[发明专利]一种风功率波动引起的电力系统小扰动稳定性判别方法

说明书

本发明公开了一种风功率波动引起的电力系统小扰动稳定性判别方法，包括步骤1：建立风电场的风频分布函数；步骤2：根据步骤1得到的风电场的风频分布函数,建立风电场功率输出概率分布；步骤3：采用机电暂态仿真分析方法,计算得出电力系统小扰动关键振荡模式和关键特征根；步骤4：基于步骤3得到的关键特征根，级数展开该关键特征根得到该关键特征根实部随机变化的概率分布函数；步骤5：基于步骤4得到的关键特征根实部随机变化的概率分布函数，绘制特征值实部概率分布图，根据特征值实部概率分布图判别电力系统小扰动稳定特性，对电力系统长远发展具有良好的适应性。

技术领域

本发明涉及电力系统稳定性研究领域，尤其涉及一种风功率波动引起的电力系统小扰动稳定性判别方法。

背景技术

随着我国电力事业不断向前发展，越来越多的风力发电站接入电力系统。风力发电站的发电特性与传统的水利、火力发电有较大的不同，主要表现在风电出力的随机性和波动性方面，风电的发电特性对电力系统的稳定性产生了深刻的影响，尤其在电力系统小扰动稳定性方向，风电场的风功率波动将影响该稳定特性，有必要更加重视，并加强研究合理的系统小扰动稳定性判别方法。

目前对电力系统的小扰动因素，多是考虑线路短路故障、电力设备突然推出运行等，采用确定性的特征根分析计算方法，分析系统的小扰动稳定特性，而对于不确定的扰动如风功率波动的因素考虑较少，而采用概率分析的方法对系统小扰动稳定性进行定量计算和判别方法未有统一的标准。

发明内容

本发明提供了一种风功率波动引起的电力系统小扰动稳定性判别方法，解决了目前特征根分析计算方法无法有效考虑风电出力波动特性的不足，通过本方法能准确的判断出风功率波动引起的电力系统小扰动稳定特性，对电力系统长远发展有良好的适应性。

本发明通过下述技术方案实现：

一种风功率波动引起的电力系统小扰动稳定性判别方法，包括以下步骤：

步骤1：利用风电场历史风速数据,建立风电场的风频分布函数；

步骤2：根据步骤1得到的风电场的风频分布函数，建立风电场功率输出概率分布；

步骤3：采用机电暂态仿真分析方法，计算得出电力系统小扰动关键振荡模式和关键特征根；

步骤4：基于步骤3得到的关键特征根，采用Gram-Charlier级数展开该关键特征根，得到该关键特征根实部随机变化的概率分布函数；

步骤5：基于步骤4得到的关键特征根实部随机变化的概率分布函数，绘制特征值实部概率分布图，根据特征值实部概率分布图判别电力系统小扰动稳定特性。

本发明通过实测历史风电场数据，计算得到风电场输出功率的概率分布函数，该方法将风功率的随机性和波动性特性作为影响电力系统小扰动稳定的一个因素包含在内；采用概率方法计算得到关键特征根实部随机变化的概率分布函数，依据该函数绘制特征值实部概率分布图，判断系统小扰动稳定特性，本发明设计的电力系统小扰动稳定性判断方法对电网发展具有良好的适应性。

具体地讲，所述步骤1中风电场风频分布函数为：风电场风速的概率密度函数PDF和风电场输出功率的概率分布函数CDF。

具体地讲，所述基于得到的风电场风频分布函数，转化得到风电场的风电输出分布，具体为：风电场输出功率的概率分布函数CDF，从而建立风电场功率输出概率分布。

具体地讲，所述步骤3中采用机电暂态仿真分析方法，计算得出电力系统小扰动关键振荡模式包括：计算电网小扰动关键特征值、以及关键特征值对应的振荡频率。

具体地讲，所述步骤4中包括以下步骤：

步骤41：首先计算关键振荡模式下的特征值对功率变化的敏感度，如式(1)：