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出版时间 :
大规模时滞电力系统特征值计算(第2版)(精)
0.00     定价 ¥ 198.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787030750891
  • 作      者:
    作者:叶华//刘玉田|责编:范运年
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2023-09-01
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内容介绍
时滞是一种普遍存在的现象,是导致控制器性能变差和系统失稳的重要因素。随着电力系统规模增大,新能源发电占比提高,控制响应趋快,电力系统发输配用环节、控制器执行机构及信息通信的时滞效应愈发显著。特征值计算是揭示时滞对电力系统稳定性影响机理和优化设计控制器以消除时滞不利影响的基础。本书将电力系统与数值计算和矩阵理论深度融合,系统地论述了基于谱离散化的大规模时滞电力系统特征值计算理论和关键技术,反映了该领域的最新进展。本书分5篇,共23章,基础篇建立了时滞电力系统的小干扰稳定性分析模型,方法篇提出了基于谱离散化的大规模时滞电力系统特征值计算框架和系列算法,测试篇给出了算法在电力系统仿真分析软件中的实现并验证了它们的准确性、高效性和对系统规模的适应性,应用篇给出了时滞系统特征值计算方法的两个应用,包括时滞/参数变化时的特征值追踪和基于特征值优化的广域阻尼控制器参数整定。 本书可供从事电力系统稳定性分析与控制的科研人员,以及高等院校电气工程专业高年级学生和研究生参考。
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精彩书摘

  第1章时滞电力系统小干扰稳定性分析方法
1.1典型的时滞电力系统
现代电力系统的运行和控制无时无刻不依赖于一个可靠的信息系统。基于计算机技术、通信技术和传感技术的电力信息系统与电力一次系统紧密而有机地结合在一起。电力系统在本质上是一个信息物理融合的电力系统(cyber-physical power system,CPPS)。考虑时滞影响后,信息物理融合电力系统变为时滞信息物理融合电力系统(delayed CPPS,DCPPS),需要建立相应的建模、分析、优化和控制方法体系。针对大规模时滞电力系统,本书研究适用于小干扰稳定性分析和控制的特征值计算方法。为了表述方便,本书将“时滞信息物理融合电力系统”简称为“时滞电力系统”。本节介绍两种典型的时滞电力系统。
1.1.1广域测量系统
现代电力系统的能量管理系统(energy management system,EMS)利用数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统提供的信息实现对电力系统的在线安全监视,并根据调度指令完成对电力系统设备的远程操作和调节。20世纪90年代以来,卫星授时系统的诞生、电力通信网络和数字信号处理技术的不断发展,使基于相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的广域测量系统(wide-area measurement system,WAMS)得到迅猛发展,为大规模互联电力系统的状态感知提供了新的信息平台,为广域保护和协调控制提供了新的实现手段。
随着电力系统规模的不断增长和智能电网的深入建设,国内外的WAMS均取得了长足的发展。截至2013年底,我国所有省级电力调度与控制中心均建成了WAMS,其中有超过2400套PMU在所有500kV及以上电压等级的厂站中运行美国能源部的报告指出,至2013年底美国共计有1126套PMU在电网中运行[9]。WAMS以PMU为底层测量单元,经通信系统将测量值高速地传送到相量数据集中器(phasor data concentrator,PDC),经过一定的数据处理后对电力系统进行动态监测并实现其他高级应用[7,1()]。PMU利用全球定位系统(global positioning system,GPS)的授时功能,以相量形式高速采样(30~60Hz,最高可达120~240Hz)系统元件的状态,并为采样数据提供唯一的时间标签。与基于远方终端单元(remote terminal unit,RTU)的SCADA系统2~4s的采样周期不同,WAMS能够实时同步采集地理上分布在数千公里范围内系统的动态信息。基于WAMS可以实现的高级应用包括:电力系统动态监测与状态估计、参数辨识、稳定性监测与评估、低频振荡辨识和广域阻尼控制、故障定位与广域保护等M。
20多年以来,国内外学者针对基于广域测量信息的电力系统分析与控制开展了大量研究。作为WAMS的一项高级应用,基于广域测量信息的广域阻尼控制,通过引入有效反映区间低频振荡模式的广域反馈信号,如发电机相对转速和功角、联络线功率等,能够显著地增强对制约大规模互联电网输电能力的区间低频振荡问题的控制能力。广域阻尼控制器(wide~area damping controller,WADC)与抑制局部或本地低频振荡的电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)一起,可以形成“本地+广域”的分层递阶控制结构。利用直流输电系统的快速功率调制能力和对区间低频振荡良好的可控性,直流输电系统的附加广域阻尼控制能有效地提升系统的动态稳定水平。2008年中国南方电网有限责任公司(简称南方电网)就建成了世界上**套附加在多回高压直流输电(high voltage direct current,HVDC)系统上的广域阻尼控制系统,显著地提高南方电网中关键区间振荡模式的阻尼水平和关键断面上的静稳极限。美国西部电网(Western Interconnection)于2016年开始建设并闭环投运了太平洋直流输电系统附加广域阻尼控制,显著地提升了关键区间低频振荡模式的阻尼水平[16]。
然而,时滞(time delay),也称为时延(latency),是信息系统的固有特性[28]。广域测量信号在采集、路由、传输和处理过程中存在数十到几百毫秒的时滞。如图1.1所示,广域阻尼控制回路中的时滞由四部分组成:测量时滞rm(包括电流/电压互感器采集时滞、相量计算时滞、数据封装时滞)、通信时滞(包括上行链路时滞TUP和下行链路时滞Td(3wn)、计算时滞Teal(控制器生成广域阻尼控制信号的时滞)和控制时滞TC(执行单元执行控制信号的时滞)。Tm为PMU产生的时滞,由几乎恒定的同步采样、相量计算以及数据打包时滞和抖动的数据发送时滞组成。Tcal由PMU数据同步造成的随机时滞和恒定的计算时滞组成。控制时滞TC包括信号通过WADC的时滞与被控设备收到控制信号到其响应的时滞,为数值很小的固定时滞。TUP和分别为PMU数据在上行通道和下行通道中传输的通信时滞,是广域阻尼控制回路产生时滞的主要原因,由串行时滞(serial delay)、路由时滞(routingdelay)和传播时滞(propagation delay)组成[32’33]。串行时滞取决于数据包的长度和链路的传输速率。链路的传输速度的单位是bit/s,例如某以太网专线的传输速率为2Mbit/s。路由时滞包括节点处理时滞和排队时滞。路由器的优劣对处理时滞起决定性的作用,而排队时滞取决于网络的拥堵程度。传播时滞取决于传播距离及传播速度。传播速度取决于该链路的物理媒介(光纤、双绞线、卫星等),一般等于或者小于光速,单位是m/s。考虑到来自远方的反馈信号在各种测量设备、通信信道和计算机系统中的路由时间、不同区域信号的同步等待时间等,当通信网络的结构比较复杂并且有大量数据需要传输时,实际的通信时滞往往在100ms以上现场实测结果表明,我国南方电网广域阻尼控制回路的通信时滞约为110ms[35],美国西部电网太平洋直流输电附加广域阻尼控制回路的通信时滞*高达113ms此外,美国电科院曾开展不同WAMS通信
结构单点多点传送,unicast/multicast)和不同采样频率(30/60Hz)下WAMS的通信时滞测试。结果表明,WAMS的*大时滞可达460ms[36]。
传统电力系统采用本地状态量或测量量构成局部控制器,通常忽略10ms左右时滞带来的影响。因而,可以采用不同的理论与方法对电力系统和信息系统分别进行研究。然而,广域阻尼控制回路中数百毫秒的时滞对控制器的性能产生重要影响,并为电力系统带来运行风险[37]。例如,我国南方电网多直流附加广域阻尼控制系统中,广域信号的通信时滞导致5.5Hz左右的高频振荡。因此,利用广域测量信息进行电力系统阻尼控制时,必须计及时滞的影响。
1.1.2MMC-HVDC系统
随着我国碳达峰碳中和战略的实施和以新能源为主体的新型电力系统建设的推进,以风电、光伏为代表的新能源必将实现更大规模的并网,逐渐替代传统化石能源。基于模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的柔性直流输电技术具有模块化程度高、有功无功解稱控制、输出电压畸变小、无换相失败问题、可向无源系统供电、具有黑启动能力、适合构成多端直流输电(multiterminal direct current,MTDC)系统等*特优势[38,39],已在新能源并网、电网异步互联、孤岛和弱系统供电等领域获得了广泛的工程应用。近十年来,我国投运和建设了世界上数量最多的MMC-HVDC工程,并朝着大容量、远距离、特高压、多端、混合级联等方向发展例如,我国于2020年投运的张北四端柔性直流输电工程是目前世界上电压等级*高士500kV)、输送容量最大(张北3000+康保1500MW)的多端柔性直流电网(MMC-MTDCgrid)工程。该工程显著提升了张家口新能源外送能力,为北京2022年冬奥会提供了安全稳定的绿色电能。柔性直流输电技术正成为破解大规模新能源并网和消纳难题的关键技术和有效手段之一。
MMC每个桥臂的子模块(sub-module,SM)高达数百个,多个控制环节无法由单一控制器完成。考虑到MMC-HVDC控制系统的可靠性和冗余要求,各电气量采样、极控、阀控等环节均*立组屏。MMC-HVDC控制系统的各控制环节的功能多,不同控制环节之间的通信量大,导致系统的控制链路时滞较大。MMC-HVDC控制系统的结构、功能和控制时序,如图1.2所示。下面*先介绍MMC-HVDC控制系统各部分的功能,然后分析控制链路的时滞。
如前所述,MMC-HVDC控制系统主要由电气量采样、极控和阀控三部分组成。①电气量采样由输入/输出(I/O)装置实现,负责对电压和电流互感器(TV/TA)测量得到的模拟量信号进行滤波和A/D采样,输出离散的数字量采样码值。

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第二版前言
**版前言
主要符号表
*字母缩略词表
基础篇
第1章 时滞电力系统小干扰稳定性分析方法 3
1.1 典型的时滞电力系统 3
1.1.1 广域测量系统 3
1.1.2 MMC-HVDC系统 5
1.2 小干扰稳定性分析方法7
1.2.1 函数变换法 7
1.2.2时域法 8
1.2.3 预测补偿法 9
1.2.4 值集法 10
1.2.5 特征值分析法 10
1.3 本书的章 节安排 11
第2章 时滞电力系统小干扰稳定性分析建模理论 14
2.1 电力系统动态模型 14
2.1.1 系统模型概述 14
2.1.2 动态元件模型 15
2.2 开环电力系统小干扰稳定性分析模型 22
2.2.1 小干扰稳定性分析原理 22
2.2.2 线性化微分方程 24
2.2.3 线性化代数方程 27
2.2.4 DAE 模型 30
2.3 DDAE 转化为DDE 35
2.3.1 概述 35
2.3.2 指数不为1海森伯格形式的 DDAE转化为DDE 36
2.3.3 指数为1海森伯格形式的 DDAE转化为 DDE 43
2.4 闭环时滞电力系统小干扰稳定性分析模型 45
2.4.1 DDAE模型 45
2.4.2 DDE模型 50
2.4.3时滞合并性质 51
2.4.4 三种情况下DDE模型 54
2.4.5 WADC模型 56
2.4.6 伪时滞状态变量说明 58
第3章 谱离散化方法的数学基础 59
3.1时滞系统特征方程、特征值灵敏度和摄动 59
3.1.1时滞系统的特征方程 59
3.1.2时滞系统的谱特性 61
3.1.3 特征值对时滞的灵敏度 65
3.1.4 特征值对运行参数的灵敏度 74
3.1.5时滞系统特征方程的摄动 75
3.2 谱离散化中的数值方法 78
3.2.1 PS法 78
3.2.2 LMS法 92
3.2.3 IRK法 99
方法篇 (I)
第4章 大规模时滞电力系统特征值计算框架 109
4.1 半群算子 109
4.1.1 解算子 109
4.1.2 无穷小生成元 115
4.2 谱映射 117
4.2.1 算子谱定义 117
4.2.2 谱映射 118
4.3 谱离散化 120
4.3.1 方法分类 120
4.3.2 研究现状述评 122
4.4 谱变换 123
4.4.1 位移-逆变换 123
4.4.2 凯莱变换 126
4.4.3 旋转-放大预处理 131
4.4.4 特性比较 136
4.5 谱估计 136
4.5.1 克罗内克积变换 137
4.5.2 IRA算法 140
4.5.3 Krylov-Schur方法 145
4.5.4 MVP和MIVP的高效实现 151
4.6 谱校正 152
第5章 基于IIGD的特征值计算方法 156
5.1 IGD-PS方法 156
5.1.1 基本原理 156
5.1.2 离散化矩阵 157
5.2 IIGD方法 159
5.2.1 克罗内克积变换 160
5.2.2 位移-逆变换 160
5.2.3 稀疏特征值计算 160
5.2.4 特性分析 162
第6章 基于EIGD的特征值计算方法 163
6.1 IGD-PS-II方法 163
6.1.1 基本原理 163
6.1.2 离散化矩阵 164
6.1.3 AN的特性分析 169
6.2 EIGD方法 169
6.2.1 克罗内克积变换 170
6.2.2 位移-逆变换 170
6.2.3 稀疏特征值计算 171
6.2.4 特性分析 173
第7章 基于IGD-LMS/IRK的特征值计算方法 174
7.1 IGD-LMS方法 174
7.1.1 单时滞情况 174
7.1.2 多时滞情况 177
7.2 IGD-IRK方法 180
7.2.1 单时滞情况 181
7.2.2 多重时滞情况 185
7.3 大规模时滞电力系统特征值计算 190
7.3.1 位移-逆变换 190
7.3.2 稀疏特征值计算 191
7.3.3 特性分析 192
第8章 基于SOD-PS的特征值计算方法 194
8.1 SOD-PS方法的基本原理 194
8.1.1 空间X的离散化 194
8.1.2 空间X+的离散化 196
8.1.3 解算子的显式表达式 197
8.1.4 伪谱配置离散化 199
8.2 解算子伪谱配置离散化矩阵 200
8.2.1 矩阵ΠM 200
8.2.2 矩阵ΠM,N 202
8.2.3 矩阵ΣM,N 203
8.2.4 矩阵ΣN 208
8.3 结构化的解算子伪谱配置离散化矩阵 209
8.3.1 T(h)**个解分段的离散化 210
8.3.2 T(h)第二个解分段的离散化 213
8.3.3 解算子伪谱配置离散化矩阵 214
8.4 大规模时滞电力系统特征值计算 214
8.4.1 坐标旋转预处理 214
8.4.2 旋转-放大预处理 214
8.4.3 稀疏特征值计算 220
8.4.4 算法流程及特性分析 224
第9章 基于SOD-PS-II的特征值计算方法 226
9.1 SOD-PS-II方法 226
9.1.1 基本原理 226
9.1.2 解算子伪谱差分离散化矩阵 227
9.2 大规模时滞电力系统特征值计算 235
9.2.1 旋转-放大预处理 235
9.2.2 稀疏特征值计算 236
9.2.3 特性分析 239
第10章 基于SOD-LMS的特征值计算方法 240
10.1 SOD-LMS方法 240
10.1.1 LMS 离散化方案 240
10.1.2时滞*立稳定性定理 243
10.1.3 参数选择方法 248
10.2 大规模时滞电力系统特征值计算 251
10.2.1 旋转–放大预处理 251
10.2.2 稀疏特征值计算 251
10.2.3 特性分析 253
第11章 基于SOD-IRK的特征值计算方法 254
11.1 SOD-IRK方法 254
11.1.1 离散状态空间XNs 254
11.1.2 方法的基本思路 255
11.1.3 Radau IIA离散化方案 256
11.1.4 其他 IRK离散化方案 260
11.2 大规模时滞电力系统特征值计算 272
11.2.1 旋转–放大预处理 272
11.2.2 稀疏特征值计算 273
11.2.3 特性分析 275
方法篇(II)
第12章 基于DDAE和部分谱离散化的大规模时滞电力系统特征值计算
框架 279
12.1 基于DDE的谱离散化方法的计算效率瓶颈 279
12.1.1 谱离散化矩阵维数高,内存占用量大 279
12.1.2 迭代求解MIVP运算,计算效率低 280
12.2 基于DDAE的部分谱离散化基本思想与关键技术 281
12.2.1 基于DDAE的部分谱离散化基本思想 281
12.2.2 半群算子 282
12.2.3时滞与非时滞变量划分 284
12.2.4 部分谱离散化 286
12.2.5 谱变换 288
12.3 基于DDAE的部分谱离散化大规模时滞电力系统特征值
计算框架 291
第13章 基于PIGD-PS/LMS/IRK的特征值计算方法 292
13.1 PIGD-PS方法 292
13.1.1 基本原理 292
13.1.2 伪谱部分离散化矩阵 293
13.2 PIGD-LMS方法 297
13.2.1 离散化向量定义 297
13.2.2 BDF部分离散化矩阵 298
13.3 PIGD-IRK方法 302
13.3.1 离散化向量定义 302
13.3.2 Radau IIA部分离散化矩阵 303
13.4 大规模时滞电力系统特征值计算 307
13.4.1 位移–逆变换 307
13.4.2 稀疏特征值计算 309
13.4.3 特性分析 312
第14章 基于PEIGD(PIGD-PS-II)的特征值计算方法 313
14.1 PEIGD方法 313
14.1.1 基本原理 313
14.1.2 伪谱部分离散化 314
14.2 大规模时滞电力系统特征值计算 321
14.2.1 位移–逆变换 321
14.2.2 稀疏特征值计算 322
14.2.3 特性分析 323
第15章 基于PSOD-PS的特征值计算方法 325
15.1 PSOD-PS方法的基本原理 325
15.1.1 区间[.τmax,0]上变量的离散化 325
15.1.2 区间[0,h]上变量的离散化 326
15.1.3 解算子的显式表达式 327
15.1.4 伪谱配置部分离散化 329
15.2 伪谱配置部分离散化矩阵 330
15.2.1 矩阵* 330
15.2.2 矩阵* 332
15.2.3 矩阵* 334
15.2.4 矩阵*339
15.3 结构化的解算子伪谱配置部分离散化矩阵 341
15.3.1 T(h)**个解分段的部分离散化 341
15.3.2 T (h)第二个解分段的部分离散化 346
15.3.3 解算子伪谱配置部分离散化矩阵 347
15.4 大规模时滞电力系统特征值计算 348
15.4.1 旋转–放大预处理 348
15.4.2 稀疏特征值计算 349
15.4.3 特性分析 352
第16章 基于PSOD-PS-II的特征值计算方法 353
16.1 PSOD-PS-II方法 353
16.1.1 基本原理 353
16.1.2 解算子伪谱差分部分离散化矩阵 355
16.2 大规模时滞电力系统特征值计算 366
16.2.1 旋转–放大预处理 366
16.2.2 稀疏特征值计算 367
16.2.3 特性分析 369
第17章 基于PSOD-IRK的特征值计算方法 370
17.1 PSOD-IRK方法 370
17.1.1 基本原理 370
17.1.2 解算子Radau IIA部分离散化矩阵 372
17.2 大规模时滞电力系统特征值计算 376
17.2.1 旋转–放大预处理 376
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