基于广域测量的电力系统在线安全分析若干的研究.pdf

华中科技大学 博士学位论文 基于广域测量的电力系统在线安全分析若干关键问题的研究 姓名：李大虎 申请学位级别：博士 专业：电力系统及其自动化 指导教师：曹一家 20060927 II 摘 要 以同步相量技术为基础的广域测量系统的出现为大型互联电力系统实现分布式 同步测量、动态安全监测、在线安全分析以及广域稳定控制提供了可能，是电力系统 发展的前沿课题之一。 本文首先介绍了广域测量系统的概念及其在电力系统中的应用。其次研究了基于 广域测量系统的实时动态监测/状态估计、负荷建模及在线安全分析方法。最后，总结 全文并展望了今后的研究方向。全文内容主要包括如下几个章： 第一章分析了传统信息采集系统和动态安全分析的不足，指出了可靠信息的重要 性，提出两种广域测量系统的概念并进一步介绍基于广域测量系统的电力系统的各种 研究和应用，并对广域保护/稳控技术和战略电力基础设施防御系统进行了简单介绍。 第二章分析了相量测量单元 （PMU） 优化配置的问题。 由于价格和技术上的原因， 目前还不可能在全网安装相量测量单元，如何以最少数目的相量测量单元最大限度的 观测电网状态或动态行为是现阶段广域测量系统首先需要考虑的问题。本文分别提出 了在保证电网完全可观测和在暂态情形下能够捕捉电网动态行为两个不同的方面进 行相量测量单元优化配置的方法。 第三章提出了一种基于混合量测的动态状态监测/估计算法。 电力系统动态监测是 在线安全分析的基础，而传统的数据采集和监控系统（SCADA）无法动态监测电网， PMU 的出现为动态监测提供了可能， 但是在现阶段 PMU 的配置可能无法满足电网可 观测的要求，所以基于混合量测的动态监测/状态估计技术成为目前研究的热点与难 点，本文尝试性地利用节点间电压变化的灵敏度关系有效地解决了这一问题。 第四章提出了一种基于广域测量的负荷建模方法。针对传统基于负荷特性测量装 置量测的大区电网负荷建模存在的问题以及现阶段广域测量系统的特点，提出了基于 局部 PMU 观测的负荷建模方法，该方法结合粒子群优化算法和时域仿真计算可以同 时辨识出系统所有负荷节点处的负荷模型。 第五章提出了两种基于广域测量系统的暂态稳定分析方法。充分利用各种数据挖 III 掘技术、支持向量机以及支持向量回归模型分别建立一个稳定分类模型和一个外推预 测模型。前者采用粗糙集和自组织特征映射分别对输入量进行提取和对输入样本进行 预分类，利用支持向量机的优良特性获得模糊样本的最优分类面，以达到较高的分类 精度。后者通过自组织特征映射对训练样本集进行聚类分析，再通过支持向量回归模 型对同类样本进行学习，仿真结果表明，经过聚类分析后的外推模型具有更高的预测 精度。 第六章提出了一种基于广域测量系统的电压稳定分析方法。通过局部测量可以对 系统电压稳定进行评估，把局部负荷支路等值成一个单负荷无穷大机系统，先研究局 部等值系统的电压稳定指标，再经过综合，考虑全系统的电压稳定指标，该方法可以 极大地减少计算时间。针对传统方法未能考虑等效支路充电电容的影响以及负荷模型 参数的变化，本文改进了传统方法，综合考虑了这两个方面对电压稳定的影响。 第七章提出了一种基于广域测量系统的低频振荡模式在线识别方法。针对传统 Prony 方法对噪声十分敏感的特性，本文分析了多种滤波技术，提出了模糊滤波方法 并分析该方法的优势所在，最后通过仿真计算进一步说明噪声对低频振荡主导模式识 别的影响。 关键词：相量测量单元；广域测量系统；优化配置；动态监测/动态状态估计；负荷建 模；暂态稳定；电压稳定；低频振荡 IV ABSTRACT The appearance of synchronized phasor measurement based wide-area measurement system (WAMS) which is one of the new front subjects in power system can make the distributed synchronized phasor measurement, dynamic security monitoring, online security analysis and wide-area stability control possible for large interconnected power grid. Firstly, the concept of wide-area measurement system and applications of the wide-area measurement system in power system are introduced in this dissertation. Secondly, this paper has studied the wide-area measurement based real-time dynamic monitoring/state estimation, load modeling and dynamic security analysis methods. At last, this dissertation summarizes all the work which has been done in this dissertation and also proposes the potential prospect of new research directions of wide-area measurement system in power system. The dissertation consists of seven main chapters as follows: The first chapter analyzes the shortcomings of the traditional information acquisition system and traditional dynamic security analysis methods, points out the importance of the credible information, presents two concepts of wide-area measurement system and introduces various researches and applications of wide-area measurement system in power system. At end of this part, the concepts and corresponding introductions of wide-area protection and strategy power infrastructure defense system are also given out. The second chapter analyzes the optimal placement of phasor measurement unit (PMU). Due to the factors of the price and technology, now it is impossible to place PMU at all the buses in the power system. How to use the minimal number of PMU to obtain the maximal observability to power grid is the chief problem need to solve in the current wide-area measurement system. In this part, the dissertation has proposed two optimal placement methods which can meet the requirements of observablity of power grid or can catch the transient performance of all the generations, respectively. V The third chapter has proposed a hybrid measurements based dynamic state estimation method. Dynamic monitoring is the basis of online security analysis, but the traditional supervisory control and data acquisition (SCADA) system can not supervise the power system in real time. The appearance of PMU makes the dynamic monitoring become possible. But because the placement of PMU of current stage may not guarantee the power grid to be observed, the hybrid measurements based dynamic supervisory or dynamic state estimation becomes the chief difficulty of current research. This dissertation uses the relationship of voltage sensitivities of buses to solve this difficulty. The fourth chapter has proposed a wide-area measurement based load modeling method by local measurements and pseudo-measurements of PMUs. By supposing the generator models and the transmission line models are relatively accurate, the proposed method can obtain the all load models of every load bus by using the time domain simulation and evolutionary algorithm. The fifth chapter has proposed two wide-area measurement based transient stability analysis methods. In this chapter, a stability classifier and a prediction model are set up by using of data mining technology, support vector machine (SVM) and support vector regression (SVR) models. The former uses rough set theory and self-organizing feature map (SOFM) to extract the features of the inputs and pre-classify the input samples, respectively, and at last the SVM can be used to find the optimal separating hyper-plane for the fuzzy samples, which can improve the precision of the classification. The latter can also get high prediction precision by using SOFM to classify the samples and SVR to train the samples classified. The sixth chapter has proposed a wide-area measurements based voltage stability analysis method. The local measurements can be used to assess the voltage stability problem. By using local measurements one local load branch can be seen as a simple load infinite system, so we can study the local voltage stability index at first, and then obtain the voltage stability index of the all system by synthesizing. This method can meet the VI requirement of real-time analysis. But the traditional equivalent method can not consider the effect of the branch capacitance and also not consider the change of load components. In view to the two defects, this dissertation ameliorates this local equivalent system based voltage stability analysis method. The seventh chapter has proposed a wide-area measurements based low-frequency oscillation analysis method. Prony algorithm is excellent method to identify the low-frequency modes, but it is sensitive to the noise. In this chapter, the dissertation compares several filter methods and proposes a new noise filterfuzzy logic filter, analytical results indicate that the fuzzy filter is better than other methods in noise cancellation. KEY WORDS: Phasor measurement unit (PMU); Wide-area measurement system (WAMS); Optimal placement; Dynamic supervisory/dynamic state estimation; Load modeling; Transient stability; Voltage stability; Low-frequency oscillation I 独创性声明独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他 个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承 担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有 权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和 借阅。 本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密 ，在_年解密后适用本授权书。 不保密。 （请在以上方框内打“” ） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 本论文属于 1 1 绪 论 本章首先介绍了近年来电力系统几次大停电事故，指出实时电力信息监测和在线实时动态安 全分析的基础和重要作用；接着对传统的动态安全分析方法以及传统的信息监测系统作了简单的 介绍并指出了其相应的局限性，引出了同步相量测量技术及基于该技术的广域测量系统的概念， 指出了广域测量系统对电力系统安全稳定分析与控制所引起的至关重要的革命性作用，并介绍了 基于广域测量系统的电力系统状态估计、动态监测、安全分析等应用，对广域保护、战略电力基 础设施防御系统的概念、作用和意义作了进一步介绍；最后，作者就本文的研究内容、章节安排 以及创新点作了说明。 1.1 引言 电力工业是国民经济的支柱产业，电力系统的安全、稳定与国家建设、发展以及 稳定有着十分重要的联系。 电力系统特别是跨区域互联的电力系统已经发展成为人类 历史上构造最复杂的人造技术网络之一，它是一个强非线性、高维数、分层分布的动 态大系统1-3。随着社会经济的发展，人民生活水平的不断提高，人类对电力的需求 和依赖性越來越大，所以对安全稳定供电的要求也越來越高。同时，由于现代电力系 统的容量越来越大，输电等级逐步升高4；高压、特高压输电技术5,6以及灵活交流输 电技术广泛的应用或即将应用大大地增加了系统的复杂性； 跨区域互联大电网成为电 力系统的发展趋势2,7以及电力系统的市场环境增加了许多不利于系统稳定的因素。 由于电力系统自身的复杂性， 导致电力系统在某些小概率意外事故引起的连锁故障所 造成的多米诺骨牌效应下依然显得十分脆弱8-11。 近年来，国内外电力系统多次发生了大停电事故。1996 年 78 月，美国西部接 连发生了两次大停电事故12，切断了西部 11 个州超过 400 万人口的电力供应。2003 年 8 月 14 日，美加电网发生了历史上最大规模的一次停电事故，事故期间 5000 万人 失电，经济损失高达 300 亿美元13-15。随后在 2003 年下半年英国伦敦、瑞典丹麦、 2 意大利全国等多个地区和国家发生大面积停电事故10,11,15，表 1.1 中部分列举了这些 国家和地区的大停电事故及其造成的损失和影响，由表 1.1 可知，这些大停电事故具 有重复性和频发性等特点。在我国，随着经济的持续快速发展，电力需求日益增加， 为了保证电力持续增长要求， 我国发电装机容量在 2020 年将达 910 亿 kW。 同时由 于我国经济发展的不平衡，我国电力发展的基本方针是： “西电东送，全国联网，南 北互济，厂网分开” 。所以，我国电力系统正面临着大的发展和机遇，最终发展成为 全国联网的巨型电力系统。全国互联的电力系统带来巨大经济效益的同时，也给电网 安全带来了很大的潜在问题及挑战，互联系统牵一发而动全身，一旦发生故障将极大 可能地导致连锁事故的发生，将扩大波及范围和危害程度，大面积停电的概率和风险 也大大提高，将会对人民的生命、财产安全造成极大的危害，同时也会极大地危害社 会主义建设。通过对以往大停电事故的经验教训，人们对诱发大面积停电的原因有了 一定的认识： 传统的电力信息的传输速度相对较慢，难以在线实时监测电力系统的动态过 程，难以为事先预测系统的安全稳定性提供必要的实时信息； 在线实时动态安全分析技术的欠缺，目前，互联系统的出现使电网结构日趋 复杂；大功率电力电子器件、大容量输电方式及其之间的交互影响使电网的动态行 为日趋复杂；这些原因使目前的动态安全分析方法难以满足真正在线实时的要求； 潜在的连锁事故的发生将导致停电面积进一步扩大， 而导致连锁事故发生的主 要原因是传统电力系统的保护和稳定控制只能依赖于局部信息， 很难做到全局优化协 调。 以上分析告诉我们，在我国，为了避免大停电事故的发生，应该对基于“三道防 线”安全稳定控制提出更高的要求16，而实时动态监测和动态安全分析（Dynamic Security Assessment, DSA）是安全稳定控制的基础，进一步大力发展更加快速、准确、 有效的信息采集系统以及安全稳定分析方法具有十分重要的意义。 传统的动态安全分 析指的是评价系统受到大扰动后过渡到新的稳定运行状态的能力， 并对必要的预防措 施和补救措施给出适当的参考方案17,18。在本文，为了叙述方便，把一切扰动后的过 渡状态的动态分析称之为动态安全稳定分析， 其分析方法称之为动态安全稳定分析方法。 3 表 1.1 国外近期发生的大停电事故 Table 1.1 Some recent blackouts in foreign 国家 发生时间 事故名称 事故描述 美国 1994 年 12 月 14 日 美国西部网大停电 系统解列成东西南北四个大岛， 事故 影响到 14 个州 200 万人的用电 美国 1996 年 7 月 2 日 美国西部网大停电 系统解列成五个孤岛，事故影响 14 个州 200 万用户 美国 1996 年 8 月 10 日 美国西部网大停电 系统解列成四个孤岛， 事故影响 9 个 州 750 万用户 美国、 加拿大 2003 年 8 月 14 日 美加大停电 整个系统损失 61,800 MW 负荷，停 电范围超过二万四千平方公里， 受影 响区域的人口达 5000 万。单纽约地 区停电 29 小时，直接损失 300 亿美 元。 意大利 1994 年 8 月 24 日 意大利大停电事故 解列后由于低电压使低频减载不能 全部动作。 意大利 2003 年 9 月 28 日 意大利大停电事故 6,400MW 的功率缺额，最后导致频 率崩溃。 马来西亚 1996 年 8 月 3 日 马来西亚大停电事 故 北部为受电系统，由于机组纷纷解 列， 有功缺额高达 2143MW， 而低频 减载容量仅为 1580MW，16 秒后系 统崩溃。 马来西亚 2003 年 9 月 1 日 马来西亚大停电事 故 马来西亚北方 5 个州（Perlis, Perak, Kelantan, Kedah， Penang） ，发生大 停电事故，停电持续约 4 个小时。 莫斯科 2005 年 5 月 25 日 莫斯科大停电 电网超负荷运行引起大停电事故， 事 故影响 150200 万人， 直接经济损失 17 亿卢布，恢复时间 41 小时。 瑞士 2005 年 6 月 22 日 瑞士铁路大停电 全国铁路网停电达 3 小时， 影响人口 10 万人，原因是 1.万伏的供电线 路的电压降到.2 万伏。 印尼 2005 年 8 月 18 日 印尼大停电事故 输电网故障导致三大电厂关闭， 最终 引起大停电，影响人口 1 亿，持续时 间半小时。 4 1.2 动态安全稳定分析方法综述19-88 1.2.1 暂态稳定分析方法 19-37 电力系统暂态稳定是指电力系统受到大扰动后， 各同步电机保持同步运行并过渡 到新的或恢复到原来稳态运行方式的能力16。目前，电力系统暂态稳定分析有两种基 本方法： 数值积分法（时域仿真法） ，由于电力系统的动态问题在数学上可以归结为一 组连续与离散变量动态共存的高维非线性微分差分代数方程(Differential Difference Algebraic Equations, DDAE)，时域仿真法是目前唯一实用的求解 DDAE 的 有效方法，这种方法不仅适用于暂态稳定分析，也适用于小扰动下的动态稳定分析以 及电压稳定分析。 传统的用于暂态分析的时域仿真法19-23将电力系统各元件模型根据 元件间的拓扑关系形成全系统模型，这是一组联立的微分代数方程组，然后以稳态工 况或潮流解为初始值，求扰动下的数值解，即逐步交替求解微分和代数方程，求得系 统状态量和代数量随时间的变化曲线， 并根据转子摇摆曲线来判断系统在大扰动下能 否保持同步运行。该方法的优点在于它可以适用于各种不同详细程度的元件数学模 型，而且分析结果准确、可靠、丰富，可以直观地给出各种量随时间变化的曲线；其 缺点在于反复交替求解微分代数方程需要消耗大量的 CPU 时间，难以满足在线分析 和决策的要求。针对传统数值积分的不足，文献24,25分别提出了采用预估校正法 和高阶 Taylor 级数展开式的改进时域仿真法， 这些方法利用较大的积分步长来克服计 及发电机凸级效应的时变矩阵不利影响，可以很大程度上减小迭代次数，减少积分时 间。 直接法，直接法不需要求解微分方程组，而是通过构造一个类似“能量”的标 量函数，即李雅普诺夫函数，来判断系统的稳定性，它是一种定性的分析方法。直接 法的最大优点是通过能量判据来判别稳定，不需要逐次积分，有较快的计算速度，并 且可以给出稳定度；但是该类方法也存在不足，首先，直接法的模型比较简单，目前 实用软件大部分采用发电机二阶经典模型，恒阻抗负荷并且未能计及励磁系统的影 响；其次，直接法的分析结果也过于保守。传统的直接法21, 26-32有相关不稳定平衡点 5 （RUEP）法、势能边界面法（PEBS） 、BCU 法、扩展等面积法（EEAC）以及综合 法。 直接法的出现虽然为电力系统动态安全分析提供了新的思路， 并且由于计算速度 快、可以定性分析稳定裕度等优点越来越得到人们的青睐，但是由于其自身适应性较 差，也不能提供详细的系统动态过程等缺点，所以直接法还不能完全取代时域仿真法 在稳定分析领域的地位，在更多情况下往往采用这两种方法相结合的稳定分析方法 33-37，这样既能增强模型的适应性并能提供系统详细完整的动态行为曲线，可以提高 计算速度，又可以获得稳定裕度指标。 1.2.2 动态稳定分析方法 电力系统动态稳定是指电力系统受到小的或者大的扰动后， 在自动调节和控制装 置的作用下， 保持长过程的运行稳定性的能力16。 其判据为在受到小的或大的扰动后， 在动态摇摆过程中发电机相对功角和输电线路功率呈衰减振荡状态， 电压和频率能恢 复到允许的范围。由于动态稳定分析是对一个中长期稳定性的分析，所以在大扰动下 传统的数值积分法仍然适用，本节主要介绍小干扰情况下的动态安全分析。对于小扰 动的下的动态稳定分析，系统的非线性微分方程可以在工作点附近线性化，把非线性 微分方程化为线性微分方程， 此时线性系统理论的分析方法成为小干扰条件下动态稳 定分析的主要方法。传统的小干扰稳定动态分析方法广泛采用特征分析法，该方法是 将描述电力系统动态特性的微分代数方程通过线性化一个所谓的状态矩阵 A19-22， 再通过计算矩阵 A 的全部特征值来判断系统稳定性， 目前常用的 QR 算法计算 A 的全 部特征根。该方法的优点在于能根据全部特征值清楚地确定和分离所有的模态，并且 根据特征向量可以容易地确定模态和状态量之间的关系。 但是该方法也存在很大的缺 点，通常 QR 法适合进行计算的矩阵一般为几百至一千阶，但是对于大规模电力系统 状态变量往往达数万个，这将引起“维数灾”现象19-22出现，使传统的 QR 法难以有 效进行求解。 选择模式分析法（SMA） 19-22, 38,39只需要计算一部分对稳定性判断起关键作用的 特征值， 从而使状态方程阶数大大地降低， 可以极大地节省机时。 但是对于互联系统， 6 即使采用降阶后的状态矩阵仍然可能出现“维数灾”问题。文献40首次提出了 AESOPS（Analysis of Essentially Spontaneous Oscillation in Power System）算法，该算 法仅仅计算与转子角模式相关的特征值，而一次只计算一对共轭特征值，该方法可以 适合大规模电力系统，基本解决“维数灾”问题，计算速度快，可以提供模态信息， 但是该方法由于采用迭代算法，对初值比较敏感，并且容易发生“丢根”现象。 其他还存在一些常用的小干扰稳定特别是低频振荡的分析方法，如频域分析法， 文献41-45采用 Prony 算法进行低频振荡分析，这类算法需要将实测信号视为某些频 率固定、幅值按指数规律变化的正弦信号。 1.2.3 电压稳定分析方法 19,46-62 电力系统电压稳定是指电力系统受到小的或大的扰动后， 系统电压能够保持或者 恢复到允许的范围内，不发生电压崩溃的能力16。电压稳定问题的本质19,21,46-54是一 个动态问题，它与发电机及其调节系统、负荷、无功补偿系统、有载变压器抽头的调 节、直流输电等元件的动态特性有很大的关系，所以目前很多电压稳定的研究是基于 各种元件的电压稳定机理和建模的探索55-60。电压失稳的判据为母线电压下降，平均 值持续低于限定值， 利用暂态稳定和动态稳定分析程序可以计算出暂态和动态电压稳 定性。除了利用数值仿真计算暂态和动态电压稳定问题之外，还有一些其它的分析方 法。在一个缓慢的动态过程中，如负荷的缓慢增加导致母线电压缓慢下降，通常以静 态电压分析方法来分析这种缓慢的动态过程某时刻运行状态的电压稳定裕度进而来 判断电压稳定问题。 相应的方法有灵敏度分析法19， 潮流多解分析法49,61,62， QV 19 等。这些方法各有优缺点，其中灵敏度分析法物理概念明确，计算简单，在潮流计算 的基础上只需要少量额外计算就可以获得灵敏度， 但是灵敏度计算缺乏统一的灵敏度 分析理论作为基础，各个文献都按自己的方法进行灵敏度分析，没有统一的标准，并 且灵敏度分析并未能计及负荷动态、无功越限以及有功经济调度的影响。潮流多解是 以一对相关邻近潮流解之间的距离来判断电压稳定性， 间接克服了潮流方程雅可比矩 阵在临界点奇异带来的收敛问题。QV 法物理概念明确，但是潮流方程在电压崩溃 点处不易收敛。 7 分歧理论是进行电力系统稳定分析的一种新理论， 它能研究传统电力系统稳定分 析所未涉及的一类新问题，在电力系统电压稳定的研究中也被广泛利用，便于章节安 排的需要，本文在 1.2.5 节给予介绍。 1.2.4 基于人工智能的安全稳定分析方法 电力系统是一个超大规模强关联快动态的高度非线性系统， 暂态稳定性预测与控 制非常复杂，人工智能的出现为电力系统安全稳定提供了一种新的方法和途径，能够 很方便地处理各种非线性问题，并具有并行计算、自适应、自学习、自组织能力以及 容许不精确模型，不需要建立系统的数学模型，可以直接从样本中寻求状态参数与稳 定性指标间的映射关系。用于电力系统稳定分析的智能算法常有人工神经网络、专家 系统、模式识别、数据挖掘、支持向量机等模型。这类文献很多，通常使对历史数据 进行训练或者通过历史数据的学习挖掘数据之间的某种联系， 以便使采用的网络可以 对特征输入量进行准确的分类或预测。如文献63-65分别采用 BP 网络、自组织特征 映射网络、径向基网络进行暂态稳定分类。但是这些方法的精度取决于训练样本的大 小和输入特征的选取，为了选取最能反映分类结果的特征输入，文献66,67采用了粗 糙集等多种特征提取方法来改善分类精度。针对于神经网络存在的误分类现象，混合 网络68和支持向量机69-71模型被采用进行分类可以达到更高的分类效果。同样，神经 网络、支持向量机、决策树等模型也在小干扰稳定72、电压稳定分析73-75中也有广泛 的应用。通过数据挖掘技术，利用仿真、实测的历史数据找出目标电网的安全稳定规 律，也是目前安全稳定分析的一个研究热点76-79。 人工智能方法可以很大程度地提高稳定分析的速度，可以满足在线分析的要求， 但是由于这类方法建立在对历史数据的分析的基础上，所以应该考虑多种方法的结合 以更大范围地提高稳定预测的精度。 1.2.5 其它安全稳定分析方法 区别于传统的动态安全分析方法和基于人工智能的安全分析法， 还有一些其它的 稳定分析方法：如基于动态安全域的稳定分析法80-82、基于受控 Hamiltonian 模型的 8 稳定分析理论83、 基于分歧理论的稳定分析方法84-86、 支路势能法87以及基于正规形 理论的稳定分析法88等。这类方法更多地是对安全稳定性进行量化分析，拓宽了稳定 分析的领域，并为稳定分析提供了更多新的方法和途径。 1.3 信息监测的重要性以及传统信息监测系统的局限性 文献89-93指出信息监测系统的缺陷在北美“8.14”大停电中起了推波助澜的作 用，这充分说明了信息的可靠性（包括信息的充裕性、有效性、完备性以及安全性） 对于电力系统动态安全分析以及灾变防御具有十分重要的意义。为此，应该研究电力 信息的定义、分类、测度以及运动规律；研究如何提高信息利用的数据挖掘方法，挖 掘真正对判断电网运行状态起决定作用的信息； 并需要进一步研究基于可靠数据的新 的动态安全稳定分析方法。传统的电力信息监测方法主要为： 基于远方终端 （Remote Terminal Unit， RTU） 的数据采集与监控系统 （Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA） ，RTU 主要是在线提供大量的静态信息，所以 目前的 SCADA 系统没有实际反映电网动态行为的信息源，其信道和数据库也不支持 电网动态信息的实时传输和存储，因而只能监视电网的静态特征，而不能监测电网的 动态行为，对电网低频振荡等异常行为都难以及时发现。总的来讲，基于 RTU 的 SCADA 系统存在以下不足：SCADA 主站刷新数据时间比较长，通常为 35 秒刷 新一次，并且测量量没有统一的时标，得到的数据是历史的、不一致的；SCADA 测量主要为线路的有功和无功潮流、节点的有功和无功功率注入、线路电流和节点电 压幅值的有效值等， 但是不能反映于电力系统机电动态行为密切相关的相对相角量以 及其派生量；只能监测电网稳态和准稳态运行情况；不能从时、空、幅值的三维 坐标下同时并实时观测电网全局的动态全貌。 SCADA 的这些特性决定了它的运用领域，传统的 SCADA 系统往往和能量管理 系统（Energy Management System，EMS）相结合，通过状态估计给调度中心提供当 前电网状态以及相应的静态分析，对动态安全稳定分析而言，它仅仅起为稳定分析提 供初始值的作用，其初始值来自通过 SCADA 数据的状态估计或潮流计算，所以目前 9 的 EMS 仅仅只涉及静态分析，无法对发生的动态进行分析，也不能对潜在的动态行 为进行预测90-92。 故障录波仪，故障录波和各种保护装置可以在故障发生后提供大量的暂态信 息，而故障录波及故障信息管理系统在正常状态下并不记录数据94,95，并且上传的滞 后时间比较长，所以基于故障录波的数据也存在以下不足：测量为瞬时值，对系统 动态过程信息不全；数据大量冗余，但是无法记录较长时间的动态过程；侧重于 故障后电磁暂态过程的记录和分析，缺乏关键状态量，难以用于机电动态行为的记录 和分析；目前大部分故障录波装置都安装了全球定位系统（Global Position System， GPS） ，可以对不同地点记录的数据统一对时，但是目前也只用于故障和保护的分析。 由上述介绍和分析可知，传统的信息测量系统不能动态监测电网行为，而对电网 动态行为的实时监测在电网动态安全分析和决策中有着十分重要的意义， 并且基于传 统信息测量系统的动态安全分析方法都较难满足实时在线分析的要求， 所以挖掘新的 数据信息，发展基于新的可靠信息测量的动态安全监测系统与分析方法显得十分迫 切。 1.4 同步相量测量单元以及广域测量系统 1.4.1 同步相量测量技术的意义及实现 基于全球定位系统（GPS）技术的同步相量测量单元（Phasor Measurement Unit ,PMU）提供的高精度时钟能够实现对电网运行数据的实时同步采集，其核心思 想是通过微秒级同步采集广域电网的实时运行参数相量， 借助高速通信网络将分 散的相量数据集中起来，以得到时空坐标下的电网全局动态信息。应用 PMU 可以实 时测量发电机功角和母线电压相量这一反映系统运行状态的重要参数， 在电网实时监 测和控制方面具有巨大的潜在应用前景96-101，它的出现给电力系统的测量、保护、 实时监控以及稳定分析和控制提供了一种新的思路、带来了新的活力102-109。 10 1.4.1.1 GPS 简介 20 世纪 70 年代美国陆海空三军开始联合研制的新一代卫星导航定位系统，主要 是为陆海空三军提供实时、 全天候以及全球性的导航服务， 经过 20 多年的研究， 1994 年 24 颗全球覆盖率高达 98的 GPS 卫星基本布置完毕。GPS 卫星提供 P 码和 C/A 码两种服务，其中 P 码是精码，主要为军方服务定位精度达到 3 米；C/A 码为粗码， 主要为商业服务，其定位为 14 米。后来美国军方处于自身安全考虑，在 C/A 码中引 入误差，使定位精度下降到 100 米。相位测量单元正是利用 GPS 系统的高精度授时 信号，实现对电力系统的各个节点数据的同步采集。 1.4.1.2 同步相量测量的重要性及实现 电力系统各母线电压是电力系统的状态相量， 它是描述电力系统的最重要的基本 物理量；是检验运行方式计算结果的最直接数据；是评价电网静态运行水平的基本指 标；也是评价电网动态过程稳定性的最基本指标。它们的大小和相位能直接反映电力 系统的实际运行状态， 特别是节点电压相位之间的关系对实时判断电力系统稳定性及 进行相应稳定控制有着十分重要的意义。 幅值测量十分简单，相位测量相对较难，传统的状态估计方法，虽能计算出各母 线电压的相位和各电压间相位关系，但需要较长时间（数秒计算一次） ，达不到实时 计算的要求，且精度难以保证。要达到精确、实时的测量的目的，需要满足两个要求： 要在统一的时间基准下进行同步测量；要有足够的测量精度。对于 50Hz 的工频 量而言，lms 的非同步误差即可产生 18的相位误差；如果要求保证相位误差不超过 0.1，其同步精度应不大于约 5.5 s110。GPS 出现之前，人们尝试过多种手段来产生 统一的同步信号，如利用微波、无线电广播等，均由于精度不够而效果不佳，专用光 纤网络可以实现足够精度的同步信号传输，但是当光纤通道采用多路复用技术时，同 步误差将达到 100 s，不能满足电力系统同步测量的需要97。GPS 接收器（同步信号 接收单元）是 PMU 中的关键部件之一，它是依靠美国全球定位系统（GPS）提供一 个高精度和协调世界时（UTC）误差不超过 1 s 的秒脉冲信号（PPS）来保持同步的 （以 1 s 计算，在 50Hz 工频下，理论角度误差在 0.018之内） ，所以采用 PMU 进行 11 测量既能保证同步又能满足精度要求。为了保证我国电网的安全可靠运行，应该大力 发展基于我国自行研制的北斗卫星定位系统的 PMU 装置，文献111通过北斗卫星系 统与 GPS 系统相关参数的分析和性能比较，论证了该方案的可行性。 1.4.2 同步相量测量技术的发展和应用现状 同步相量测量技术最早在美国和欧洲的电力系统中得以应用96,112-115，主要是利 用它的测量数据来提高系统状态估计的精度以及进行相关的保护、 监测和控制的研究 102-103。文献96记录了美国乔治电力公司（GPC） 、佛罗里达光电系统（FPL）和田 纳西流域管理局（TVA）在一次大扰动后的相量测量，并将与扰动后的仿真结果进行 比较，来验证仿真程序中的系统模型，以此来研究电力系统短期或长期动态现象。文 献116介绍了美国西部联合电力系统（Western Systems Coordinating Council, WSCC） 通过基于同步测量技术的广域测量系统开发的可以高速监测和快速控制电网调度运 行方式的系统。文献117中介绍了利用相位测量技术的自适应失步继电保护的技术。 在日本，同步相量测量技术也得到大力发展，文献118,119介绍了日本的在线全局动 态监测系统，该系统可以研究广域低频振荡问题。冰岛比较了传统电力系统稳定器 （Power System Stabilizer, PSS）和基于同步测量技术的广域 PSS 的作用，发现广域 PSS 更容易观测区间振荡模式。为保证不同的测量系统中数据的可比性，规范同步相 量测量技术的发展，IEEE 于 1995 年制定了 PMU 的标准，详细说明了数据的格式和 同步的要求120。 台湾在 90 年代中后期也开展了 PMU 的研制工作，目前已经商业应用。在文献 121,122中讲述了基于 PMU 的适应性输电线的故障检测/定位技术的理论算法以及 PMU 装置的运行评定。 在我国大陆地区，同步相量测量技术开始于 1995 年前后123,124，并在近年来得 到广泛重视和大力发展。1996 年中国第一次大范围的将 GPS 用于电力系统，用于监 视黑龙江东部区域电网提高其稳定性125。随后，江苏省网、湖南省网、华北、东北 以及南方电网、 三峡电网都先后安装了 PMU 设备以便实现广域测量系统。 2003 年初， 国家电力通信调度中心制定了电力系统实时动态监测系统技术规范 （试行） ，用于 12 规范国内在同步相量技术方面的开发和应用工作。 1.4.3 广域测量系统的概念 1.4.3.1 基于 PMU 的广域测量系统的概念 (Phasor Data Concentrator, PDC) 相量数据集中器 动态监测 状态估