向 洁 蔡静谊 刘小林 黄海蛟 岳永新
(1.益阳赫山供电局,湖南 益阳 413002;2.昆明合创建筑设计事务所,昆明 650000;3.岳阳电业局,湖南 岳阳 4140004;4. 山西省电力公司超(特)高压分公司,太原 030001)
随着电力系统互联和传输容量的不断增大,电压失稳已经成为电力系统安全运行的关键因素之一,电压稳定问题已引起了人们的广泛关注[1-3]。
电压失稳[4]一般是由于系统中某一节点无功需求不足,导致系统电压急剧下降,系统电压崩溃,这些节点统称为弱节点[5-6]。采用奇异值指标[7]进行系统弱节点判断,在电力系统中已取得许多成果[8-12]。这些成果从不同角度对电压稳定进行了分析,提出了一些判断系统稳定的实用方法。然而由于电力系统稳定研究的复杂性,现有的这些方法还不能完全满足实际系统应用。
本文在改进奇异值分解法的基础上,提出了一种感应电动机负荷和ZIP负荷的综合负荷模型,建立了相应的雅克比矩阵,将其应用于电压稳定分析中,对弱节点进行判断,取得了良好的计算结果。
奇异值分解法是将潮流计算中的雅克比矩阵进行奇异值分解,用其中的最小奇异值δmin来衡量静态电压稳定裕度[13]。当系统运行到电压稳定临界点时,此时雅克比矩阵奇异。潮雅克比矩阵在正常运行条件下,方程可表示为[14]
设雅克比矩阵 Jr为n阶矩阵,对其进行奇异值分解,可以得到
式中,Vi和Ui分别为n×n阶正交矩阵V和U的第i列向量,Σ为含奇异值δi的对角矩阵。
最小奇异值不为0时,节点有功和无功的微变量对电压幅值与相角的微变量表示为
当最小奇异值逐渐趋向于0时,系统处于弱稳定状态。此时任何小的扰动将会使状态变量产生大的变化,因此最小奇异值可以作为判断静态电压稳定指标,由于最小奇异值作为提供了关于相对临近电压崩溃程度的信息。因此,通常采用判断系统弱节点指标来判定系统的稳定性,其判定指标如式(4)所示[15]
式中,Ui为对应奇异向量Un中节点电压,δmin为最小奇异值。
在以潮流计算为基础的电压稳定研究中,负荷模型主要有指数型负荷和多项式负荷两种,本文采用ZIP模型进行研究,其表达式为
该负荷模型由三部分组成,其中P表示恒定功率、I表示恒定电流、Z表示恒定阻抗。模型中的参数存在以下关系: ap+ bp+ cp=1, aq+ bq+ cq=1。z表示负荷需求。 P0、 Q0和 U0为系统运行的初始值。
在电力系统中,为了便于研究,通常将同一变电站供电的感应电动机等效为一台感应电机表示。等值电路图如图1所示。图中Rs、Xs和Rr、Xr分别为定、转子绕组的电阻、电抗标幺值,Xm为励磁电抗的标幺值,S为电机的转差率。
图1 感应电动机的T形等值图
从定子端看,电机的T型等值图可以看作是定子支路与励磁支路的并联,其等值的电纳表达式为
采用等值电纳表示后,感应电动机的负荷模型表达为
当采用恒功率负荷时,潮流计算公式为
采用ZIP负荷与感应电动机综合负荷模型时,参数化的潮流方程可以表示为[16]
在以上方程中 B0和 G0为电动机初始导纳, P0、Q0和 Ui0为节点的初始有功、无功及电压。
本文在静态负荷模型的基础上,对常规潮流雅克比矩阵的主对角元素 Nii和 Lii的系数进行了改进,修改后的公式为
式中,L、N分别表示常规潮流时的修正方程矩阵,L′和 N ′分别表示计及复合负荷模型对应矩阵,其余参数同与恒功率负荷模型时相同。
在计入综合负荷模型以后,感应电动机的等效电导G和电纳B会随着电压的变化而变化。其实现步骤如下:
1)读入原始数据,求取初始的潮流解。
2)通过非线性预测得出潮流预测解。
3)校正阶段。
(1)在每一次校正之前,先采用迭代法求出感应电动机转差率S,若转差率小于1,则认为感应电动机处于稳定运行阶段;若转差率S等于或者超过1时,则认为此时感应电动机失稳,若转差率为1,此时将感应电动机负荷作为恒功率负荷来处理。
(2)求取感应电动机导纳G、B,将复合负荷代入潮流方程中,同时修改相应的雅克比矩阵。
4)在此基础上进行奇异值分解,求出最小奇异值δmin,判断是否为0。
5)如果δmin等于0,求取弱节点判断指标LCi;如果δmin不等于0,增加负荷,重复循环第2、3、4步,直到δmin等于0为止。
本文以 IEEE30节点的系统为算例进行仿真分析,该系统为30个节点。其中PQ节点为21个,支路43条,包含有6台发电机,4台变压器,及2个并联电容器,其系统的接线图如图2所示。
图2 IEEE30节点系统结构图
仿真计算采用 3种不同的负荷模型进行,3种负荷模型分别为:恒功率负荷,ZIP负荷和综合负荷模型。其中ZIP负荷模型中恒阻抗、恒电流和恒功率负荷的系数比例为 0.4:0.3:0.3;综合负荷为50%的感应电动机和50%的ZIP负荷,感应电动机负荷率为0.6。限于篇幅,本文仅列出6个典型的负荷节点,其中黑体表示最弱节点指标和临界最低电压值,计算结果如表1所示。
由表1可见,在3种负荷状态下,系统的最弱节点均为节点30,弱节点区域为节点24、25、26、27、29、30及附近区域。临界最低电压也为节点30。
通过恒功率负荷和 ZIP负荷对比,ZIP负荷的计入,使得相应的弱节点判断指标数值较恒功率状态下均有所减少。此时,对应的临界最低电压节点为节点30,从恒功率状态的0.5205降低为了ZIP状态的0.4828。表明ZIP负荷的引入,缓解了薄弱节点,降低了临界电压,有利于系统的稳定性。
表1 3种负荷状态下LC指标和临界电压值
然而当负荷为综合负荷时,通过与 ZIP负荷对比,在计入感应电动机负荷以后,相应的弱节点判断指标数值大幅度增加,对应的临界最低电压也从0.4828上升为0.5105,弱节点状况有明显的恶化。表明了感应电动机负荷加入使得系统的稳定性变差。
图3为系统所有节点负荷均匀增长情况下,3种负荷状态下最小奇异值与负荷的关系曲线图。由图可以看出,在ZIP负荷状态时,系统的负荷裕度最大,稳定性最好;而计入综合负荷时,由于感应电动机负载的级联效应,系统的稳定性大大削弱。因此,如何消除感应电动机负荷对系统稳定性影响,将是今后进一步研究的课题。
图3 3种负荷状态下最小奇异值曲线
1)本文建立综合负荷模型并应用于奇异值分解法中,通过弱节点判断指标找到系统的薄弱节点,比采用恒功率和ZIP负荷模型条件下所计算的准确度更高。
2)本文在进行比较后,得出不同负荷模型对弱节点区域的影响是不相同的:采用ZIP负荷模型比恒功率负荷模型有利于系统的稳定;而感应电动机负荷引入,降低了系统的稳定裕度,不利于系统的稳定性。因此,在针对实际系统进行分析时,应该充分的考虑实际的负荷模型,这样才能更准确的分析系统电压稳定性。
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