[发明专利]基于SFR模型预测广域电力系统频率时空分布的方法

权利要求书

1.基于高阶SFR模型预测广域电力系统的频率时空动态分布方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、建立高阶SFR模型；

(1.1)、拓展传统简化SFR模型中的机械增益K_m为一阶惯性环节k/A+Ts，其中，k、A、T均为机械增益系数，s表示S域；增加励磁系统阻尼及广域电力系统负荷效应阻尼D_L来模拟广域电力系统的阻尼；

(1.2)、整定高阶SFR模型参数；

其中，R为广域电力系统等值调差系数；T_R为广域电力系统等值再热时间常数；H为广域电力系统等值惯性时间常数，F_H为广域电力系统等值高压缸做功比例；m为广域电力系统中发电机的数量；H_q为广域电力系统中第q台发电机的额定容量；R_q为广域电力系统中第q台发电机的调差系数；F_Hq为广域电力系统中第q台发电机的高压缸做功比例；T_Rq为广域电力系统中第q台发电机的再热时间常数；M_base,q为第q台发电机的额定容量；S_base为广域电力系统的基准容量；

(2)、构建广域电力系统节点间的距离矩阵B与路径矩阵L并为距离矩阵B和路径矩阵L赋初值；

(3)、通过迭代更新距离矩阵B和路径矩阵L，计算出广域电力系统任意两节点i,j间的最短电气距离Z_i-j-min及其所在路径L_i-j-min；

(4)、计算广域电力系统中每条线路l_i-j上的惯性时间常数

(5)、标记广域电力系统中任意一个故障节点v_fault，标幺化故障节点到每个测试节点间的最短电气距离及其惯性

(6)、对高阶SFR模型的部分关键参数引入频率时空分布因子；

(6.1)、对于每个测试节点，计算高阶SFR模型中等值惯性时间常数的频率时空分布因子为：

其中，为第i个测试节点的惯性时空分布因子；

(6.2)、对于每个测试节点，计算高阶SFR模型中等值再热时间常数的频率时空分布因子为：

其中，为第i个测试节点的再热时间常数时空分布因子；

(6.3)、对于每个测试节点，计算高阶SFR模型中等值高压缸做功比例的频率时空分布因子为：

其中，为第i个测试节点的高压缸做功比例时空分布因子；

(7)、将引入频率时空分布因子后的高阶SFR模型作为广域电力系统的频率时空分布模型；

(8)、利用广域电力系统的频率时空分布模型预测频率的时空动态分布；

(8.1)、当广域电力系统受到扰动后，计算每个测试节点的频率变化量；

其中，D_g表示发电机和励磁系统的阻尼，表示发电机的阻尼；D_L表示负荷效应系数；P_d为广域电力系统的功率缺额；Δω_i表示第i个测试节点的频率变化量；W_i为变量，且满足：ζ_i为变量，且满足：

(8.2)、计算广域电力系统受扰后的各测试节点的频率动态分布；

f_i＝50+Δω_i

其中，f_i为第i个测试节点的频率动态。