基于粒子群算法的负荷频率特性研究

引言

2016年云南电网与南方电网开始异步运行,云南电网系统容量变小,当发生故障导致系统功率失衡时,系统频率稳定问题凸显。而之前在云南电网与南方电网其余四省同步联网时,即便发生严重故障,电网的波动也主要表现在功角和电压上,频率变化相对很小,所以在之前的暂态稳定分析时未将频率偏差Af作为重点研究对象。

目前,电力系统数字仿真已经深入应用到电力系统规划、设计、运行、调度等各个领域,在电力系统的数字仿真计算中,负荷模型的准确性对电力系统仿真结果影响巨大。

1负荷频率特性研究模型

目前,电力行业内系统分析采用的仿真工具以中国电力科学研究院PsD-BPA潮流及暂态稳定程序为主,为遵循研究工作的实用性原则,采用静态负荷模型+三阶感应电动机的动态综合负荷模型,如图1所示。

含频率的改进综合负荷模型共有l6个参数。其中,三阶感应电动机部分待辨识的参数有8个,这些参数都是电动机容量基准下的标么值,它们分别是[Rs、Xs、Rr、Xr、Xm、H、A、B]:扩展ZIP模型有6个参数[Pz、PP、0z、0P、LDP、LDo]:加上定义的两个参数Kpm、皿lf,一共是16个参数。

2参数灵敏度分析

分析负荷模型参数对整体频率特性的影响,并找出对频率特性影响最大的那些参数,即灵敏参数。

故障采用楚穗直流单极闭锁和溪洛渡单机(620Mw）无故障跳闸进行仿真计算:分别摄动含频率负荷模型的参数,选择摄动步长为参数值的30%,观察不同的参数变化时对频率仿真曲线的影响范围和程度。例如,摄动LDP(频率变化1%引起的有功变化百分数）参数,仿真结果如图2所示。

经过对负荷模型所有参数进行摄动分析,感应电动机参数转子的惯性时间常数H、a,电动机负荷在总负荷中所占的比例Kpm以及扩展ZIP模型参数PZ、PP、LDP等共计6个参数对频率的灵敏度比较大:其余参数值对系统频率的灵敏度比较小。灵敏参数对频率特性影响情况如表1所示。

3粒子群优化算法(PS0）的负荷模型参数辨识

目前,云南负荷模型参数如下:ZIP模型6个参数[PZ、PP、0Z、0P、LDP、LDo]分别为[1、0、1、0、1.2、-2]:电动机模型8个参数[Rs、Xs、Rr、Xr、Xm、2H、A、B]分别为[0.02、0.18、0.02、0.12、3.499、2.0、0.85、0]:定义的两个参数Kpm、S0(皿lf）分别为0.5、0.0116。经实测仿真计算对比,目前仿真计算最大频率偏差大于实测值,频率恢复稳定时长小于实测值,有必要进行负荷频率特性参数优化。

粒子群优化算法目标函数:本次主要对系统频率进行研究,将目标函数设定为仿真频率与实测频率的误差。误差分为两部分,即最大频率偏差误差errormax和整体频率误差errorall。本文目标函数设置为:

式中,几l和几2表示权重。

约束条件:仿真过程中,功角稳定、频率稳定及电压稳定。基于Ps0的负荷模型参数优化算法流程图如图3所示。

本次优化算法故障拟合来源于云南异步联网试验楚穗单极闭锁)一次调频死区均整定为±0.05Hz）实测数据。待优化的粒子维度为6,即2丑、Kpm、A、PZ、PP、LDP6个参数,仿真中更关注最大频率偏差,n1=0.9。采用PsO优化算法进行搜索后,获得最小误差搜索曲线如图4所示。

采用楚穗直流单极闭锁故障进行参数优化,迭代计算10次,收敛速度较快,在第七次获得了最优负荷参数:2丑=4、Kpm=0.3、A=0.72、PZ=0.67、PP=0.22、LDP=2.24。

用新辨识参数进行其他故障仿真,仿真与实测对比后,最大频率偏差误差均有所降低,说明了该方法的可行性。

4结论

（1）动态综合负荷模型中,丑、A、Kpm以及扩展ZIP模型参数PZ、PP、LDP等共计6个参数对频率的灵敏度较大。

（2）采用基于粒子群优化算法的故障拟合法对负荷进行建模,将频率误差最小设置为目标函数,可有效快速辨识负荷频率特性参数。