电力系统是一个处于不断的扰动之中的复杂动态系统。现代电力系统的新特点,诸如环保约束、跨区联网及电力市场,使得电力系统的运行条件变得更苛刻、更难预测,掌握系统运行动态对于保证电力系统安全稳定运行越来越重要。通常电力系统的稳定分析必须依靠建立电力系统模型,对特定故障集数值仿真获得轨迹进行研究。但是系统运行方式多变;扰动场景可能非常复杂;同时电力系统的模型带有无法完全精确获得的连续和/或不连续的时变参数,精确模拟电力系统的实际运行动态非常困难。与此相比,由电网数据测量装置,如相量测量装置(Phasor Measurement Unit-PMU)所记录的系统受扰轨迹是对系统动态特性的真实反映,从中提取稳定性信息对掌握系统运行特点和稳定特性非常重要。本文对实测电力系统动态响应的数据挖掘进行了研究,对当前相量测量数据应用的状况和存在的问题进行了探讨,提出了实测摇摆曲线的暂态稳定分析算法和时变动态特性的小波脊分析算法。PMU与数值积分仿真相同,只能给出系统受扰轨迹,可以据此凭经验判断电力系统是否稳定,但无法了解其稳定的程度。如果系统运行点离稳定边界足够近,那么无论多么小的一个参数变化都可能导致系统失稳。因此,除了判断系统是否稳定外,还应该掌握它离开临界稳定条件的距离,即稳定裕度。本文提出的暂态稳定特性提取算法采用扩展等面积准则(Extended Equal-Area Criterion-EEAC)分析实测动态响应轨迹,给出暂态稳定裕度的量化指标。EEAC基于轨迹求取稳定裕度指标,不仅适用于研究积分轨迹,也可用于从PMU实测摇摆曲线中提取暂态稳定特性,只不过要避免利用难以精确测量的数学模型参数。在计算过程中,采用动态网络等值方法实时更新系统降阶导纳阵,并引入同调群等值以适应大系统节点多、系统动态特性复杂的特点。该方法克服了系统模型和参数误差影响,以及实际大系统结点多、规模大、暂态特性复杂造成的分析困难,给出了能够精确描述系统稳定状况的量化裕度指标。PMU的应用推动了从实测曲线中提取动态特性的研究,对研究低频振荡的机理和指导控制器的设计具有重要作用。电力系统是一个非自治的复杂系统,因而其时间响应为非平稳过程,这个特点对实测轨线来说格外重要,在系统接近稳定极限时:扰动可能激发出时变性较强的非线性动力学特性。低频振荡的暂态过程中往往共存着不同的模式,而各振荡模式又可能随时间而变。特征值方法不能反映时变特性,也不适用于强非自治非线性的系统。非线性分析理论虽然能够分析振荡特性的非线性特征,但是难以给出直观的振荡特性参数,更无法给出可实施的控制措施。本文引入小波脊算法分析动态特性。小波脊算法利用小波变换的局部极大值确定信号中存在的主要频率分量,能够动态检测瞬时频率的变化,适用于非平稳信号的处理。小波脊算法不但山东大学博士学位论文能有效消除噪声,并且很好地反映了复杂振荡过程中所包含的多个模式随时间的变化规律,提高了识别能力和精度。在应用Morlet小波进行分析的过程中,针对电力系统低频振荡信号的特点,考察了Morlet小波的时频分辨特性。 上述两算法的有效性都在对实际大电网的仿真计算得到了验证,可以为电力系统运行、规划和分析人员提供更可靠的分析结果。本文研究内容是华东电网广域监测分析保护控制系统(Wide Area Monitoring劫alysis preteetion一eontrol一wARMAP)研究子课题之一。通过在工程应用中不断完善,必将为全国互联电网的动态稳定监控系统提供实用的分析工具。关键词动态响应;相量测量装置;暂态稳定;稳定裕度;扩展等面积准则(E EAC);动态特性;小波;脊;