Разработка метода идентификации эквивалентной динамической модели энергосистемы на основе синхронизированных векторных измерений

• Автор: Чусовитин, Павел Валерьевич
• Шифр специальности: 05.14.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Екатеринбург
• Количество страниц: 168 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
1 Методы идентификации низкочастотных колебаний в энергосистеме
1.1 Модель для описания электромеханических колебаний в энергосистеме
1.2 Дискретная форма записи модели энергосистемы
1.3. Описание методов идентификации
1.3.1 Сингулярное разложение
1.3.2 Метод Прони
1.3.3. Метод построения собственной реализации динамического объекта
1.3.4. Решение обобщенной проблемы собственных значений
1.3.5. Преобразование Гилберта-Хуанга
Выводы
2 СОПОСТАВЛЕНИЕ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ
2.1. Описание тестовой модели
2.1.1 Модели генераторов
2.1.2 Модель нагрузки
2.2 Описание предлагаемого метода
2.2.1 Идентификация модели пространства состояний
2.2.2 Метод идентификации эквивалентной динамической модели
2.3 Результаты сопоставления методов идентификации
2.3.1 Режим, далекий от границы устойчивости
2.3.2 Режим, близкий к границе устойчивости
Выводы
3 ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ К СЛОЖНОЗАМКНУТОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЕ
3.1 Описание тестовой схемы
3.2 Сопоставление расчетных и идентифицированных низкочастотных колебаний
3.2.1 Короткое замыкание на межсистемной связи
3.2.2 Отключение одной из линий межсистемной связи

3.2.3 Применение сингулярных чисел в качестве критерия начала переходного процесса
3.3 Применение разработанного метода к реальным измерениям
3.3.1 Самораскачивание энергоблоков ГРЭС
3.3.2 Отключение энергоблока АЭС
Выводы
4 УПРАВЛЕНИЕ ЭНЕРГОСИСТЕМОЙ НА ОСНОВЕ
ИДЕНТИФИЦИРОВАННОЙ МОДЕЛИ
4.1 Алгоритм формирования управляющих воздействий
4.2 Применение алгоритма управления к тестовой схеме
4.2.1 Демпфирование колебаний
4.2.2 Предотвращение колебательного нарушения устойчивости
4.2.3 Учет временных задержек на сбор и передачу информации
4.3 Применимость линеаризованной модели для управления ЭЭС
Выводы
5 ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Приложение 1. Примеры применения сингулярного разложения
Приложение 2. Программный код тестируемых методов идентификации
Приложение 3. Модель тестовой энергосистемы
Приложение 4 Программные модули для реализации алгоритма идентификации модели пространства состояний и разработанного метода
Приложение 5 Параметры тестовой схемы и программный код для реализации алгоритма адаптивного управления
Используемые сокращения:
APB ПД - автоматический регулятор возбуждения пропорционального действия; АРВ СД - автоматический регулятор возбуждения сильного действия;
АЭС - атомная электростанция;
ГЛОНАСС - глобальная навигационная спутниковая система;
ГРЭС - государственная районная электростанция;
СВИ - синхронизированные векторные измерения;
СМПР - система мониторинга переходных режимов;
УСВИ - устройство синхронизированных векторных измерений;
ЭДМ - эквивалентная динамическая модель;
ЭДС - электродвижущая сила;
ЭЭС - электроэнергетическая система;
ERA - eigenvalue realization algorithm;
EMD - empirical mode decomposition;
FACTS - flexible alternative current transmission system;
GPS - global positioning system;
HHT - hilbart huang transform;
IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers;
IMF - intristic mode function;
MOESP - Multi Output Error State sPace;
N4SID - Numerical Algorithm for Subspace State Space System Identification PMU - phasor measurement unit;
WAMS - wide area measurement system;
YW - Yule - Walker equations.

Методы, основанные на решении обобщенной проблемы собственных значений (Matrix Pencil, Eigensystem Realization Algorithm и пр.), как и подпространственные методы (N4SID, MOESP и пр.), применяются к реальным измерениям совместно с сингулярным разложением информационных матриц [40, 51, 52]. Это объединяет их с разработанным алгоритмом. Эти методы сопоставимы с предлагаемым подходом по необходимому окну выборки и точности идентификации частот и декрементов затухания, но идентифицируемые фазы и амплитуды колебаний не соответствуют действительности. Для этих методов требуются дополнительные процедуры для определения фаз и частот колебаний на основе известных частот и декрементов [84, 85].
Сравнительно недавно внимание исследователей было обращено на преобразование Гилберта-Хуанага [86]. Этот метод получил широкое применение в различных областях - от медицины до распознавания речи. Однако в литературе отмечается недостаточность аналитического доказательства справедливости методики [40]. Корме того, в [53, 87] показана невозможность различения частот, лежащих в диапазоне октавы, и предложены различные методы маскирования сигнала для преодоления этого недостатка.
1.3.1 Сингулярное разложение
Некоторые из методов, описанных ниже, реализуются с применением
сингулярного разложения ганкелевой информационной матрицы. Представляется целесообразным перед описанием методов идентификации дать пояснение по применению сингулярного разложения. В данной области применения интерпретацию сингулярного разложения проще всего дать через метод главных компонент.
Метод главных компонент служит для уменьшения размерности данных с минимальной потерей информации, выявляя тем самым наиболее существенные составляющие.
Метод имеет несколько интерпретаций. В работе рассматривается одна из