倪以信_电力系统模型Power_system_element_models-1
倪以信动态电力系统PowerSystemDynamics
Introduction (5)
0.4 Definitions of different types of P. S. stability
P. S. stability: the property of a P. S. that enable it to remain in a state of operating equilibrium under normal operating conditions and to return to an acceptable state of equilibrium after being disturbed.
Part I Power system element models
Chapter 1 Synchronous machine models
(a)
Chapter 1 Synchronous machine (S. M.) models
1.1 Ideal S. M. and its model in abc coordinates 1.1.1 Ideal S. M. definition Note:
动态等值程序手册汇总
编号： X9341电力系统动态等值程序技术和使用手册（与 BPA 程序接口版本）电力部电力科学研究院一九九三年九月工作单位：电力部电力科学研究院清华大学电机工程系工作人员: 电科院：卜广全、印永华、汤涌、邱群清华大学：倪以信、杨攀峰、张中华报告编写：印永华、卜广全报告审核：系统分析室：胡学浩系统所：张文涛院科研处：项立人院学术委员会：周孝信内容提要本手册为电力系统动态等值程序的技术和使用手册。
主要介绍该程序的结构、特点和功能，程序的数学模型、使用方法和典型应用举例，以便于程序使用能应用该程序解决实际工程问题，提高我国电力系统计算分析的水平。
1 动态等值原理简介 .............................................................................................. 2...1.1 同调等值法简介 ......................................................................................2... 1.2 同调机群的判别和划分 ......................................................................... 2.. 1.3 同调发电机母线化简 ..............................................................................3.. 1.4 负荷母线的化简 ......................................................................................4... 1.5 零序网络的化简 ......................................................................................5... 1.6 同调发电机及其调节系统模型和参数的聚合 .................................... 5.2动态等值程序的元件模型 ................................................................................. 7.. 2.1 节点模型 .................................................................................................. 7... 2.2 线路模型 .................................................................................................. 7... 2.3 发电机模型 .............................................................................................. 7... 2.4 励磁调节系统模型 .................................................................................. 8... 2.5 调速器—原动机模型 ............................................................................. 8.. 2.6 负荷模型 .................................................................................................. 9... 2.7直流模型 .................................................................................................. 9...3 程序控制语句介绍 .............................................................................................. 10 3.1 程序输入输出模式简介 . (10)目录、/. —前言3.2 程序控制语句说明.................................................................................. 1.1.3.2.1 第一级控制语句............................................................................ 1..13.2.2 第二级控制语句 (12)3.3 程序控制语句应用实例 (18)4. 实例计算结果 (23)4.1 计算系统概况 (23)4.2 化简等值的计算结果 (23)参考文献 (28)电力系统的动态等值是复杂电力系统计算分析中一个重要课题。
一种用于统一OMS与PMS设备库的BSM结构设计
一种用于统一OMS 与PMS 设备库的BSM 结构设计林 峰1,倪 斌1,贺成利2(1.国网电力科学研究院,江苏省南京市210003;2.北京中恒博瑞数字电力科技有限公司,北京市100085)摘要:提出了一种能用于统一电网调度运行管理系统(OMS )和电网生产管理系统(PMS )基础设备库的桥式对称模型(BSM )结构设计。
阐述了BSM 结构中的逻辑设备和物理设备的解耦、逻辑设备与物理设备的桥接以及BSM 结构中运行位置、抽象物理设备在统一OMS 和PMS 设备库方面的核心作用。
通过BSM 中的桥,采用继承技术分别在OMS 和PMS 中派生出对称的具体设备类型,满足OMS 和PMS 对于设备管理的不同需要。
利用BSM 结构设计,在实现OMS 和PMS 设备库结构统一的同时,最终实现这2个系统设备库的集成。
关键词:OMS ;PMS ;电网调度管理信息系统(DM IS );设备库中图分类号:TM73收稿日期:2008204229;修回日期:2008206227。
0 引言电网调度运行管理系统(OMS )是电网调度管理信息系统(DM IS )的前身,它与电网生产管理系统(PMS )是电网企业众多信息系统中的2个核心应用系统,分别服务于电网企业所辖电网的调度管理和生产管理。
在OMS 和PMS 中,电网设备库均是最为核心的基本模块[124],OMS 和PMS 中的各类应用大多需要电网设备库作为其正常运行的基础支撑。
由于OMS 和PMS 在电网企业信息化中的重要地位,OMS 和PMS 均对电网设备库的结构合理性、数据准确性、一致性提出了很高的要求,其内容也在实践中不断丰富发展。
随着国家电网公司“SG186”工程的一体化设计和应用系统开发建设的逐步推进[5],全国各网省电网公司信息化工作的不断深化,OMS 与PMS 设备库之间必然需要实现最终的集成。
由于长期以来DM IS/OMS 和PM IS 这2个系统通常采用独立设计和分别开发模式,OMS 和PMS 依据各自的应用需求均设计有相应的设备库结构,它们在各自的应用范围内基本能满足业务管理的需要。
电力电子系统建模控制与仿真_参考教材参考实例
x&(t) = A1x(t) + B1u(t)
(1)
y(t) = C1x(t) + E1u (t)
(2)
其中：x(t)为状态向量；u(t)为输入向量；A1 和 B1 分别为状态矩阵与输入矩阵； y(t)为输出变量；C1 和 E1 分别为输出矩阵和传递矩阵。
（2）关闭状态，时间为[dTs，Ts]： 可以写出的状态方程为：
{ò ò } = 1 Ts
t +dTs
t +Ts
t [ A1á x(t )ñTs + B1áu(t )ñTs ]dt + t+dTs [ A2 á x(t )ñTs + B2 áu(t )ñTs ]dt
(12)
整理可以得到：
áx&(t)ñTs = [d (t) A1 + d ¢(t) A2 ]áx(t)ñTs + [d (t)B1 + d ¢(t)B2 ]áu(t)ñTs
(13)
这就是 CCM 模式下的平均变量状态方程一般公式，其中 d(t) + d¢(t) = 1 。
用同样的方法可以求得
á y(t)ñTs = [d (t)C1 + d ¢(t)C2 ]á x(t)ñTs + [d (t)E1 + d ¢(t)E2 ]áu(t)ñTs
(14)
分解平均变量为：
状态变量： áx(t)ñTs = X + xˆ(t)
=1 Ts
t+Ts x&(t )dt
t
(10)
将(1)(3)代入(10)，可以得到：
ò ò áx&(t)ñTs
= 1( Ts
t+dTs x&(t )dt
运用动态相量法对电力电子装置建模与仿真初探
< >
即两个时域变量乘积的相量可以由每个变量对应的 相量卷积而得。 通常将动态相量法应用到具有周期特性的电力 电子电路 ( 包括开关电路) 中, 假设其时域模型可以 表示成: d ( 9) x ( t) = f { x ( t) , u ( t) } dt 通常用 x ( t) 函数表示电压电流信号, u ( t) 表示 符号函数或其他一些信号的函数。 将上述时域模型 转变为动态相量模型, 要应用上面所提到的相量微 分特性, 可得到: d ( 10) 〈x 〉 jk Ξ 〈 k = s x〉 k + 〈f ( x , u ) 〉 k dt 上式右侧第 2 项通常可分解为显示表达形式, 用 〈x 〉 〈u 〉 i 和 i 来表示。 动态相量建模的实质是保留对应变量的傅里叶 系数中相对较大的系数项, 抓住系统的主要特征。 对 于快速开关的 PWM 电路, 为分析其低频特性, 建模 中只需保留直流分量, 其结果也刚好是传统的状态 空间平均模型。 对于谐振电路中, 有些状态量表示了 基频正弦特性, 有些状态量表示了主要的直流 ( 或是 缓慢变化) 特性, 所以建模过程中是保留傅里叶一次 项系数还是保留直流分量系数, 应视情况而定。 动态相量可用于模拟包含电力换流器的不平衡
2 j(ang〈i〉 ) ) 1 ( 14) ej(ang i = e Π Π 将式 ( 13) 、 式 ( 14) 代入相量模型, 并把该模型中 的相量分开写为实部和虚部的形式, 可以得到 4 阶 动态相量模型。 可以看出, 动态相量模型的阶数比原 始的时域模型阶数要高。 如果令动态相量模型中的 微分量为 0, 则可得到对应的准稳态模型。 这样, 就得到了该电路的动态相量模型。 下面将通过在一定扰动下该模型与详细时域仿 真结果的比较, 检验其准确性。 t= 2 m s 时, 在电源上 加一个频率为 2 kH z 的扰动, 观察在此扰动下电路 电流、 电压的波动过程, 仿真结果如图 2 所示。
动态相量模型的交直流系统混合仿真
图１直流输电系统示意图
Ｆｉｇ．１ Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ＨＶＤＣ
应当指出，文献［６］在模型实现中忽略了换相过 程，因而电压开关函数与电流开关函数相同，模型得 以简化．为了更精确描述换流桥动态过程，以下以整 流侧阀１的电压开关函数．ｓ。，和电流开关函数Ｓ川为 例，推导出考虑换相过程的开关函数动态相量公式．
基于动态相量模型的交直流系统混合仿真木
朱浩骏１ 蔡泽祥１ 刘皓明２ 倪以信３
（１．华南理工大学电力学院，广东广州５１０６４０；２．河海大学电气工程系，江苏南京２１００９８； ３．清华大学深圳研究生院，广东深圳５１８０５５）
摘要：为了解决高压直流输电（ＨＶＤＣ）系统传统仿真模型的精度问题，提出了一种新
交流网络等效注入电流，应与式（１４）中的毛相等，即
“ｃ＝ｆｃ—ｆＤＰ＝
ｙ２１ｕＧ＋匕２·［／Ｚｒｅ’以／Ａｉｅｊ吨］一
［√磊，１ｅ５‘¨∥３’厄ｉｉｌｅｊ‘”棚’］７＝０（１８）
计算中可采用牛顿拉夫逊法，利用雅可比矩阵 逐步对变量Ｍ，，“ｉ，０，，０ｉ修正，直至收敛．具体的迭 代步骤如下：
步骤１给定ＨＶＤＣ换流站母线电压初值（ｋ＝
对于第ｋ次傅立叶系数，其微分运算满足
警㈤＝（警）。㈤一ｊｋｔｏ如）。 （３）
对于两个波形ｚ（ｔ）和ｇ（ｔ），其时域乘积的动态 相量可以由两个变量对应的动态相量卷积而得，即：
（ｘｑ）。＝芝ｌ（工）“（ｇ）。，ｉ＝１，…，ｋ
（４）
对一个电力电子器件进行动态相量建模，并忽 略级数中不重要的相量项以简化模型；将保留的主 导相量作为状态变量，可得元件的实用动态相量模 型，这就是动态相量建模的主要思路．动态相量建模 时要保留哪些傅立叶系数项，要视物理问题的特性 而定． １．２ ＨＶＤＣ动态相量模型
基于新型神经网络的电网故障诊断方法
! 用于故障诊断的 "#$ 神经网络
!%& "#$ 神经网络的结构 隐藏层和输出层构 "#$ 神 经 网 络 由 输 入 层、
成， 其中隐藏层由径向基函数神经元组成。输入空 间可以采用实际或归一化的表示方式。输入信号被 传送至隐藏层， 即径向基函数神经元层。隐藏层中 第 ! 个神经元将计算输入矢量 ! 和它的权重矢量 "! 之间的距离， 并把它作为径向基函数! （ 的输入， ! "） 进而计算得到隐藏层的输出。研究表明径向基函数 类型的选择对 .!5 神经网络的行为影响不大。研 ［67、 69］ 究中采用高斯函数作为径向基函数 ， 即：
（"$） +, ! % ・ 1, " ", ， " # , # %* 矢量 *’ 和 *3 是彼此正交的， 并且 因为当 ’ $ 3 时， 矢量", 与它们不相关， 所以第 , 个输出神经元的能 量函数 （ +# 可以定义为 , ・ +, ）
［9］ ［? ] :］ 化方法， 如波尔兹曼机 、 遗传算法 、 仿蚂蚁系 ［^］ ［<"］ 统 或 .C8D 搜索 等， 去求解该优化问题。这种方 法在实际应用过程中也出现了一些问题： 如何确定
这些随机优化方法的参数以实现快速正确的故障诊
6 引言
快速事故后恢复系统正常运行是减少电能中断 时间和增强供电可靠性的必要条件。作为事故恢复 的第一步， 应实现快速、 准确的故障诊断以隔离故障 元件并采取相应措施以恢复电能供应。然而在线快 速、 准确地故障诊断仍是一个悬而未决的难题， 尤其
D E （ （C ［ ! C "! ］ ［ （ ! A 6， …， A =B) ! C "! ］ #E $% ） （6） "! ） ! !） ! 式中 ! （ 为隐藏层中第 ! 个神经元的输出； $% ! "）
一种改善电力系统暂态性能的轨迹跟踪控制策略
为了使Ｖ≤０，分别取虚拟控制量ｖ 和自适应策
·
略中的θ＾ 如下：
ｖ ＝－ｚ２ －θ＾ｘ３ ＋α·２ －ｃ３ｚ３ －ｋｚ３ｘ２３
（９）
·
θ＾ ＝γｚ３ｘ３
（１０）
式中：ｃ３ 和ｋ 均为给定正常数。
将 式 （９）和 式 （１０）代 入 式 （８）得 ：
·
Ｖ ＝－ｃ１ｚ２１ －ｃ２ｚ２２ －ｃ３ｚ２３ －ｋｚ２３ｘ２３ ≤０
本文 提 出 了 一 种 新 型 轨 迹 跟 踪 控 制 策 略，不 仅 能够保证被控系统 最 终 渐 近 稳 定，而 且 可 显 著 改 善 系统故障后的功角 暂 态 性 能，即 降 低 受 扰 后 系 统 功
角摆动幅度、减 少 系 统 振 荡 时 间。 该 策 略 考 虑 了 故 障前后网络拓扑的 改 变，不 单 纯 以 故 障 前 运 行 点 为 控制目标，而是根据 当 前 系 统 状 态 选 取 合 适 的 参 考 轨 迹 ，引 入 了 新 的 附 加 阻 尼 项 ，结 合 设 计 的 轨 迹 初 始 化条件，实现了轨迹 跟 踪 偏 差 量 的 消 除 和 各 相 关 因 素间的解耦。通过 驱 动 系 统 沿 着 设 计 轨 迹 运 动，使 其功角以较小的摆幅快速收敛于一个合理的稳定运 行点。
然而，这些线 性、非 线 性 控 制 器 存 在 下 述 问 题： ①控制器设计更多致力于确保被控系统受扰后的最 终稳定性，对于系统 从 受 到 扰 动 到 最 终 稳 定 之 间 的 暂 态 过 渡 过 程 改 善 缺 乏 关 注 ，暂 态 性 能 不 理 想 ；② 控 制器忽略了系统运 行 点 与 网 架 结 构 的 对 应 关 系，强 行将故障后功角拉 向 故 障 前 运 行 点，易 造 成 系 统 的 功 角 摆 幅 偏 大 、暂 态 时 间 较 长 ；③ 控 制 器 的 参 数 选 择 与配合有一定难度；④ 控 制 器 的 设 计 大 多 依 赖 于 特 定 的 控 制 对 象 或 电 网 结 构 形 式 ，使 得 其 设 计 、应 用 与 推广缺乏普遍适应性 。 ［１－６］
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Where: f abc ( f a , fb , f c )T can be u,Ψ or i f fDQ is similar to f abc
Define a linear transformation matrix:
D(33) T 0(33) 0(33) I (33) (66)
Discussion of volt. eqn. in dq0 coord. The first term of the r.h.s. : “Transformer potential” The second term of the r.h.s. : “speed potential” It is zero when rotor speed 0 It is caused by cutting the rotating mag. field lines. (usually when the observation coordinates (e.g. dq0) have relative motion to the physical windings (e.g. abc), this term will appear) The third term of the r.h.s. : “ohm potential” It is caused by winding resistances. At the steady-state, udq 0 S dq 0 if rdq 0 0
rabc diag(ra , rb , rc ), r fDQ diag(rf , rD , rQ )
0 D 0 i abc I 1 0 I i fDQ
udq 0 DpΨ abc rdq 0 u fDQ pΨ fDQ 0
1.2 Park‟s transformation (cont.) Why 2/3 factor? S Example (Net. f.)
f a ia I m cos( t 0 ) , f b ib I m cos( t 0 120) , f i I cos( t 120) , m 0 c c
f dq 0 fd cos a 2 sin f a q 3 1 f0 2 cos b sin b 1 2 cos c f a sin c f b D f abc 1 f c 2
b
q
@ t 0
f c ic f q iq
v ( i I
m
)
f a ia I m cos(t 0 )
id f d I m cos( 0 0 ) const. iq f q I m sin( 0 0 ) const.
f b ib
Ψ q Ψ d 0
0 idq 0 i r fDQ fDQ
where:
S dq 0
Chapter 1 Synchronous machine (S. M.) models
1.3.1 Voltage equation in dq0 coord. (cont.)
1.3.2 Flux linkage eqn. in dq0 coord.
Rewrite flux linkage eqn. in abc coord.
Ψ abc L11 Ψ fDQ L21 L12 iabc i L22 fDQ
0 idq 0 r fDQ i fDQ
Where D is Park‟s transformation matrix I is a unity matrix
where:
rdq 0 rabc diag(ra , ra , ra )
DpΨ abc
discussed below.
Chapter 1 Synchronous machine (S. M.) models
1.3.1 Voltage equation in dq0 coord. (cont.)
Derive the expression for the term ”DpΨ abc”
DpΨ abc p( D Ψabc ) ( pD) Ψabc pΨ dq0 ( pD) D1Ψdq0 Where:
uabc pΨ abc rabc u pΨ 0 fDQ fDQ 0 iabc i r fDQ fDQ
Multiply T to both-sides of volt. eqn., we have:
2 cos cos cos( ) cos( )
Chapter 1 Synchronous machine (S. M.) models
1.2 Park‟s transformation (cont.) Relation of dq-abc coordinates
f abc D1 f dq0
Here,
cos a D 1 cos b cos c
sin a 1 sin b 1 sin c 1
a b 120 120 c
Chapter 1 Synchronous machine (S. M.) models
v v f i
d
0
0
f d id f a ia a
2 id
2 iq
Im
c
v
v f i : Syn. . d:
Chapter 1 Synchronous machine (S. M.) models
1.2 Park‟s transformation (cont.) Important relation v v 2 2 2 2 f f d f q i id iq Im
D 0 uabc udq 0 l.h.s. u u 0 I fDQ fDQ
D 0 pΨ abc D 0 r.h.s. pΨ 0 I fDQ 0 I rabc 0 0 D 1 r fDQ 0
udqo Ψ dq 0 S dq 0 rdq 0 u p Ψ 0 0 fDQ fDQ
0 1 0 Ψ pΨ 1 0 0 dq 0 dq 0 0 0 0
sin a 1 0 1 0 d sin b 1 1 0 0 dt sin c 1 0 0 0 Ψ q Ψ d 0
sin a 2 ( pD) D 1 cos a 3 0 sin b cos b 0 sin c cos a cos cos c b 0 cos c
DpΨ abc pΨ dq0
The final volt. eqn. in dq0 coord.
Part I Power system element models
Chapter 1 Synchronous machine models (b)
Chapter 1 Synchronous machine (S. M.) models
1.2 Park‟s transformation (from abc to dq0 coordinates) Definition of Park‟s transformation:
i abc i dq 0 ; uabc udq 0
dΨ d dt dΨ q dt
0 0
Later see: with clear phy. meanings. In dq0 coordinates: Ldq0 = const. d q: decoupled flux linkage eqn.
The second term is corresponding to the electromechanic power transferred from rotor to stator. We shall phronous machine (S. M.) models
where
Multiply the both-sides by T Yield flux linkage eqn. in dq0 coord.
Ψ dq 0 D 0 L11 Ψ L 0 I fDQ 21 DL11 D 1 1 L21 D
Ldq 0 fDQ : sparse
Chapter 1 Synchronous machine (S. M.) models
1.3 S.M. MKS unit model in dq0 coord.
1.3.1 Voltage equation in dq0 coord.
Rewrite volt. eqn as:
(mac. rotor f.)
Here, iabc: positive seq.
a t 0 b t 0 120 c t 0 120
2 2 3 i cos i cos i cos i I m cos( 0 0 ) const. a a b b c c d 3 3 2 2 2 3 i ( sin ) i ( sin ) i ( sin ) i I m sin( 0 0 ) const. q a a b b c c 3 3 2 i 1 (i i i ) 0 0 a b c 3