法的有效性, 同时与DTR技术进行了比较分析。结果表明, 在无DTR情况下, 基于电网量测数据, 同样可实现输电线路温度的跟踪, 达到与DTR同样的功效, 而且完全在软环境下实现, 具有良好的工程前景。

1 电阻关联的温度表达

导体通过电流时引起的温度变化与电阻的变化密切相关, 工程中, 当温度低于140 ℃时, 导体电阻与温度之间的关系可近似表达为:

$R (Τ) = R_{r e f} [1 + α (Τ - Τ_{r e f})] (1)$

式中:T为导体的实际温度;Tref为厂家设定的参考温度;Rref为对应设定参考温度下导体的电阻;α为对应导体的温度变化系数, 如铝导体α=0.003 6, 铜导体α=0.003 82。

在实际工程中, 一般导体 (输电线路载荷) 长期的最高允许温度不超过80 ℃, 故在工程应用中式 (1) 的线性表达可满足精度要求。

若定义:

$Δ Τ = Τ - Τ_{r e f} (2)$

则由式 (1) 和式 (2) 可知, 只要在输电线路载流过程中把握了电阻的变化也就等于把握了输电线路温度的变化, 由此对电阻的估计就等效于对温度的估计。

2 输电线路温度的跟踪估计

2.1 量测方程的建立

如图1所示为输电线路的π形等值电路, 其中Z表示输电线路对应的集中阻抗, 由电阻R和电抗X以及对地电纳Y=jB0构成, 本文忽略电导因素。当输电线路载流时, 可忽略温度变化对电抗、电纳的影响, 则上述参数仅有电阻会随着运行条件 (载流) 的改变而变化, 即ΔT。

由图1, 若输电线路两端均配置PMU量测装置, 则输电线路两端的电流、电压及其相位均为已知, 由此, 在直角坐标系下的输电线路量测方程可表示为:

${\begin{cases} (Ι_{j, r} + B_{0} f_{j}) R - (e_{j} - e_{k}) - (Ι_{j, i} - B_{0} e_{j}) X = 0 \\ (Ι_{j, i} - B_{0} e_{j}) R - (f_{j} - f_{k}) + (Ι_{j, r} + B_{0} f_{j}) X = 0 \\ (Ι_{k, r} + B_{0} f_{k}) R + (e_{j} - e_{k}) - (Ι_{k, i} - B_{0} e_{k}) X = 0 \\ (Ι_{k, i} - B_{0} e_{k}) R + (f_{j} - f_{k}) + (Ι_{k, r} + B_{0} f_{k}) X = 0 \end{cases} (3)$

式中:Ij, r和Ij, i分别为复数电流 $\dot{Ι}_{j}$ 的实部和虚部;Ik, r和Ik, i分别为复数电流 $\dot{Ι}_{k}$ 的实部和虚部;ej和fj分别为复数电压 $\dot{U}_{j}$ 的实部和虚部;ek和fk为复数电压 $\dot{U}_{k}$ 的实部和虚部。

可见, 式 (3) 中有4个方程, 其中仅电阻R为待估计量。因此, 电阻R一定满足可观测要求, 至少是可估计的量。

将式 (3) 经过转换总可以表示为如下形式:

$Η R = z + v (4)$

式中:v为随机量测误差扰动向量;H为常系数向量;z为计及参量的等值测量量。

式 (4) 中H和z可分别表示为:

$\begin{array}{l} Η^{Τ} = [\begin{matrix} 1 & 1 & 1 & 1 \end{matrix}] (5) \\ z = [\begin{matrix} \frac{(e_{j} - e_{k}) + (Ι_{j, i} - B_{0} e_{j}) X}{Ι_{j, r} + B_{0} f_{j}} \\ \frac{(f_{j} - f_{k}) - (Ι_{j, r} + B_{0} f_{j}) X}{Ι_{j, i} - B_{0} e_{j}} \\ \frac{- (e_{j} - e_{k}) + (Ι_{k, i} - B_{0} e_{k}) X}{Ι_{k, r} + B_{0} f_{k}} \\ \frac{- (f_{j} - f_{k}) - (Ι_{k, r} + B_{0} f_{k}) X}{Ι_{k, i} - B_{0} e_{k}} \end{matrix}] = [\begin{matrix} z_{1} \\ z_{2} \\ z_{3} \\ z_{4} \end{matrix}] (6) \end{array}$

由式 (6) 可见, 由于等值量测z是直接量测量 (复电压和复电流的幅值、相位) 经过转换构成的非线性函数, 假设直接量测量的误差扰动服从正态随机分布规律, 则依据概率理论, 相应的等值量测量z的误差随机扰动也必然服从正态随机分布, 即误差扰动向量v的协方差阵可表示为C (关于C的获取方法见后文) 。

式 (4) 就成为关于电阻R的线性估计问题, 其加权最小二乘估计的目标函数可表达为:

$\min J (R) = (z - Η R)^{Τ} C^{- 1} (z - Η R) (7)$

式 (7) 的估计解可表示为:

$\hat{R} = (Η^{Τ} C^{- 1} Η)^{- 1} Η^{Τ} C^{- 1} z (8)$

而对应式 (8) 估计值 $\hat{R}$ 的误差方差为:

$Q = (Η^{Τ} C^{- 1} Η)^{- 1} (9)$

由此, 当估计出输电线路电阻后, ΔT即为:

$Δ Τ = \frac{\hat{R} - R_{r e f}}{α} (10)$

可见, 只要已知C、输电线路电阻及对应温度便实现了跟踪估计。

2.2 协方差阵C的推导

在建立量测方程的过程中, 将直接量测转换为等值的间接量测, 相应地, 直接误差在转换中被合成为间接误差v, 若已知直接误差的方差阵C0, 则v的协方差阵C可以通过推导得出。

定义输电线路两端的直接量测量如下:

$Μ = [\begin{matrix} V_{j} & θ_{j} & V_{k} & θ_{k} & Ι_{j} & θ_{Ι, j} & Ι_{k} & θ_{Ι, k} \end{matrix}]^{Τ} (11)$

假定以上各测量误差服从均值为0的正态分布, 并且各量测之间相互独立。显然, M的误差阵是对角阵, 表示为:

$C_{0} = d i a g (σ_{1}^{2}, σ_{2}^{2}, \dots, σ_{i}^{2}, \dots)$

式中:对角元素σ2i为第i个量测误差的方差。

由式 (6) 可见, 等值量测z与M之间有隐函数关系, 二者之间可有如下微分关系:

$[\begin{matrix} Δ z_{1} \\ Δ z_{2} \\ Δ z_{3} \\ Δ z_{4} \end{matrix}] = [\begin{matrix} \frac{\partial z_{1}}{\partial Μ_{1}} & \frac{\partial z_{1}}{\partial Μ_{2}} & \dots & \frac{\partial z_{1}}{\partial Μ_{8}} \\ \frac{\partial z_{2}}{\partial Μ_{1}} & \frac{\partial z_{2}}{\partial Μ_{2}} & \dots & \frac{\partial z_{2}}{\partial Μ_{8}} \\ \frac{\partial z_{3}}{\partial Μ_{1}} & \frac{\partial z_{3}}{\partial Μ_{2}} & \dots & \frac{\partial z_{3}}{\partial Μ_{8}} \\ \frac{\partial z_{4}}{\partial Μ_{1}} & \frac{\partial z_{4}}{\partial Μ_{2}} & \dots & \frac{\partial z_{4}}{\partial Μ_{8}} \end{matrix}] [\begin{matrix} Δ V_{j} \\ Δ θ_{j} \\ ⋮ \\ Δ Ι_{k} \\ Δ θ_{Ι, k} \end{matrix}] (12)$

将式 (12) 简记为:

$Δ z = S Δ Μ (13)$

根据误差分布的传播规律[12], 当ΔM的协方差阵为C0时, Δz的协方差阵可以通过矩阵变换得到:

$C = S C_{0} S^{Τ} (14)$

需注意的是, 由于旋转矩阵S不是对角阵 (该矩阵各元素详细推导见附录A) , 即相应的C也不是对角阵, 这表明z的各量测分量zi误差之间存在相关性。

2.3 对ΔT的快速估计

综上所述, 可实现对ΔT的估计, 具体估计流程总结如下:①获取当前量测M, 计算旋转矩阵S和误差阵W;②根据式 (8) 直接求解 $\hat{R}$ ;③根据式 (12) 求出ΔT。

2.4 温度的跟踪估计

在上述研究基础上, 随运行方式的变化过程, 按一定的时间间隔, 不断采用PMU量测的稳态信息 (如式 (11) 所示) , 即可构成随时间变化并适应载流变动的输电线路温度连续估计, 进而实现了输电线路温度随时间变化的跟踪。

2.5 估计的可信性分析

当各量测误差相互独立并服从正态分布时, $J (\hat{x})$ 服从χ2 (m-n) 分布, 其中m为量测矢量维数, n为状态矢量维数, 一般称为量测系统冗余度。

本文的直接量测在进行坐标转换后, 等值量测误差仍然服从正态分布, 但相互之间存在较强的相关性。从式 (3) 可以看出:当出现一个电流量测不良数据时, 将间接影响z1, z2或者z3, z4;同样, 当电压量测出现不良数据时, z1, z2, z3, z4均会受到影响 (从式 (6) 也可看出) 。因此, 本节将详细讨论在各误差分量相关情形下的 $J (\hat{x})$ 的分布特性。

通过式 (7) 进行加权最小二乘估计后, 可得残差矢量[13]为:

$r = z - \hat{z} = [Ι - Η (Η^{Τ} C^{- 1} Η)^{- 1} Η^{Τ} C^{- 1}] v = W v (15)$

式中:W为残差灵敏度矩阵。

设直接量测的误差为v0, 并定义加权误差:

$v_{w} = \sqrt{C_{0}^{- 1}} v_{0} (16)$

由式 (13) 、式 (15) 知:

$r = W v = W S v_{0} = W S \sqrt{C_{0}} v_{w} (17)$

将式 (17) 代入式 (7) , 可得目标函数的值:

$\begin{array}{l} J (\hat{R}) = (z - Η \hat{R})^{Τ} C^{- 1} (z - Η \hat{R}) = r^{Τ} C^{- 1} r = \\ v_{w}^{Τ} (\sqrt{C_{0}} S^{Τ} W^{Τ} C^{- 1} W S \sqrt{C_{0}}) v_{w} = v_{w}^{Τ} W_{w} v_{w} (18) \end{array}$

式中:

$W_{w} = \sqrt{C_{0}} S^{Τ} W^{Τ} C^{- 1} W S \sqrt{C_{0}} (19)$

显然, Ww矩阵具有幂等性和对称性, 即

${\begin{cases} W_{w} W_{w} = W_{w} \\ W_{w} = W_{w}^{Τ} \end{cases} (20)$

根据直接量测两两独立且服从均值为0的正态分布假设条件, 向量vw的各分量也相互独立, 且服从均值为0、方差为1的正态分布。故 $J (\hat{R})$ 的数学期望为:

$\begin{array}{l} E (J (\hat{R})) = \sum_{i = 1}^{m} w_{w, i i} E (v_{w, i}^{2}) = \sum_{i = 1}^{m} w_{w, i i} = \\ Τ r (W_{w}) = Κ (21) \end{array}$

式中:ww, ii为Ww中 (i, i) 的元素值;vw, i为vw中第i个分量。

经过类似推导, 可知 $J (\hat{R})$ 的方差为:

$var J (\hat{R}) = E (J (\hat{R}) - Κ)^{2} = 2 Κ (22)$

由此可知, $J (\hat{R})$ 也是一个随机变量, 且满足χ2 (K) 的分布。由于估计模型和计算方法简单快捷, 据此剔除不良数据并不困难。

3 本文方法的前景分析

DTR技术实现输电线路温度监测是由量测装置及安装位置决定的。显然, 由于输电线路温度并非均匀分布, 这样量测也就必然分布在沿线的多处, 其温度跟踪的精度既受量测装置精度影响, 又受量测配置数量的影响, 因此, 准确把握温度极其困难。

由此看来, 对输电线路温度只能做到有间隔 (离散) 的测量, 可接受的精度只能在量测数量、精度与可接受的水平之间折中考虑, 这既是一个经济问题, 同时对电力系统运行安全又是有负面影响的问题。因此, 在输电元件上大面积设置满足DTR要求的量测装置未必可取。

再者, 目前电力系统都实现了基于数据采集与监控 (SCADA) 的状态估计, 近来PMU的出现又给状态估计增加了灵活度。因此, 开展输电线路温度的跟踪估计, 不仅费用代价小, 而且通过不断地连续估计、修正、积累, 把握输电线路温度变化脉络、走向, 直到有一定可信精度是可能的, 从而在无须增设量测 (温度、环境等) 条件下, 实现“软DTR”的功效。为此, 本文基于PMU对此进行尝试性探索研究, 提出直接进行输电线路温度跟踪估计的思想。

4 算例分析

本文选取某实际220 kV电网运行的常用输电线路LGJ-400为例, 该线路长度为73 km, 单位长度参数分别为r0=0.079 Ω/km, x0=0.416 Ω/km, b0=2.733×10-6S/km。

在具体验证本文方法时, 目前尚无法寻求真实的场景, 为阐述本文方法的合理性并验证其有效性, 以下是真实场景设置的阐明:输电线路载流取某天某时段的某输电线路实际量测值, 采样间隔为5 min (如图2所示) 。输电线路环境温度假设为20 ℃并在研究时段内保持不变, 太阳辐射等数据参照文献[14], 风速采用随机模拟的方式产生。由此, 在已知载流及相应的环境参数条件下, 可进行电热协调 (ETC) 的过程潮流[15,16]仿真, 由此形成本文方法验证的真值场景。

量测数据的误差扰动分布通过真值的累加随机噪声模拟得到。

4.1 无不良数据时的跟踪估计

在图2电流曲线下, 图3给出了真值与相应估计值的变化曲线, 在该次估计结果中, 估计值与真值之差最大达到2.2 ℃, 针对工程应用, 其估计精度可以接受。

通过观察图2、图3可知, 输电线路的温度与载流量并未显示出相同的变化趋势, 其中时段t1输电线路温度与时段t2比较接近, 但两时间区间内的载流却相差悬殊, 这表明温度变化与载流变化的不同步性, 温度变化是滞后的, 这也显示出用温度进行热定值的优越性。

4.2 不良数据分析

选取某时刻量测数据进行不良数据分析。其首末节点电压量测值分别为:226.12∠0 kV和225.72∠-0.009 3 kV, 首末节点的电流量测值为0.072 5∠0.316 0 kA, 0.072 3∠2.822 8 kA, $Δ \hat{Τ} = 6.28 ℃$ 。

根据前文分析, 对量测出现的误差分布, 估计目标 $J (\hat{R})$ 依然服从χ2 (K) 的规律, 因而常规不良数据识别技术继续有效。取伪警率α=1%, 临界 $J (\hat{R})$ 值为χ23, 0.01=0.115, 作为不良数据识别标准。在正常工况下, 取电压、电流幅值误差极限不大于0.5%, 相角误差极限不大于1°[17], 此时按识别不良数据标准, 表明无不良数据;若在此基础上, 分别对Vj, Ij, θj, θI, j量测数据再增加0.1%, 0.5%, 0.2°, 0.5°的误差扰动, 其结果见表1, 可见, $J (\hat{R})$ 均大于临界值, 表明存在不良坏数据, 采用枚举法即可剔除。

5 结论

本文以PMU量测信息量为前提, 以输电线路电阻与温度之间的物理关系为依据, 提出输电线路温度跟踪估计的方法, 以实现软DTR功能的思想, 概念清楚, 实现简便, 得到结论如下:

1) 在目前电网量测完备条件下, 输电线路温度至少在理论上可以跟踪, 在无须增设量测条件下, 实现DTR功能, 为输电线路潜在能力的挖掘提供了有前景的手段和方法。

2) 依据PMU量测, 经直接量测量到间接量测量的转换, 误差传播规律是关联的, 解决这一关联, 即可通过加权线性最小二乘实现输电线路温度的跟踪估计。

3) 尽管间接量测误差之间存在较强的相关性, 但最小二乘估计的目标函数值的分布仍然服从χ2分布, 因此通过检测 $J (\hat{R})$ 仍可以对估计性能及是否存在不良数据做出判断, 并可剔除。

附录见本刊网络版 (http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx) 。

相量测量第6篇

伴随着区域电力系统互联的发展, 电力系统的规模日趋庞大, 其运行变量变化也十分迅速, 获取系统关键点的运行状态信息必须依赖于统一的、高精度的时间基准。其中TMS320F2812的高速数据采样系统, 结合GPS的时钟同步技术, 为实现电网运行状态的实时的、同步的监测提供了基础[1]。电网广域同步测量系统能实现时间上的同步, 实现对不同地域的电量进行实时监测与同步处理[2]。本文将重点介绍这一系统方案的设计及实现方法。

二、电网广域同步测量系统

本系统主要由TMS320F2812、GPS精确定时模块、前端调理电路及上位机组成。A/D采样由PPS秒脉冲触发, 采集的电参数包括电压、电流及相角, 经TMS320F2812处理得到该电网节点的电压有效值、电流有效值、频率、功率因数、有功功率、无功功率, 同时提取GPS的时间信息, 最后将这些数据上传到上位机显示。系统的结构框图如图1所示。

其中, DSP数据采集和处理模块为本系统的核心处理部分, 应用TMS320F2812处理器, 运算速度高, 主频可以达150MHz, 具有16路12位的ADC通道[3,5]。GPS模块为本系统提供统一的、高精度的时间基准, 是本系统实现精确定时和广域同步测量的基础, GPS输出与国际标准时间 (UTC) 同步的PPS秒脉冲作为中断触发信号。前端调理电路的作用是将一次侧的电量转换为能够被DSP检测的电信号。

三、前端调理电路的设计

(一) 电压调理电路。该电路可实现电网电压信号按比例缩小及过零点检测的功能。其中, 一次侧电压量将被转换成小信号输入到TMS320F2812的A/D采样通道, 经计算获得电压有效值;DSP捕获单元捕获方波下降沿来获得电压相量的相角。该电路包括电压互感器电路、放大电路、加法电路、滤波电路, 如图2所示。

(三) 上位机。该上位机软件是由C#编写而成。通过其串口功能实现与DSP2812的通信, 接收到DSP2812发来的特定格式的数据包, 上位机只接收符合该格式的数据包, 并进行数据解包, 最后将解包的数据发送到上位机窗口相应的控件上显示, 如图3所示。

(四) 相角捕获及电网各状态量的计算。电压、电流互感器出来的信号分别经过过零比较器产生两路方波信号。假设DSP2812的捕获单元捕获到电压信号过零点的时间为tv, 捕获到电流信号过零点的时间为ti, 如图4所示, GPS于tGPS时刻触发采样, 通过统一的时刻使电网各节点的数据采集系统采集相应的状态量。图5为此电路输出的过零检测信号。

四、结语

本文设计了一种基于TMS320F2812的数据采集装置与GPS时钟同步技术的电网广域相量同步测量装置, 能够精准地、可靠实现对不同地域电网的关键点的电量监测, 其中重点设计了前端调理电路和上位机, 并实现了电压、电流、相角的采集与测量, 为功率与功率因数等值的计算提供硬件基础。

参考文献

[1]苗世洪, 王少荣, 刘沛, 程时杰, 付维生, 王建雄.基于GPS的电网状态监测系统的设计与实现[J].电力系统自动化, 2000, 24 (15) :52~54

[2]任先文, 谷延辉, 解东光, 张吉, 王佐勋.电网广域测量系统中PMU的研究和设计[J].继电器, 2005, 33 (17) :55~56

[3]卢宝宏.基于TMS320F2812电力系统谐波检测装置的研究[D].沈阳工业大学, 2010

[4]鞠平, 郑世宇, 徐群等.广域测量系统研究综述[J].电力自动化设备, 2004, 24 (7) :37~40

相量测量第7篇

广域测量系统(WAMS)起源于美欧[1],中国于1994年开始起步进行WAMS相关技术的研究[2,3], 并于1995年第一次应用于南方电网工程现场。截至2013年底,国内500kV以上变电站、220kV重要变电站、主力发电厂以及新能源并网汇集站的相量测量装置(PMU)子站布点已有2 500多个,39个省级以上的调度中心建设了WAMS主站[4]。

在国内的WAMS/PMU系统中,PMU子站与WAMS主站均采用星型通信网络结构,PMU子站采用TCP/IP协议通过电力数据调度网按照WAMS主站下发的传输频率(25 Hz,50 Hz, 100Hz)向WAMS主站以恒定频率实时发送动态数据[5]。该通信方式在PMU子站接入规模较小时,其数据传输可靠性、实时性等均能很好地满足PMU数据传输及应用的需求,但是在PMU子站大规模地接入WAMS主站时,该通信方式将会消耗较大的网络通信带宽,同时也对WAMS主站软硬件资源提出了更高的需求。而且,由于使用了TCP/IP协议,其采用的加性增长和乘性减少(AIMD)拥塞控制算法,使得当网络数据流量较大时,将会因数据拥塞而导致数据发送的速度急剧下降,不仅对PMU实时数据传输产生了较大的不确定传输延迟,还会对数据网内其他业务产生影响。

本文通过对PMU数据的应用场景进行分析总结,提出了一种新的PMU实时数据传输方法,该方法在不影响WAMS主站对PMU数据的应用需求的前提下,能有效降低PMU实时数据的传输数流量,并减少网络传输延迟,最后通过仿真验证了该方案的可行性。

1现状分析

1.1 PMU提供的三类数据

PMU子站能向WAMS主站提供实时动态数据、历史动态数据、暂态录波数据三种基础数据。

实时动态数据由PMU子站通过同步采样和计算产生,每工频半周波产生一帧断面数据,数据帧中的相量、模拟量和开关量等数据均按绝对时间对齐, 数据生成后由PMU子站按WAMS主站设定的传输频率等间隔抽取并实时发送至WAMS主站。本文主要是研究该类数据的传输。

历史动态数据是指由PMU子站采用本机磁盘、网络磁盘阵列等存储介质连续存储的本子站实时动态数据,连续记录时间不少于14d。当WAMS主站需要查询14d之内的数据时,可以通过离线文件方式查询对应时间段的历史动态数据。

暂态录波数据由PMU子站在检测到越限、突变等事件时,建立事件标识,并按照COMTRADE格式记录采样通道的原始采样点数据组成。单个事件数据文件记录的长度为数秒,记录的事件不少于1 000条。当WAMS主站需要查询暂态录波数据时,可以通过离线文件方式查询对应事件的暂态录波数据。

1.2 WAMS/PMU系统构架

目前国内的WAMS/PMU系统均采用分散数据采集、集中分析的工作模式。如图1所示,安装在各个分散厂站的PMU子站负责进行数据采集,并将带有时间戳的动态数据通过调度数据网实时发送至调度中心站的WAMS通信前置服务器,由WAMS通信前置服务器进行规约解码后将数据推送至实时应用服务器及历史数据服务器,各种基于PMU实时数据的高级应用通过调用实时数据访问应用程序编程接口(API)来实现对PMU实时数据的访问。

1.3实时动态数据流量分析

PMU子站采集测量的对象包括母线、线路、主变、机组等,各采集对象对应的采集量及断面数据比特流开销如表1所示。

假设有一座500kV变电站,站内500kV进线4回、220kV出线10回、主变压器2台,则所配置的PMU产生的断面数据长度约840B。考虑传输规约中附加字段的传输,传输频率为25 Hz,50 Hz, 100 Hz时所对应的数据传输流速分别为20.5KB/s,41 KB/s,82 KB/s。按传输频率为50Hz计算,一个接入容量为200个PMU子站的WAMS主站系统,WAMS前置服务器的实时数据接入流量将达到8 MB/s,后续的报文解码、数据缓存对齐、工程值计算、数据共享、数据分析等将会消耗更多的系统资源。

2数据应用场景分析

2.1稳态监视场景

PMU数据应用于稳态监视场景主要是指将PMU实时数据应用于人机界面的数据展示等应用场合,例如主接线图、功角监视、相量表等功能。稳态监视场景虽然要求PMU数据测量精度高、数据断面一致性好,但是对数据的刷新频率要求则较低, 秒级即可满足稳态监视的要求。

2.2动态监视场景

PMU数据应用于动态监视场景主要是指将PMU数据应用于对电网的动态运行状态及趋势进行监测、告警等应用的场合,例如电压和频率动态安全监视、低频振荡监视、越限监视、故障监视、扰动识别[6,7]等功能。该类应用对PMU实时数据的传输刷新频率、实时性等要求较高,通过对实时高密度数据进行初步处理,提取出被监测对象的各种特征量, 再依据这些特征量进行综合判断来决定是否触发相关高级应用进行详细分析。该类应用对于实时高密度数据的实质性需求始于高级应用触发之后。

2.3综合评估场景

PMU数据应用于综合评估场景主要是指将PMU数据应用于对电网特性、状态进行校核、评估、考核等应用的场合,例如状态估计[8,9,10]、电网稳态特性参数辨识[11,12]、并网机组涉网技术监视[13]等功能。该类应用虽然需要高密度的PMU数据,但是并无实时性的要求,为离线状态下的数据分析。

在现有的PMU数据的三种应用场景中,仅动态监视场景对数据的实时高密度传输具有强制需求。若将动态监视功能中基于高密度实时数据的特征量提取功能下放至PMU子站,由PMU子站将处理结果上送至主站,主站根据各PMU上送的局部特征量进行综合分析来确定是否启动相关高级应用[14],则WAMS主站仅在需要触发相关高级应用功能的情况下才具有实时高密度数据的需求。

3三段式变频传输

3.1变频传输原理

现有的PMU数据传输体系中,PMU子站实时数据传输为定频传输方式,即每秒钟抽取并发送的实时数据帧数相同且抽样间隔相等,WAMS主站通过下发CFG2帧设定PMU子站数据传输频率,当WAMS主站使能PMU子站实时数据传输后, PMU子站按照设定的传输频率等间隔向主站发送实时数据。除非WAMS主站再次下发CFG2改变PMU子站传输频率,否则PMU子站实时数据的传输频率维持不变。

为了有效降低PMU实时数据的传输流量,同时又满足PMU数据在稳态监视场景、动态监视场景、综合评估场景等的应用需求,将PMU实时数据的传输方式由现行的高密度定频传输方式更改为三段式变频传输方式。将PMU子站实时向主站发送的数据分为A,B,C三段,如图2所示。

在PMU没有检测到变频触发条件时,实时数据处于低频传输C段状态,传输频率为FL,当PMU检测到触发条件上升沿时,立刻进入A段传输,将装置中缓存的当前时刻之前Ta时间段内的数据传输至主站,传输频率为FH;A段数据传输完毕之后, 进入B段数据传输,其传输频率仍然为FH,B段传输持续时间长度为Tb,B段传输状态结束后,装置再次进入传输频率为FL的C段传输状态。

为了满足三段式变频传输的配置设置,引入定值FL,FH,TA,TB。FL为C段传输频率,其典型值为1Hz;FH为A段和B段的传输频率,其典型值可选取50 Hz;TA为A段需要传输的缓存区的时长;TB为B段需要持续传输的最低时长,进入B段传输后,B段传输时间计数Tb′从0开始计时,直到Tb′=TB时终止B段传输进入C段传输,在B段传输过程中,若原触发条件仍然存在或者又有新的触发条件被触发,则将Tb′计数归零,重新开始计时。

值得注意的是,从数据通信角度看,A段传输并非为恒定频率传输,仅是针对缓冲区内的A段数据按FH进行定频抽点发送,该段数据需要在尽可能短的时间内发送至WAMS主站,以免对后续的B段数据传输产生影响,所以TA的设置并非越大越好,而是按照实际的实时数据分析需求以及传输网络通道质量选取一个合理的值。

另外,现有的定频传输方式是三段式变频传输的一个特殊应用,即TA=0,FL设置与FH相等时, 变频传输方式等同于定频传输方式。

为了便于WAMS主站对各段数据进行数据处理,PMU子站在实时传输的数据帧中可通过置位相应的数据位表示当前数据帧所处的传输段状态。

3.2触发条件

为了使PMU数据的变频传输方式能满足各种应用场景的数据应用需求,PMU子站的基于特征量提取的变频传输触发条件显得尤为重要,就现阶段应用需求来看,应至少具备以下几种触发条件。

越限触发:当PMU子站在检测到相量通道幅值越限、相量通道相角差越限、模拟量通道幅值越限状态时,触发PMU实时数据的变频传输。例如系统过压、欠压、频偏、发电机功角越限等。

振荡触发:当PMU子站在检测到电压、功率、频率、功角等产生了振荡,并且振荡幅值、振荡频率、振荡阻尼比等超过了设定的数值时,触发PMU实时数据的变频传输。例如电压振荡、功率振荡、频率振荡等。

状态量触发:当PMU子站在检测到重要的开关状态量发生变位时,触发PMU实时数据的变频传输。例如发电机电力系统稳定器(PSS)、一次调频动作等信息。

网络触发:当PMU子站在接收到WAMS主站的网络触发指令时,触发PMU实时数据的变频传输。例如由某PMU子站监测到系统振荡后上传其振荡状态至WAMS主站后,由WAMS主站对该振荡源关联节点的所有PMU子站的网络广播触发。

以上所述触发条件除网络触发以外,其余触发条件均可形成PMU运行定值单,由调度机构核定并下发至运维单位,再由运维人员将其固化至PMU装置。对于综合评估类场景的高密度PMU实时数据传输应用需求,采用时间间隔小于TB的连续的网络触发即可满足。

4变频传输的实现

4.1通信报文的扩展

现有PMU标准数据传输规约中已定义了配置帧、数据帧、命令帧、头帧等四种基本报文格式作为实时数据流程构建以及数据传输的基本帧格式。

配置帧包含了设备测量配置信息,有CFG1帧、 CFG2帧、CFG3帧[15]三种类型,子站向主站发送CFG1帧表明子站设备监测能力及配置参数,主站向子站下发CFG2帧以表明主站实际所需测量信息,CFG3帧包含了CFG1帧所有信息,并支持配置帧分段、通道偏置、通道群延迟等参数。

数据帧由子站按照主站下发的CFG2帧组织报文并周期性的发送至主站,包含了时戳、量测结果、装置状态等信息。

命令帧包含了主站与子站之间指令操作请求, 以完成特定的控制功能,一般由主站发起,包括打开实时数据、关闭实时数据、请求CFG1帧、请求CFG2帧、下发CFG2帧、请求头文件、心跳信号、系统复位、联网触发、报文确认等命令;

头帧为ASCII码文件,包含了PMU装置的一些基本信息,除了通用字段外并无具体定义。

通过对以上四种通用PMU报文进行分析,要实现PMU实时数据的变频传输功能,在现有PMU传输规约的基础上,需要进行规约扩展从而实现实时数据变频传输开启控制、数据帧传输段标识等功能。实时数据变频传输开启控制通过扩展命令帧实现,数据传输段标识通过扩展数据帧实现。

在PMU命令帧的通用格式基础上,在命令类型(CMD)字段增加扩展命令“打开实时数据变频传输”,同时在CMD字段后增加命令参数(CMD_ PARA)字段,用以表示变频传输控制参数。扩展后的命令帧格式如图3所示。其中,CMD_PARA的TA和TB为16位无符号整数,单位为毫秒,FH和FL为16位无符号整数,单位为赫兹。

PMU数据帧中秒等分(FRACSEC)字段的29- 24位为保留位,可以将25-24位用于进行数据帧传输段标识。“00”表示非变频传输数据,“01”表示A段传输数据,“10”表示B段传输数据,“11”表示C段传输数据。

4.2通信流程的扩展

在原有的PMU子站与WAMS主站之间通信流程的基础上,将原“打开实时数据”更改为“打开变频传输实时数据”,数据发送由定频更改为三段式变频传输即可,扩展后的通信流程图如附录A图A1所示。

4.3 WAMS主站对于变频传输数据的处理

PMU实时数据变频传输中的A段数据传输实为事后数据补传,WAMS主站在处理接收的A段数据时可能会检测到时标反转跳变、数据点重复等现象,WAMS主站需要结合PMU实时数据帧中FRACSEC字段的传输段标识,判定出是由于A段数据传输引起的时标反转还是由于装置故障引起的时标反转,从而进入对应的数据处理流程。

由于WAMS主站对于PMU动态数据的存储采用的是时序数据库,WAMS主站将接收到的PMU实时数据断面按照时标的先后依次追加写入数据库进行存储,若出现数据断面时标的反转跳变, 则必须采用数据库插入操作来完成该断面数据的入库,该插入操作比正常情况下的追加写入操作效率低。为了避免上述情况,可以适当增加WAMS主站实时数据缓冲区的深度,确保A段数据传输完毕后再进行入库操作。

关于A段数据传输的触发条件,除网络触发外,其他触发条件都要根据特定的应用目的设置不同的触发门槛,门槛值的设置是变频传输的关键,由于现场所有PMU子站的变频传输门槛值都是相同的,那么可能会存在一种情况,即故障点附近的PMU恰好满足了变频传输条件触发了A段传输, 而远离故障点的PMU则仍然在C段传输。如果此时运行和研究人员想查看较大范围内的详细动态过程,那么远离故障点的位置处的PMU子站提供的信息就是不详尽的。

针对上述情况,WAMS主站可根据观测需求预定义多个PMU关联群,当WAMS主站监测到关联群中的任意一个PMU子站的非网络触发A段传输后,立即对该关联群中的其他PMU子站进行网络触发,从而实现较大范围内的详细动态过程的观测。为了满足扰动回放以及事后分析对全网PMU动态数据的应用需求,在扰动平息后,WAMS主站需要调取各PMU子站存储的100帧历史动态数据来补全主站数据库在扰动时间段内的断面数据。

4.4变频传输对数据传输带宽的需求

在现有WAMS/PMU数据传输网络中,分配给每个PMU子站的通道带宽不低于2 Mbit/s,该传输带宽足以满足PMU子站以100 Hz的传输频率定频传输PMU实时数据的需求。

当采用变频传输方法进行PMU实时数据传输时,由于PMU子站在检测到变频传输触发条件后需要立即启动A段数据传输,在A段数据传输完毕后还需要进行B段数据的传输,若FH与定频传输频率取值相同,则在进行B段数据传输时,变频传输必将会占用比定频传输更宽的传输带宽。

鉴于目前国内WAMS/PMU系统大多采用50Hz或者更低的频率传输PMU实时数据,而PMU数据传输网均是按照100 Hz的传输频率设计,当变频传输的定值FH设定为不高于50Hz、TA设定为不大于1s时,现有PMU子站的传输通道带宽可满足PMU实时数据的变频传输需求。

5仿真

5.1系统搭建

为了验证PMU实时数据的变频传输效果,搭建了两套WAMS/PMU测试环境:一套采用实时数据定频传输,另一套采用实时数据变频传输;两套系统采用相同的对时信号源,确保装置授时源一致;两套系统的PMU装置输入同一组三相信号源(电压并联、电流串联),确保输入信号一致;对两套系统的实时功率曲线、数据传输流量进行对比观察。

5.2测试用例

信号源:线路电压为500 kV、线路电流为1kA,功率因数为1,系统稳态运行2s后,出现线路功率振荡,振荡幅值为1.1倍额定值,振荡频率为1Hz,衰减系数为-0.25,振荡持续7s后平复。

变频传输启动参数:功率振荡幅值不小于30 MW,功率振荡频率介于0.2Hz与2Hz之间。

变频传输控制参数:TA= 500 ms,TB= 2 500ms,FH=50Hz,FL=1Hz。

5.3仿真结果

通过测试,得到恒频传输系统中WAMS主站获取的两种传输模式下的功率对比曲线(图4)以及两种传输模式下的实时数据流量对比图(图5)。通过对比分析可知,两种模式下WAMS主站均实时获得了功率振荡的完整波形图,反映出了线路的实际运行工况,另外,采用变频传输方式的系统平均数据通信流量比采用定频传输方式的系统有了显著的降低。

6结语

本文提出的PMU实时数据三段式变频传输方法,有效降低PMU子站与WAMS主站之间的数据通信流量,在一定程度上减轻了WAMS主站对于PMU子站实时高密度数据的处理工作量,对于解决目前WAMS系统由于实时数据量巨大而带来的数据传输、处理以及存储等方面的问题具有工程实用价值。

摘要：为了有效降低广域测量系统(WAMS)主站与相量测量装置(PMU)子站之间实时数据的传输频率,同时又不影响WAMS基于PMU实时数据的各类高级应用,提出了一种实现PMU实时数据“三段式变频传输”方法。对PMU数据的应用现状和应用场景进行了分析总结,在此基础上提出了PMU实时数据的“三段式变频传输”方法,将PMU实时数据分为A,B,C三段,在电网正常运行时,PMU子站以较低传输频率传输PMU实时数据,当PMU子站在检测到电网发生扰动时,PMU子站立即以较高传输频率先传输缓冲区内的A段数据,然后再继续以较高传输频率传输扰动过程中的B段实时数据,直至扰动消失后,再将传输频率降低,传输C段实时数据。通过对现行的PMU通信规约进行扩展,实现了与现有通信规约兼容的PMU实时数据“三段式变频传输”方法。最后,通过仿真验证了该方法的可行性及效果。

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