预测响应下的电力系统暂态稳定性早期闭环控制策略

电力系统暂态稳定性闭环控制是电力系统安全运行的关键技术，特别是在遭受大扰动后，如何在最小控制代价的前提下保持系统的稳定。传统的基于实时响应的不稳定判据虽然反应迅速，但在某些情况下可能并非最佳策略。为了解决这个问题，研究人员提出了基于预测响应的暂态不稳定闭环控制启动判据。 这种方法的核心在于利用电力系统发电机的实测轨迹进行滚动预测，通过对未来轨迹的预测来判断系统是否即将进入暂态不稳定状态。这种预测方法考虑了功角、角速度和角加速度等因素，因为它们在决定发电机动态行为中起着关键作用。文献[10]提到的自记忆函数方法，能够较好地捕捉高阶变化，提高了功角预测的精度和稳定性，但角速度预测的深入研究尚待加强。 预测电力系统轨迹的准确性是实现有效控制的关键。早期的工作如[4]通过多项式逼近预测功角，虽然简单易用，但可能存在精度和时间范围的限制。其他方法如样条函数插值、三角函数拟合和自回归预测[5-7]虽不依赖具体模型，但动力学特性的表现可能不足。而基于WAMS数据的快速仿真[8]和人工智能技术如神经网络[9]的应用，尽管能够提供快速预测，但训练样本和收敛问题仍是挑战。 本文所提出的预测策略结合了上述优点，不仅考虑了系统的当前状态，还通过更深入的动力学建模，特别是对角速度的预测，实现了对未来轨迹的更精确估计。这种方法在IEEE 10机39节点系统和三华电网的实际系统仿真中得到了验证，证明了其在准确性和快速启动控制方面的优势，有助于在必要时尽早启动闭环控制，从而减少控制成本，同时最大化系统吸收扰动的能力。 总结来说，电力系统暂态稳定性闭环控制的优化需要结合实时响应与预测技术，以提高控制的适时性和有效性。通过滚动预测未来轨迹并结合稳定的判据，可以更好地平衡控制的必要性、快速性和经济效益，对于保障电力系统的稳定运行具有重要意义。