Estimation of Participation Factors for Power System Oscillation from Measurements

📄 arXiv: 2405.08800v1 📥 PDF

作者: Tianwei Xia, Zhe Yu, Kai Sun, Di Shi, Kaiyang Huang

分类: eess.SY

发布日期: 2024-05-14

💡 一句话要点

提出一种基于测量数据的电力系统振荡参与因子估计方法，无需依赖系统模型。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 电力系统振荡 参与因子 测量数据 坐标变换 系统辨识

📋 核心要点

  1. 传统参与因子计算依赖精确的系统模型，但在实际电力系统中，模型难以精确获取且计算复杂。
  2. 该论文提出一种直接从测量数据估计参与因子的方法，通过坐标变换恢复对称性，实现最优估计。
  3. 在双区域和NPCC 48机电力系统上验证了该方法的有效性，并考虑了逆变器型资源的影响。

📝 摘要（中文）

在电力系统中，计算发电机参与因子以评估其对振荡模式的参与程度时，传统方法通常基于线性化系统模型，利用左右特征向量进行模型分析。本文提出了一种新方法，可以直接从发电机响应的测量数据中估计参与因子，而无需依赖系统模型。该方法计算扩展参与因子，当测量响应满足理想对称条件时，该因子与精确的基于模型的参与因子一致。本文通过识别并利用坐标变换到最优恢复对称性的新空间，放宽了原始测量空间中的对称条件。从而实现了仅从测量数据中获得参与因子的最优估计，并讨论了其准确性和影响因素。该方法首先在双区域系统上进行了详细演示，然后在NPCC 48机电力系统上进行了测试。同时考虑了逆变器型资源的影响。

🔬 方法详解

问题定义：电力系统振荡的参与因子分析旨在确定哪些发电机对特定的振荡模式贡献最大。传统方法依赖于精确的电力系统模型，通过特征值分析计算参与因子。然而，实际电力系统的模型往往难以精确获取，且模型阶数高，计算复杂度大。此外，模型参数的不确定性也会影响参与因子计算的准确性。因此，如何仅利用测量数据准确估计参与因子是一个重要的挑战。

核心思路：该论文的核心思路是直接从发电机响应的测量数据中估计参与因子，避免对系统模型的依赖。其关键在于，当测量响应满足理想对称条件时，扩展参与因子与精确的基于模型的参与因子一致。然而，实际测量数据通常不满足理想对称条件。因此，论文通过寻找一个坐标变换，将原始测量空间变换到一个新的空间，使得在这个新空间中，测量响应尽可能地接近对称，从而实现参与因子的最优估计。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 从电力系统运行中获取发电机在扰动下的响应数据；2) 计算扩展参与因子；3) 评估测量响应的对称性；4) 如果对称性不满足，则进行坐标变换，将测量数据投影到新的空间，使得对称性得到改善；5) 在新的坐标系下，重新计算扩展参与因子，得到最终的参与因子估计结果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它提出了一种基于测量数据的参与因子估计方法，无需依赖系统模型。通过坐标变换，可以有效地恢复测量数据的对称性，从而提高参与因子估计的准确性。与传统的基于模型的方法相比，该方法更加实用，能够适应实际电力系统运行中的各种不确定性。

关键设计：坐标变换的设计是该方法的关键。论文采用了一种优化方法来寻找最优的坐标变换，目标是最大化变换后测量数据的对称性。具体的优化目标函数和优化算法在论文中进行了详细描述。此外，论文还讨论了测量数据的质量、扰动类型和逆变器型资源对参与因子估计结果的影响。

📊 实验亮点

该方法在双区域系统和NPCC 48机电力系统上进行了验证。实验结果表明，该方法能够准确估计参与因子，并且对测量噪声和模型不确定性具有较强的鲁棒性。与传统的基于模型的方法相比，该方法在实际应用中具有更高的可行性和准确性。论文还分析了逆变器型资源对参与因子估计的影响，为新能源接入下的电力系统稳定分析提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电力系统运行和控制领域，例如：在线振荡监测、阻尼控制器设计、以及电力系统规划。通过准确估计参与因子，可以识别对振荡模式贡献最大的发电机，从而有针对性地采取控制措施，提高电力系统的稳定性和可靠性。此外，该方法还可以用于评估新能源接入对电力系统稳定性的影响。

📄 摘要（原文）

In a power system, when the participation factors of generators are computed to rank their participations into an oscillatory mode, a model-based approach is conventionally used on the linearized system model by means of the corresponding right and left eigenvectors. This paper proposes a new approach for estimating participation factors directly from measurement data on generator responses under selected disturbances. The approach computes extended participation factors that coincide with accurate model-based participation factors when the measured responses satisfy an ideally symmetric condition. This paper relaxes this symmetric condition with the original measurement space by identifying and utilizing a coordinate transformation to a new space optimally recovering the symmetry. Thus, the optimal estimates of participation factors solely from measurements are achieved, and the accuracy and influencing factors are discussed. The proposed approach is first demonstrated in detail on a two-area system and then tested on an NPCC 48-machine power system. The penetration of inverter-based resources is also considered.