申请/专利权人：山东大学;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院

申请日：2022-06-27

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN115115220B

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06Q10/063;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.10.18#实质审查的生效;2022.09.27#公开

摘要：本申请属于电力系统技术领域，具体涉及一种直流送端系统新能源连锁故障风险评估方法及系统，包括：获取直流送端系统新能源的连锁故障典型演化模式，确定待评估区域内的潜在故障设备；构建直流送端系统新能源的连锁故障电磁暂态模型，得到多时间尺度的连锁故障风险评估指标；根据所得到的多时间尺度的连锁故障风险评估指标和连锁故障典型演化模式，评估所述潜在故障设备的连锁故障风险。本申请满足了电力电子切换控制为主导的连锁故障分析的准确性和对多时间尺度故障特性适应性，同时还提高了风险评估的快速性。

主权项：1.一种直流送端系统新能源连锁故障风险评估方法，其特征在于，包括：基于直流送端系统新能源连锁故障典型演化模式，确定评估区域内的潜在故障设备，提取其在连锁故障演化过程中的关键特征；考虑直流系统与新能源电源中电力电子设备的控制切换和保护动作特性，对此类潜在故障设备分别建立适用于连锁故障的电磁暂态仿真模型，形成连锁故障电磁快过程分析模块；建立多时间尺度下的设备故障风险指标，并利用该指标对潜在故障设备进行电磁暂态、机电暂态和稳态尺度的风险计算；基于连锁故障典型演化模式，采用高风险优先的分支限界搜索方法，在多时间尺度下评估各个连锁故障的风险；所述的连锁故障典型演化模式包括新能源故障穿越和直流换相失败、新能源连锁脱网、电网潮流大幅波动和电网线路开断；对于直流系统、新能源设备、交流线路和常规电源潜在故障设备，依次提取其在不同时间尺度连锁故障演化中的关键特征，形成多时间尺度的特征数据库；直流系统特征集包括：运行控制参数、低压限流控制参数、直流恢复控制参数、直流额定功率、无功补偿容量、系统短路比；新能源设备特征集包括：控制器控制策略、故障穿越策略、输出功率、运行状态、功率波动特性；交流线路特征集包括：保护切除时间、输电功率裕度、拓扑重要度、与关键设备电气距离、故障类型；常规电源特征集包括：频率响应参数、转动惯量、电源备用裕度；所述的直流系统包括直流系统准稳态模型、运行方式控制逻辑和低压限流保护控制；直流系统准稳态模型的表达式为： 其中，Udr和Udi分别为整流侧和逆变侧直流电压，Ur和Ui分别为整流侧和逆变侧交流电压，Id为直流电流，α为整流侧触发角，β为逆变侧超前触发角，Pr和Qr分别为整流侧有功和无功功率，μr和分别为整流侧换相角和功率因数，γ为逆变侧熄弧角；运行方式控制逻辑的表达式为： 其中，Pord、Iord和Udi,ord分别为功率、电流和电压的指令值，Kp和Ki分别为比例积分控制器的控制参数；低压限流保护控制的表达式为： 新能源电源的电磁暂态模型采用双馈风机的电磁暂态模型，包括绕线型异步电机模型、转子侧控制器和故障穿越保护控制逻辑；绕线型异步电机模型的表达式为： 其中，u、i和ψ分别为风机电压、电流和磁链相量，ωs和ωsl分别为定子和滑差角速度，下标s和r分别表示定子和转子，下标d和q分别表示d轴相量和q轴相量，Ps和Qs分别为定子有功和无功功率；转子侧控制器的表达式为： 其中，ωpll和θpll分别为锁相环输出的角速度和角度，下标ref表示对应的参考值；故障穿越保护控制逻辑的表达式为： 其中，Pm为风机输入的机械功率，Qs,max为风机定子侧输出的最大无功功率；所述的多时间尺度下的连锁故障风险评估指标包括：以电力电子快速控制引起的电压越限为主的电磁快过程指标、以功角、频率稳定为主的机电常规过程指标、以源荷不确定性引起设备过载为主的潮流慢过程指标；所述的电磁暂态的风险计算包括：评估直流换相失败对送受端的综合风险、评估交流短路对直流和新能源并网点电压跌落影响的风险和评估双馈风机在外部扰动下连锁脱网的风险；直流换相失败导致送端功率难以外送，其后果表示为：CDC＝∫PDCN-PDCdt其中，PDCN和PDC分别为直流额定功率和实际功率的标幺值；流换相失败导致送端系统电压大幅变化，其后果表示为： 其中，ΔUi为风电场i并网点的电压偏离量，Pi,wind为风电场i有功功率的标幺值；直流换相失败对送受端的综合风险可表示为：RDC＝pDCCDC+C′DC其中，pDC为直流系统故障概率；交流线路i的故障概率表示为： 其中，ηi为线路i的负载率；交流短路故障引起故障点电压严重跌落影响近区风机和直流的运行，交流短路对直流和新能源并网点电压跌落影响的风险可表示为： 风机脱网比率与并网点电压呈现一定分布特性： 其中，ktrip为风机脱网比例，Umax为风机并网点电压的最大值；双馈风机在外部扰动下连锁脱网的风险为：Rwind,i＝∫|ΔPi|dt+ktripPi,wind所述的机电暂态的风险计算包括大幅功率扰动下的频率稳定性评估、大幅功率扰动下的功角稳定性评估；有功功率大幅变化导致频率稳定和切机切负荷风险计算为： 其中，Δfi,max为频率最大偏移量，为频率变化率，Nz和ki,zone分别为分区数量和重要度；有功大幅波动导致系统功角失稳的风险，其表达式为： 其中，δij为发电机之间的功角差，ΔPi,line为线路的功率变化值；所述的稳态尺度的风险计算包括新能源功率波动引起潮流转移导致线路过载风险和连锁故障导致的系统支撑能力降低程度风险；风电出力实际功率相对预测功率的偏差量的隶属度函数为： 其中，μiΔPi,wind为风电场i有功偏差量的隶属度函数，ΔPi,wind和ΔPwind,max分别为风电功率的偏差量及其上限；线路潮流变化量的隶属度函数： 其中，μjΔPj,line为线路j有功偏差量的隶属度函数，Gj-i为风电场i对线路j的输出功率转移分布因子；风电功率波动导致线路过载的风险，可以表示为： 其中，Pj,line和Pj,line,limit分别为线路j的当前有功功率和最大允许功率；评估连锁故障导致的系统支撑能力降低程度可表示为： 其中，ΔSCRi和ΔSCRDC分别为风电场并网点和直流换流母线处短路比的变化量；所述的分支限界法生成事故链的具体方法为：1分支：基于多时间尺度故障演化模式，依次将候选集合中的未分支结点作为父节点进行分支，生成各个父结点的所有子结点；2限界：利用多时间尺度下的连锁故障风险评估指标及计算方法，分别计算各子结点的风险值，采用剪枝规则对低风险子结点进行剪枝处理，将父节点与子节点的综合风险作为限界函数来评估父节点；3选择：以高风险优先的原则，选择限界函数最大的父节点作为最优分支结点并移出候选集合，将其限界后的子节点纳入候选集合；4回溯：将搜索完成的事故链进行记录并移出故障树，通过回溯将各结点的风险参数进行更新，开始下一轮分支限界搜索。

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