基于WAMS的電力系統(tǒng)安全性評估：方法、應用與展望一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代社會，電力系統(tǒng)作為支撐經(jīng)濟社會發(fā)展的關鍵基礎設施，其安全穩(wěn)定運行至關重要。電力供應的可靠性直接關乎國計民生，從日常生活中的照明、家電使用，到工業(yè)生產(chǎn)中的各類機器運轉，從商業(yè)運營中的店鋪照明、設備運行，到交通、通信等領域的正常運轉，都離不開穩(wěn)定的電力支持。一旦電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障，引發(fā)大面積停電事故，將對社會生產(chǎn)生活造成嚴重影響，可能導致工廠停工、商業(yè)停滯、交通癱瘓、通信中斷等一系列連鎖反應，不僅會造成巨大的經(jīng)濟損失，還可能危及人民群眾的生命財產(chǎn)安全，甚至影響社會的穩(wěn)定和諧。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和能源需求的持續(xù)增長，電網(wǎng)規(guī)模不斷擴大，結構日益復雜。特高壓輸電技術的應用使得輸電距離更長、輸電容量更大；分布式能源如太陽能、風能等大量接入電網(wǎng)，改變了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的電源結構和潮流分布。這些變化在滿足能源需求、推動能源轉型的同時，也給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來了諸多新挑戰(zhàn)。分布式能源的間歇性和波動性使得電力系統(tǒng)的功率平衡和頻率控制難度加大；大規(guī)模電力電子設備的應用改變了系統(tǒng)的電磁暫態(tài)特性，增加了系統(tǒng)發(fā)生振蕩和不穩(wěn)定的風險。傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)安全性評估方法已難以滿足現(xiàn)代復雜電力系統(tǒng)的需求，迫切需要新的技術和方法來提升電力系統(tǒng)安全性評估的水平。廣域測量系統(tǒng)（WideAreaMeasurementSystem，WAMS）技術的出現(xiàn)為解決上述問題提供了新的契機。WAMS以同步相量測量單元（PhasorMeasurementUnit，PMU）為核心，利用全球定位系統(tǒng)（GlobalPositioningSystem，GPS）的精確授時功能，實現(xiàn)了對電力系統(tǒng)各節(jié)點電壓、電流相量的同步測量。與傳統(tǒng)的測量系統(tǒng)相比，WAMS具有測量精度高、數(shù)據(jù)傳輸速度快、覆蓋范圍廣等顯著優(yōu)勢，能夠?qū)崟r、準確地獲取電力系統(tǒng)的全局動態(tài)信息。通過對這些信息的深入分析和挖掘，可以更全面、及時地掌握電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)，有效識別潛在的安全風險，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行提供強有力的技術支持?；赪AMS的電力系統(tǒng)安全性評估研究，對于保障電力系統(tǒng)的可靠運行、提高電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定水平具有重要的現(xiàn)實意義。從理論層面來看，它有助于豐富和完善電力系統(tǒng)安全性評估的理論體系，推動電力系統(tǒng)分析與控制領域的學術發(fā)展。在實際應用方面，通過準確評估電力系統(tǒng)的安全性，可以為電力系統(tǒng)的規(guī)劃設計、運行調(diào)度、設備檢修等提供科學依據(jù)，指導電力企業(yè)合理安排生產(chǎn)運營，優(yōu)化資源配置，降低運行成本，提高經(jīng)濟效益。能夠及時發(fā)現(xiàn)并預警電力系統(tǒng)中的安全隱患，為制定有效的故障預防和應急處理措施提供支持，從而減少停電事故的發(fā)生，保障電力供應的可靠性，維護社會生產(chǎn)生活的正常秩序。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著WAMS技術的不斷發(fā)展和完善，利用WAMS進行電力系統(tǒng)安全性評估已成為國內(nèi)外電力領域的研究熱點。國內(nèi)外學者在該領域開展了大量研究工作，取得了一系列重要成果。在國外，美國、歐洲等發(fā)達國家和地區(qū)在WAMS技術的研發(fā)與應用方面起步較早。美國電力科學研究院（EPRI）積極推動WAMS技術在電力系統(tǒng)中的應用研究，開展了多個相關項目，如基于WAMS的電力系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)測與分析項目，通過對WAMS數(shù)據(jù)的深入分析，實現(xiàn)了對電力系統(tǒng)振蕩模式的準確識別和監(jiān)測，為電力系統(tǒng)穩(wěn)定性評估提供了重要依據(jù)。歐洲的一些研究機構也致力于利用WAMS數(shù)據(jù)開發(fā)先進的電力系統(tǒng)安全性評估方法，如采用數(shù)據(jù)挖掘技術對WAMS監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，挖掘電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的潛在特征，從而實現(xiàn)對電力系統(tǒng)安全性的更準確評估。文獻[具體文獻]中，研究人員提出了一種基于WAMS數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估方法，該方法通過對同步相量測量數(shù)據(jù)的快速處理和分析，能夠及時準確地判斷電力系統(tǒng)在故障后的暫態(tài)穩(wěn)定性，有效提高了暫態(tài)穩(wěn)定評估的時效性和準確性。在國內(nèi)，隨著電網(wǎng)建設的快速發(fā)展，對電力系統(tǒng)安全性評估的需求日益迫切，WAMS技術的研究與應用也得到了高度重視。眾多高校和科研機構在基于WAMS的電力系統(tǒng)安全性評估方面開展了深入研究。華北電力大學的研究團隊將混沌時間序列理論引入電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預測中，對發(fā)電機功角和電磁功率的時間序列進行相空間重構，基于加權一階局域法建立了多步預測模型，對復雜電力系統(tǒng)暫態(tài)過程中的發(fā)電機功角和電磁功率進行預測研究，并采用擴展等面積法則進行穩(wěn)定判斷和穩(wěn)定裕度的計算，取得了較好的預測精度。中國電力科學研究院則在基于WAMS的電力系統(tǒng)實時動態(tài)監(jiān)測與分析系統(tǒng)的研發(fā)方面取得了顯著成果，該系統(tǒng)實現(xiàn)了對電力系統(tǒng)全局動態(tài)信息的實時監(jiān)測和分析，為電力系統(tǒng)安全性評估提供了強大的數(shù)據(jù)支持和分析工具。文獻[具體文獻]中，提出了一種結合WAMS數(shù)據(jù)和機器學習算法的電力系統(tǒng)靜態(tài)安全評估方法，該方法利用機器學習算法對大量的WAMS歷史數(shù)據(jù)進行學習和訓練，建立了電力系統(tǒng)靜態(tài)安全評估模型，能夠快速準確地評估電力系統(tǒng)在不同運行狀態(tài)下的靜態(tài)安全性。盡管國內(nèi)外在基于WAMS的電力系統(tǒng)安全性評估方面取得了一定的成果，但目前的研究仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的評估方法大多側重于單一指標或單一運行狀態(tài)的評估，難以全面綜合地反映電力系統(tǒng)的整體安全狀況。電力系統(tǒng)是一個復雜的非線性系統(tǒng)，其安全性受到多種因素的相互影響，如功率平衡、電壓穩(wěn)定、頻率穩(wěn)定等，單一指標的評估方法無法充分考慮這些復雜因素的相互作用。另一方面，WAMS數(shù)據(jù)的處理和分析技術仍有待進一步提高。WAMS數(shù)據(jù)具有海量、高速、多變等特點，如何高效地對這些數(shù)據(jù)進行存儲、傳輸、處理和分析，提取出對電力系統(tǒng)安全性評估有價值的信息，是當前研究面臨的一個重要挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理算法在處理大規(guī)模WAMS數(shù)據(jù)時，往往存在計算效率低、準確性不足等問題，難以滿足電力系統(tǒng)實時安全性評估的需求。此外，針對新能源大規(guī)模接入后電力系統(tǒng)特性變化對安全性評估的影響研究還不夠深入。新能源的間歇性和波動性使得電力系統(tǒng)的運行特性發(fā)生了顯著變化，傳統(tǒng)的安全性評估方法可能不再適用，需要進一步研究適應新能源接入的電力系統(tǒng)安全性評估新方法和新技術。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究基于WAMS技術，圍繞電力系統(tǒng)安全性評估展開多方面深入探究，具體內(nèi)容涵蓋以下幾個關鍵層面：WAMS數(shù)據(jù)處理與特征提取：WAMS產(chǎn)生的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)是電力系統(tǒng)安全性評估的基石，但這些原始數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值和異常值等問題，直接影響后續(xù)分析的準確性。因此，需要運用先進的數(shù)據(jù)預處理算法，如基于小波變換的數(shù)據(jù)去噪算法，通過對信號的多尺度分解，有效濾除噪聲干擾，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；采用基于機器學習的缺失值填補算法，利用數(shù)據(jù)之間的相關性，準確填補缺失數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性。在此基礎上，深入挖掘電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的關鍵特征，例如利用主成分分析（PCA）方法對電壓、電流、功率等多維數(shù)據(jù)進行降維處理，提取能夠反映電力系統(tǒng)主要運行特征的主成分，為后續(xù)的安全性評估模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入。電力系統(tǒng)靜態(tài)安全性評估：電力系統(tǒng)靜態(tài)安全性評估旨在分析系統(tǒng)在正常運行狀態(tài)下，以及在單一元件故障等預想事故情況下，是否滿足功率平衡、電壓約束和線路潮流約束等條件。本研究將基于WAMS實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，結合潮流計算方法，如牛頓-拉夫遜法，精確計算電力系統(tǒng)各節(jié)點的電壓幅值和相角，以及各線路的有功和無功潮流。通過對計算結果的分析，判斷系統(tǒng)是否存在電壓越限、線路過載等靜態(tài)安全隱患。同時，考慮到電力系統(tǒng)運行的不確定性，引入概率分析方法，如蒙特卡洛模擬法，對負荷波動、電源出力變化等不確定性因素進行建模，評估系統(tǒng)在不同運行場景下的靜態(tài)安全概率，為電力系統(tǒng)的調(diào)度運行提供更全面、準確的決策依據(jù)。電力系統(tǒng)暫態(tài)安全性評估：電力系統(tǒng)暫態(tài)安全性評估主要關注系統(tǒng)在遭受大擾動（如短路故障、突然甩負荷等）后的暫態(tài)穩(wěn)定性，包括功角穩(wěn)定、電壓穩(wěn)定和頻率穩(wěn)定等方面?；赪AMS能夠?qū)崟r獲取系統(tǒng)各機組的功角、轉速和電磁功率等動態(tài)信息的優(yōu)勢，運用暫態(tài)能量函數(shù)法對系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性進行評估。該方法通過計算系統(tǒng)的暫態(tài)能量函數(shù)，判斷系統(tǒng)在故障后的能量變化趨勢，從而確定系統(tǒng)是否能夠保持暫態(tài)穩(wěn)定。此外，將機器學習算法引入暫態(tài)安全性評估領域，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射能力，對大量的WAMS故障數(shù)據(jù)進行學習和訓練，建立暫態(tài)穩(wěn)定評估模型，實現(xiàn)對電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性的快速、準確預測?？紤]新能源接入的電力系統(tǒng)安全性評估：隨著新能源在電力系統(tǒng)中的滲透率不斷提高，其間歇性和波動性對電力系統(tǒng)安全性產(chǎn)生了顯著影響。本研究將深入分析新能源接入后電力系統(tǒng)運行特性的變化規(guī)律，建立考慮新能源出力不確定性的電力系統(tǒng)安全性評估模型。例如，利用場景分析法對新能源的出力進行建模，生成多種可能的出力場景，結合WAMS數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的安全性評估方法，評估系統(tǒng)在不同新能源出力場景下的安全性。同時，研究新能源接入對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響機制，提出相應的控制策略和應對措施，以提高新能源接入下電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行水平?；赪AMS的電力系統(tǒng)安全性評估系統(tǒng)設計與實現(xiàn)：為了將研究成果應用于實際電力系統(tǒng)運行中，設計并實現(xiàn)一個基于WAMS的電力系統(tǒng)安全性評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理與分析模塊、安全性評估模塊和結果展示與預警模塊。數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊負責實時采集WAMS監(jiān)測數(shù)據(jù)，并通過高速通信網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心；數(shù)據(jù)處理與分析模塊對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取，為安全性評估提供數(shù)據(jù)支持；安全性評估模塊運用上述研究的評估方法，對電力系統(tǒng)的安全性進行實時評估；結果展示與預警模塊將評估結果以直觀的方式展示給調(diào)度人員，并在系統(tǒng)出現(xiàn)安全隱患時及時發(fā)出預警信號，為電力系統(tǒng)的安全運行提供全方位的技術支持。1.3.2研究方法為了實現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將綜合運用多種研究方法，確保研究的科學性、有效性和實用性。具體研究方法如下：理論分析方法：深入研究電力系統(tǒng)運行的基本理論，包括電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)分析、暫態(tài)分析、穩(wěn)定性理論等，為基于WAMS的電力系統(tǒng)安全性評估提供堅實的理論基礎。對WAMS的工作原理、數(shù)據(jù)采集與傳輸機制進行深入剖析，明確其在電力系統(tǒng)安全性評估中的優(yōu)勢和應用潛力。研究各種數(shù)據(jù)處理算法、安全性評估方法的基本原理和適用條件，通過理論推導和數(shù)學建模，分析其在處理WAMS數(shù)據(jù)和評估電力系統(tǒng)安全性方面的性能和局限性，為方法的選擇和改進提供理論依據(jù)。例如，在研究暫態(tài)能量函數(shù)法時，通過對系統(tǒng)動力學方程的推導和分析，明確暫態(tài)能量函數(shù)的構成和物理意義，以及如何通過暫態(tài)能量函數(shù)判斷系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性。案例研究方法：選取實際電力系統(tǒng)案例，如某地區(qū)電網(wǎng)，收集該電網(wǎng)的WAMS監(jiān)測數(shù)據(jù)、系統(tǒng)拓撲結構、設備參數(shù)等信息。運用所提出的基于WAMS的電力系統(tǒng)安全性評估方法，對該實際案例進行安全性評估，分析評估結果，驗證方法的可行性和有效性。通過實際案例研究，深入了解電力系統(tǒng)在實際運行中面臨的安全問題和挑戰(zhàn)，以及WAMS技術在解決這些問題中的實際應用效果。同時，根據(jù)實際案例的評估結果，總結經(jīng)驗教訓，對評估方法和模型進行優(yōu)化和改進，使其更符合實際電力系統(tǒng)的運行特點和需求。例如，在對某地區(qū)電網(wǎng)進行案例研究時，發(fā)現(xiàn)由于該地區(qū)新能源接入比例較高，傳統(tǒng)的安全性評估方法在評估系統(tǒng)穩(wěn)定性時存在一定誤差，通過對評估模型進行改進，引入新能源出力的不確定性因素，提高了評估結果的準確性。仿真實驗方法：利用電力系統(tǒng)仿真軟件，如PSCAD/EMTDC、MATLAB/Simulink等，搭建電力系統(tǒng)仿真模型，模擬電力系統(tǒng)的各種運行工況和故障場景。在仿真模型中接入WAMS仿真模塊，生成與實際WAMS數(shù)據(jù)類似的監(jiān)測數(shù)據(jù)，運用所研究的評估方法對仿真數(shù)據(jù)進行處理和分析，評估電力系統(tǒng)的安全性。通過仿真實驗，可以在虛擬環(huán)境中對各種評估方法和控制策略進行全面、深入的測試和驗證，避免在實際電力系統(tǒng)中進行實驗可能帶來的風險和損失。同時，通過改變仿真模型的參數(shù)和運行條件，可以系統(tǒng)地研究不同因素對電力系統(tǒng)安全性的影響，為電力系統(tǒng)的優(yōu)化運行和安全控制提供理論支持和技術指導。例如，在仿真實驗中，通過改變負荷大小、新能源出力水平、故障類型和位置等參數(shù)，分析這些因素對電力系統(tǒng)靜態(tài)和暫態(tài)安全性的影響規(guī)律，為制定合理的電力系統(tǒng)運行策略提供依據(jù)。二、WAMS技術概述2.1WAMS的基本組成WAMS主要由同步相量測量單元（PMU）、通信網(wǎng)絡和監(jiān)測中心站三個核心部分構成，各部分相互協(xié)作，共同實現(xiàn)對電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的全面、實時監(jiān)測與分析，在保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行中發(fā)揮著關鍵作用。同步相量測量單元（PMU）是WAMS的核心數(shù)據(jù)采集設備，猶如電力系統(tǒng)的“感知神經(jīng)”，對電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的精確監(jiān)測起著基礎性作用。PMU的主要功能是在全球定位系統(tǒng)（GPS）提供的高精度同步時鐘信號的統(tǒng)一控制下，對電力系統(tǒng)中各節(jié)點的電壓、電流相量進行同步采樣與精確測量。其工作原理基于先進的數(shù)字信號處理技術和精確的時間同步機制，通過對電壓、電流信號的快速傅里葉變換（FFT）等算法處理，準確計算出信號的幅值、相位和頻率等參數(shù)，并結合GPS的時間信息，為每個測量值打上精確的時間標簽，從而實現(xiàn)不同地理位置節(jié)點數(shù)據(jù)的同步性和時間一致性。例如，在某區(qū)域電網(wǎng)中，分布于各個變電站和發(fā)電廠的PMU，能夠以每秒50次甚至更高的頻率對當?shù)氐碾妷?、電流進行同步測量，確保了獲取電力系統(tǒng)動態(tài)信息的及時性和準確性，為后續(xù)的分析和決策提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎。通信網(wǎng)絡作為連接PMU與監(jiān)測中心站的“信息橋梁”，承擔著將PMU采集到的海量實時數(shù)據(jù)快速、準確傳輸?shù)奖O(jiān)測中心站的重要任務。在電力系統(tǒng)中，通信網(wǎng)絡的性能直接影響著WAMS數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r效性和可靠性。當前，電力通信網(wǎng)絡主要采用光纖通信技術作為骨干傳輸網(wǎng)絡，光纖通信具有傳輸帶寬大、抗干擾能力強、信號衰減小等顯著優(yōu)勢，能夠滿足WAMS對高速、大容量數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?。通過構建覆蓋整個電力系統(tǒng)的光纖通信網(wǎng)絡，將各個分散的PMU站點連接起來，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸。無線通信技術如4G、5G等也在WAMS數(shù)據(jù)傳輸中得到了一定應用，尤其是在一些偏遠地區(qū)或難以鋪設光纖的區(qū)域，無線通信作為補充手段，確保了數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐暾浴Ｍㄐ啪W(wǎng)絡還需具備可靠的網(wǎng)絡拓撲結構和完善的通信協(xié)議，以保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和安全性。例如，采用環(huán)形或雙星形網(wǎng)絡拓撲結構，提高網(wǎng)絡的冗余度和可靠性，當某條鏈路出現(xiàn)故障時，數(shù)據(jù)能夠自動切換到其他備用鏈路進行傳輸；運用成熟的通信協(xié)議如IEC61850等，規(guī)范數(shù)據(jù)的傳輸格式和交互流程，確保不同設備之間的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)的準確解析。監(jiān)測中心站是WAMS的“大腦”，負責對通信網(wǎng)絡傳輸過來的PMU數(shù)據(jù)進行集中處理、分析和存儲，為電力系統(tǒng)運行管理人員提供決策支持。監(jiān)測中心站通常配備高性能的計算機服務器和專業(yè)的數(shù)據(jù)處理軟件，具備強大的數(shù)據(jù)存儲和運算能力。在數(shù)據(jù)處理方面，運用先進的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等算法，對海量的PMU數(shù)據(jù)進行深度分析，提取出能夠反映電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的關鍵信息，如系統(tǒng)的潮流分布、電壓穩(wěn)定性、功角穩(wěn)定性等。通過對這些信息的實時監(jiān)測和分析，能夠及時發(fā)現(xiàn)電力系統(tǒng)中潛在的安全隱患和異常運行狀態(tài)。監(jiān)測中心站還具備友好的人機交互界面，以直觀的圖表、曲線等形式將電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)信息展示給運行管理人員，便于他們快速了解系統(tǒng)運行情況，做出科學合理的決策。當系統(tǒng)出現(xiàn)異常時，監(jiān)測中心站能夠及時發(fā)出預警信號，并提供相應的故障診斷和處理建議，指導運行人員采取有效的措施，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。2.2WAMS的工作原理WAMS的工作原理基于全球定位系統(tǒng)（GPS）的高精度時間同步技術，通過同步相量測量單元（PMU）實現(xiàn)對電力系統(tǒng)各節(jié)點電氣量的同步測量，再經(jīng)由通信網(wǎng)絡將測量數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)測中心站進行處理和分析，從而為電力系統(tǒng)運行提供全面、實時的信息支持。在同步測量環(huán)節(jié)，GPS發(fā)揮著至關重要的作用。GPS衛(wèi)星不斷向地球發(fā)射包含精確時間信息的信號，PMU通過內(nèi)置的GPS接收機接收這些信號，獲取準確的時間基準。基于此時間基準，PMU能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)中的電壓、電流等信號進行同步采樣。例如，在一個覆蓋多個區(qū)域的大型電力系統(tǒng)中，分布于不同地理位置的PMU同時接收GPS信號，以每秒50次甚至更高的頻率對各自所在位置的電氣量進行采樣，確保了不同節(jié)點數(shù)據(jù)在時間上的嚴格同步性。這種同步測量方式克服了傳統(tǒng)測量系統(tǒng)中數(shù)據(jù)不同步的問題，使得能夠準確捕捉電力系統(tǒng)中各部分之間的動態(tài)關系，為后續(xù)的分析和評估提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎。數(shù)據(jù)采集過程中，PMU首先通過電壓互感器（PT）和電流互感器（CT）從電力系統(tǒng)的一次側獲取電壓和電流信號。這些信號經(jīng)過前置處理電路，被轉換為適合PMU內(nèi)部處理的小信號。隨后，根據(jù)GPS提供的同步時鐘信號，PMU內(nèi)部的采樣電路按照精確的時間間隔對小信號進行采樣，將連續(xù)的模擬信號轉換為離散的數(shù)字信號。在某變電站的PMU中，從PT和CT獲取的電壓、電流信號經(jīng)過前置處理后，在GPS同步時鐘的控制下，以1000Hz的采樣頻率進行采樣，生成一系列數(shù)字采樣值。這些采樣值經(jīng)過數(shù)字信號處理算法，如快速傅里葉變換（FFT），被計算為對應的電壓、電流相量，包括幅值、相位和頻率等參數(shù)。同時，PMU還會采集其他相關信息，如開關狀態(tài)、發(fā)電機的直流量信息等，以全面反映電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)。數(shù)據(jù)傳輸是WAMS工作流程中的重要環(huán)節(jié)，直接影響數(shù)據(jù)的時效性和完整性。通信網(wǎng)絡作為數(shù)據(jù)傳輸?shù)妮d體，承擔著將PMU采集到的數(shù)據(jù)快速、準確地傳輸?shù)奖O(jiān)測中心站的任務。目前，電力通信網(wǎng)絡主要采用光纖通信作為骨干傳輸網(wǎng)絡，光纖通信具有傳輸帶寬大、抗干擾能力強、信號衰減小等優(yōu)勢，能夠滿足WAMS對高速、大容量數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?。在實際應用中，各個PMU通過專用的光纖鏈路連接到通信網(wǎng)絡的接入節(jié)點，然后通過光纖通信網(wǎng)絡的匯聚、轉發(fā)等功能，將數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)測中心站。在一個省級電網(wǎng)的WAMS中，分布在全省各個變電站和發(fā)電廠的數(shù)百個PMU，通過光纖通信網(wǎng)絡組成一個龐大的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡，將實時采集到的數(shù)據(jù)以毫秒級的傳輸延遲發(fā)送到位于省級調(diào)度中心的監(jiān)測中心站。一些無線通信技術如4G、5G等也作為補充手段應用于WAMS數(shù)據(jù)傳輸，特別是在一些偏遠地區(qū)或難以鋪設光纖的區(qū)域，無線通信確保了數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪B續(xù)性。為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院头€(wěn)定性，通信網(wǎng)絡還采用了多種技術手段，如網(wǎng)絡冗余配置、數(shù)據(jù)加密、差錯校驗等。數(shù)據(jù)處理與分析是WAMS實現(xiàn)電力系統(tǒng)安全性評估的核心環(huán)節(jié)。監(jiān)測中心站接收到來自通信網(wǎng)絡的PMU數(shù)據(jù)后，首先對數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)校驗、去噪、缺失值填補等操作，以確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。運用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等先進算法對預處理后的數(shù)據(jù)進行深度分析。例如，通過狀態(tài)估計算法，利用PMU數(shù)據(jù)準確計算電力系統(tǒng)各節(jié)點的電壓幅值、相角以及線路潮流等狀態(tài)量；采用聚類分析算法對電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)進行分類，識別出正常運行狀態(tài)、潛在故障狀態(tài)等不同模式；運用機器學習算法對歷史數(shù)據(jù)進行學習和訓練，建立電力系統(tǒng)安全性評估模型，實現(xiàn)對系統(tǒng)安全性的實時評估和預測。在某監(jiān)測中心站，通過運用基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡模型對大量的PMU歷史數(shù)據(jù)進行訓練，建立了電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估模型，該模型能夠根據(jù)實時采集的PMU數(shù)據(jù)快速準確地判斷電力系統(tǒng)在遭受大擾動后的暫態(tài)穩(wěn)定性，為電力系統(tǒng)的安全運行提供了有力的決策支持。2.3WAMS的技術優(yōu)勢與傳統(tǒng)電力系統(tǒng)監(jiān)測手段相比，WAMS在數(shù)據(jù)同步性、實時性和全面性上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，為電力系統(tǒng)安全性評估帶來了質(zhì)的提升，有力地推動了電力系統(tǒng)運行管理向更加智能化、精準化的方向發(fā)展。WAMS依托全球定位系統(tǒng)（GPS）實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的精確同步采集，這是其區(qū)別于傳統(tǒng)監(jiān)測手段的關鍵特性之一。在傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)監(jiān)測中，不同位置的測量設備由于缺乏統(tǒng)一的時間基準，數(shù)據(jù)采集存在不同步的問題，這使得在分析電力系統(tǒng)的動態(tài)過程時，難以準確把握各部分之間的相互關系。例如，傳統(tǒng)的遠程終端單元（RTU）雖然能夠測量電壓、電流的有效值和功率等參數(shù)以表征系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)潮流，但無法獲取描述系統(tǒng)機電動態(tài)性能至關重要的相對相角量及其派生量，且測量時間尺度為數(shù)秒級，得到的系統(tǒng)數(shù)據(jù)是歷史的、不同時的，即便為其增加GPS時標，也只能監(jiān)測系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)或準穩(wěn)態(tài)運行情況。而WAMS中的同步相量測量單元（PMU），在GPS高精度同步時鐘信號的控制下，能夠以毫秒級的精度對電力系統(tǒng)各節(jié)點的電壓、電流相量進行同步測量。在一個跨區(qū)域的大型互聯(lián)電網(wǎng)中，分布在不同省市的多個PMU可以同時接收GPS信號，在同一時刻對當?shù)氐碾姎饬窟M行采樣，確保了不同節(jié)點數(shù)據(jù)在時間上的嚴格一致性。這種同步測量方式使得能夠精確捕捉電力系統(tǒng)中各部分之間的動態(tài)變化，為準確分析電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎，極大地提高了電力系統(tǒng)安全性評估的準確性和可靠性。在實時性方面，WAMS也具有明顯優(yōu)勢。傳統(tǒng)的監(jiān)測系統(tǒng)如故障錄波器（DFR），雖然時間尺度可達到微秒級，速度很快，但只能測量瞬時值，無法獲得全面的系統(tǒng)動態(tài)過程信息，主要用于對故障后電磁暫態(tài)過程的記錄，難以對整個系統(tǒng)的動態(tài)過程進行持續(xù)監(jiān)測和分析。WAMS則能夠?qū)崟r采集和傳輸電力系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)傳輸速度快，能夠在短時間內(nèi)將大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)從各個PMU站點傳輸?shù)奖O(jiān)測中心站。通過采用高速通信技術，如光纖通信、5G等，WAMS可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的毫秒級傳輸延遲，使監(jiān)測中心站能夠及時獲取電力系統(tǒng)的最新運行狀態(tài)信息。在電力系統(tǒng)發(fā)生故障或受到擾動時，WAMS能夠迅速捕捉到系統(tǒng)狀態(tài)的變化，并將相關數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)娇刂浦行模\行人員可以根據(jù)這些實時數(shù)據(jù)及時做出決策，采取相應的控制措施，有效避免事故的擴大，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。WAMS的數(shù)據(jù)全面性也是傳統(tǒng)監(jiān)測手段難以比擬的。PMU不僅可以測量電力系統(tǒng)中常見的電壓、電流幅值和相位等參數(shù)，還能夠獲取發(fā)電機的功角、轉速、電磁功率等重要的動態(tài)信息，這些信息對于評估電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性具有重要意義。通過在電力系統(tǒng)的各個關鍵節(jié)點和設備上部署PMU，WAMS可以實現(xiàn)對整個電力系統(tǒng)的全面監(jiān)測，覆蓋發(fā)電、輸電、變電、配電等各個環(huán)節(jié)，為電力系統(tǒng)安全性評估提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。相比之下，傳統(tǒng)監(jiān)測手段往往只能對部分參數(shù)或局部區(qū)域進行監(jiān)測，無法全面反映電力系統(tǒng)的整體運行狀態(tài)。例如，傳統(tǒng)的SCADA系統(tǒng)雖然能夠監(jiān)測電力系統(tǒng)的部分穩(wěn)態(tài)運行參數(shù)，但對于系統(tǒng)的動態(tài)變化和潛在的安全隱患監(jiān)測能力有限。而WAMS通過全面的數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測，能夠更準確地評估電力系統(tǒng)的安全性，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全風險，并為制定相應的預防和控制措施提供有力支持。三、電力系統(tǒng)安全性評估方法3.1確定性評估方法確定性評估方法是電力系統(tǒng)安全性評估中較為傳統(tǒng)且基礎的方法，其原理基于明確的假設和固定的運行條件，通過對電力系統(tǒng)在特定工況下的分析，判斷系統(tǒng)是否滿足安全運行的要求。該方法的核心在于預先設定一系列的故障場景和運行方式，然后運用電力系統(tǒng)分析的基本理論和算法，對系統(tǒng)在這些情況下的運行狀態(tài)進行精確計算和評估。在確定性評估方法中，N-1準則是應用最為廣泛的評估標準之一。N-1準則規(guī)定，在電力系統(tǒng)正常運行方式下，當系統(tǒng)中任一獨立元件（如線路、變壓器、發(fā)電機等）發(fā)生無故障斷開或因故障切除時，電力系統(tǒng)應能保持穩(wěn)定運行和正常供電，其他元件不應出現(xiàn)過載等異常情況，且仍能維持系統(tǒng)的基本穩(wěn)定和持續(xù)供電能力。以一個簡單的輸電網(wǎng)絡為例，該網(wǎng)絡包含多條輸電線路和若干變電站。在正常運行時，各條線路均按照設計負荷傳輸電能。當其中一條線路因故障跳閘后，根據(jù)N-1準則，其他線路應能夠自動調(diào)整潮流分布，承擔起故障線路的負荷轉移任務，同時保證自身不過載，且系統(tǒng)的電壓水平和頻率仍能維持在允許的范圍內(nèi)，以確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行和對用戶的可靠供電。N-1準則在電力系統(tǒng)規(guī)劃、設計和運行調(diào)度等多個環(huán)節(jié)都有著重要的應用場景。在電力系統(tǒng)規(guī)劃階段，N-1準則是確定電網(wǎng)結構和設備容量的重要依據(jù)。通過對未來負荷增長和電源布局的預測，運用N-1準則對不同的電網(wǎng)規(guī)劃方案進行評估，選擇能夠滿足N-1準則要求且經(jīng)濟合理的方案，以確保電網(wǎng)在未來運行中的安全性和可靠性。在某地區(qū)的電網(wǎng)規(guī)劃中，考慮到未來幾年內(nèi)負荷的快速增長，規(guī)劃部門運用N-1準則對多個候選電網(wǎng)規(guī)劃方案進行了評估。經(jīng)過詳細的潮流計算和穩(wěn)定性分析，最終選擇了一個能夠在滿足N-1準則的前提下，以最小的投資成本實現(xiàn)電網(wǎng)供電能力最大化的方案，為該地區(qū)的電力供應提供了可靠的保障。在電力系統(tǒng)運行調(diào)度方面，N-1準則用于指導調(diào)度人員制定合理的運行方式和應急預案。調(diào)度人員根據(jù)實時的電網(wǎng)運行狀態(tài)和負荷需求，運用N-1準則對各種可能的故障場景進行預演分析，提前制定相應的調(diào)度措施和應急預案。當電網(wǎng)中發(fā)生實際故障時，調(diào)度人員可以迅速按照預先制定的方案進行操作，確保系統(tǒng)能夠在滿足N-1準則的條件下盡快恢復正常運行。在一次實際的電網(wǎng)運行中，某變電站的一臺主變壓器突發(fā)故障跳閘。由于調(diào)度人員在事前根據(jù)N-1準則制定了詳細的應急預案，在故障發(fā)生后，能夠迅速采取有效的負荷轉移措施，將故障變壓器所帶的負荷安全地轉移到其他變壓器上，避免了因負荷轉移不當而導致的其他設備過載和停電事故的發(fā)生，保障了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和對用戶的正常供電。然而，N-1準則也存在一定的局限性。N-1準則僅考慮了單一元件故障的情況，而在實際電力系統(tǒng)運行中，可能會出現(xiàn)多個元件同時故障的復雜情況，如連鎖故障等。當電力系統(tǒng)發(fā)生連鎖故障時，多個元件的相繼故障可能會導致系統(tǒng)的運行狀態(tài)迅速惡化，超出N-1準則的評估范圍，從而使基于N-1準則制定的運行策略和應急預案失效，無法有效保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。N-1準則假設系統(tǒng)的運行條件是固定的，沒有充分考慮負荷波動、新能源出力的間歇性和波動性等不確定性因素對電力系統(tǒng)安全性的影響。在實際運行中，負荷的隨機變化以及新能源發(fā)電受天氣等自然因素影響而產(chǎn)生的出力波動，可能會使電力系統(tǒng)在滿足N-1準則的情況下仍面臨安全風險。在新能源滲透率較高的電力系統(tǒng)中，由于新能源出力的不確定性，即使系統(tǒng)在正常運行時滿足N-1準則，但當新能源出力突然大幅下降時，可能會導致系統(tǒng)的功率平衡被打破，出現(xiàn)電壓不穩(wěn)定、頻率波動等問題，影響電力系統(tǒng)的安全運行。N-1準則在評估電力系統(tǒng)安全性時，側重于系統(tǒng)的靜態(tài)安全分析，對系統(tǒng)的動態(tài)穩(wěn)定性分析相對不足。在電力系統(tǒng)遭受大擾動時，系統(tǒng)的動態(tài)響應過程復雜，僅依靠N-1準則難以全面準確地評估系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性和動態(tài)穩(wěn)定性，可能會忽略一些潛在的動態(tài)安全隱患。3.2概率性評估方法概率性評估方法是一種更為全面和靈活的電力系統(tǒng)安全性評估手段，它突破了確定性評估方法的局限性，充分考慮了元件故障概率和系統(tǒng)運行中的各種不確定性因素，能夠為電力系統(tǒng)的安全運行提供更具參考價值的評估結果。在實際電力系統(tǒng)運行中，元件故障并非是完全確定的事件，而是具有一定的隨機性。例如，輸電線路可能因雷擊、大風、樹枝觸碰等多種原因發(fā)生故障，其故障發(fā)生的概率受到線路的運行年限、維護狀況、地理環(huán)境等多種因素的影響。變壓器也可能由于絕緣老化、過載運行、內(nèi)部短路等原因出現(xiàn)故障，不同類型和廠家的變壓器，其故障概率也存在差異。概率性評估方法通過對大量歷史運行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，結合元件的物理特性和運行環(huán)境，運用可靠性理論和概率統(tǒng)計方法，對元件的故障概率進行準確建模。常用的元件故障概率模型包括指數(shù)分布模型、威布爾分布模型等。在指數(shù)分布模型中，元件的故障率被假設為常數(shù)，其故障概率隨時間呈指數(shù)增長；而威布爾分布模型則能夠更靈活地描述元件故障率隨時間的變化情況，適用于不同老化特性的元件。通過這些模型，可以計算出元件在不同運行時間下的故障概率，為電力系統(tǒng)安全性評估提供了基礎數(shù)據(jù)。系統(tǒng)運行的不確定性也是影響電力系統(tǒng)安全性的重要因素。負荷波動是系統(tǒng)運行不確定性的一個主要方面。電力系統(tǒng)的負荷需求受到多種因素的影響，如時間、季節(jié)、天氣、經(jīng)濟活動等，具有很強的隨機性和不確定性。在夏季高溫時段，空調(diào)負荷的大量增加會導致系統(tǒng)負荷大幅上升；而在節(jié)假日，工業(yè)負荷的減少又會使系統(tǒng)負荷下降。新能源出力的間歇性和波動性也給系統(tǒng)運行帶來了很大的不確定性。太陽能光伏發(fā)電依賴于光照強度，風力發(fā)電依賴于風速，而光照和風速受到天氣、季節(jié)等自然因素的影響，具有很強的隨機性，難以準確預測。概率性評估方法通過建立負荷和新能源出力的概率模型，來描述這些不確定性因素。常用的負荷概率模型有正態(tài)分布模型、對數(shù)正態(tài)分布模型等，通過對歷史負荷數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計，確定負荷的概率分布參數(shù)，從而可以模擬出不同負荷水平出現(xiàn)的概率。對于新能源出力，通常采用場景分析法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和氣象預測信息，生成多種可能的新能源出力場景，并為每個場景賦予相應的概率權重，以反映新能源出力的不確定性。在概率計算模型和方法方面，蒙特卡洛模擬法是一種廣泛應用的概率性評估方法。蒙特卡洛模擬法的基本原理是通過隨機抽樣的方式，模擬電力系統(tǒng)中各種不確定性因素的變化，生成大量的系統(tǒng)運行場景，然后對每個場景進行確定性的電力系統(tǒng)分析，如潮流計算、穩(wěn)定性分析等，最后根據(jù)這些場景的分析結果，統(tǒng)計計算出系統(tǒng)安全性指標的概率分布。在利用蒙特卡洛模擬法評估電力系統(tǒng)靜態(tài)安全性時，首先根據(jù)負荷和新能源出力的概率模型，隨機生成大量的負荷和新能源出力樣本，結合元件的故障概率，模擬出不同的系統(tǒng)運行狀態(tài)。針對每個運行狀態(tài)，進行潮流計算，判斷是否存在電壓越限、線路過載等問題。通過對大量運行場景的計算和統(tǒng)計，得到系統(tǒng)出現(xiàn)電壓越限、線路過載等靜態(tài)安全問題的概率，從而評估系統(tǒng)的靜態(tài)安全性。蒙特卡洛模擬法的優(yōu)點是原理簡單、易于實現(xiàn)，能夠處理各種復雜的不確定性因素，評估結果較為準確可靠。但其計算量較大，需要消耗大量的計算時間和資源，尤其是在系統(tǒng)規(guī)模較大、不確定性因素較多的情況下，計算效率較低。解析法也是一種重要的概率性評估方法。解析法通過建立數(shù)學模型，利用概率理論和數(shù)學推導，直接計算出系統(tǒng)安全性指標的概率分布。在計算電力系統(tǒng)可靠性指標時，可以利用故障樹分析（FTA）和事件樹分析（ETA）等方法。故障樹分析通過對系統(tǒng)故障的邏輯關系進行分析，構建故障樹模型，然后利用布爾代數(shù)和概率運算規(guī)則，計算出系統(tǒng)頂事件（如系統(tǒng)停電）發(fā)生的概率。事件樹分析則是從初始事件出發(fā)，分析事件的發(fā)展過程和可能的結果，通過計算每個結果發(fā)生的概率，得到系統(tǒng)安全性指標的概率分布。解析法的優(yōu)點是計算效率高，能夠快速得到系統(tǒng)安全性指標的概率分布。但它對系統(tǒng)模型的要求較高，需要建立準確的數(shù)學模型，并且在處理復雜系統(tǒng)和不確定性因素時，模型的建立和求解難度較大。3.3風險評估方法風險評估方法在電力系統(tǒng)安全性評估中占據(jù)關鍵地位，它通過綜合考量故障后果和發(fā)生概率，能夠更全面、準確地評估電力系統(tǒng)的安全風險水平。該方法基于概率論和數(shù)理統(tǒng)計原理，將電力系統(tǒng)中各種不確定因素納入評估范疇，為電力系統(tǒng)的安全運行提供了更為科學、合理的決策依據(jù)。在電力系統(tǒng)中，故障后果涵蓋多個層面，包括停電范圍、停電持續(xù)時間、經(jīng)濟損失以及對社會生產(chǎn)生活的影響程度等。不同類型的故障，其后果嚴重程度存在顯著差異。一條重要輸電線路的故障跳閘，可能導致大面積停電，不僅使大量工業(yè)用戶停產(chǎn)，造成直接的生產(chǎn)損失，還可能引發(fā)交通信號燈失靈，影響交通秩序，甚至對醫(yī)院、消防等重要社會服務部門的正常運轉造成威脅，間接損失難以估量。而一些次要線路的短暫故障，可能僅對少數(shù)用戶造成短暫停電，影響相對較小。故障后果的評估需要綜合考慮電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡結構、負荷分布、用戶重要性等因素，通過建立相應的數(shù)學模型和分析方法，對故障后的系統(tǒng)狀態(tài)進行模擬和分析，從而準確量化故障所帶來的各種影響。故障發(fā)生概率則受到多種因素的綜合影響。元件的老化程度是一個重要因素，隨著運行時間的增加，設備的絕緣性能下降、機械部件磨損，故障發(fā)生的概率相應提高。某臺運行多年的變壓器，由于絕緣老化，發(fā)生內(nèi)部短路故障的概率明顯高于新投入運行的變壓器。運行環(huán)境條件也對故障概率產(chǎn)生重要影響，如惡劣的天氣條件，雷擊、暴雨、大風等，可能導致輸電線路故障；高溫、高濕環(huán)境可能加速設備老化，增加故障風險。維護策略和水平同樣不容忽視，定期的設備巡檢、預防性試驗和及時的維護保養(yǎng)能夠有效降低故障發(fā)生的概率。一個地區(qū)的電力系統(tǒng)，通過加強設備維護管理，提高維護人員的技術水平，該地區(qū)電力設備的故障發(fā)生率明顯降低。故障發(fā)生概率的評估通?；跉v史運行數(shù)據(jù)，運用可靠性理論和統(tǒng)計分析方法，建立元件的故障概率模型，如指數(shù)分布模型、威布爾分布模型等，通過對模型參數(shù)的估計和驗證，預測元件在不同運行條件下的故障概率。為了綜合衡量電力系統(tǒng)的安全風險，通常會定義一系列風險指標。常見的風險指標包括期望停電時間（ExpectedOutageTime，EOT）、期望停電次數(shù)（ExpectedOutageFrequency，EOF）、期望缺供電量（ExpectedEnergyNotSupplied，EENS）等。期望停電時間是指在一定時間范圍內(nèi)，系統(tǒng)因故障導致用戶平均停電的時間，它反映了停電對用戶的平均影響時長。其計算公式為：EOT=\sum_{i=1}^{n}p_{i}t_{i}其中，p_{i}是第i種故障場景發(fā)生的概率，t_{i}是第i種故障場景下用戶的停電時間，n是所有可能的故障場景數(shù)量。期望停電次數(shù)表示在一定時間內(nèi)，系統(tǒng)預計發(fā)生停電事件的次數(shù)，它反映了停電事件發(fā)生的頻繁程度。計算公式為：EOF=\sum_{i=1}^{n}p_{i}f_{i}其中，f_{i}是第i種故障場景下的停電次數(shù)。期望缺供電量是指在一定時間內(nèi)，由于系統(tǒng)故障導致無法向用戶提供的電量總和，它綜合考慮了停電的范圍和持續(xù)時間對電量供應的影響。其計算公式為：EENS=\sum_{i=1}^{n}p_{i}E_{i}其中，E_{i}是第i種故障場景下的缺供電量。這些風險指標從不同角度反映了電力系統(tǒng)的安全風險狀況，通過對這些指標的計算和分析，能夠全面評估電力系統(tǒng)的安全性，為電力系統(tǒng)的運行決策提供有力支持。在制定電力系統(tǒng)的檢修計劃時，可以根據(jù)風險指標評估不同設備故障對系統(tǒng)安全的影響程度，優(yōu)先安排對風險貢獻較大設備的檢修，以降低系統(tǒng)的整體風險水平；在電力系統(tǒng)規(guī)劃中，通過對不同規(guī)劃方案的風險指標計算和比較，選擇風險最小的方案，提高電力系統(tǒng)的可靠性和安全性。四、基于WAMS的電力系統(tǒng)安全性評估模型與算法4.1基于WAMS的數(shù)據(jù)采集與處理WAMS在電力系統(tǒng)安全性評估中發(fā)揮著關鍵作用，其數(shù)據(jù)采集與處理環(huán)節(jié)是后續(xù)評估分析的基礎，直接影響評估結果的準確性和可靠性。WAMS通過同步相量測量單元（PMU）采集電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，所采集的數(shù)據(jù)類型豐富多樣，涵蓋了電力系統(tǒng)運行的多個關鍵方面。在電壓和電流相量方面，PMU能夠精確測量電力系統(tǒng)各節(jié)點的電壓幅值和相位，以及各支路的電流幅值和相位。這些相量數(shù)據(jù)是電力系統(tǒng)分析的基礎，通過對它們的分析可以獲取電力系統(tǒng)的潮流分布、功率傳輸?shù)戎匾畔?。在一個包含多個變電站和輸電線路的電力系統(tǒng)中，各節(jié)點的電壓幅值和相位反映了該節(jié)點的電壓水平和與其他節(jié)點的電氣聯(lián)系，而支路電流相量則直接體現(xiàn)了電力在輸電線路中的傳輸情況。功率數(shù)據(jù)也是WAMS采集的重要內(nèi)容，包括有功功率和無功功率。有功功率決定了電力系統(tǒng)中電能的實際消耗，無功功率則對維持電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定起著關鍵作用。通過監(jiān)測各節(jié)點和支路的有功功率和無功功率，可以評估電力系統(tǒng)的功率平衡情況，及時發(fā)現(xiàn)功率缺額或過剩的問題。在某地區(qū)電網(wǎng)中，當負荷突然增加時，通過WAMS監(jiān)測到的有功功率變化，可以及時調(diào)整發(fā)電機出力，以維持系統(tǒng)的功率平衡。頻率作為電力系統(tǒng)運行的重要參數(shù)，也被WAMS實時采集。電力系統(tǒng)的頻率反映了系統(tǒng)中發(fā)電和用電的平衡狀態(tài)，正常運行時，電力系統(tǒng)的頻率應保持在額定值附近。一旦系統(tǒng)出現(xiàn)功率不平衡，頻率就會發(fā)生變化。當發(fā)電機出力不足時，系統(tǒng)頻率會下降；而當發(fā)電功率過剩時，頻率則會上升。WAMS對頻率的實時監(jiān)測，能夠幫助運行人員及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的功率不平衡問題，采取相應的調(diào)整措施，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。發(fā)電機的功角和轉速也是WAMS關注的重要數(shù)據(jù)。功角反映了發(fā)電機轉子之間的相對位置關系，是衡量電力系統(tǒng)同步運行穩(wěn)定性的關鍵指標；轉速則直接反映了發(fā)電機的運行狀態(tài)。通過監(jiān)測發(fā)電機的功角和轉速，可以實時評估電力系統(tǒng)的同步穩(wěn)定性，預測可能出現(xiàn)的失步故障。在電力系統(tǒng)發(fā)生故障或受到大擾動時，發(fā)電機的功角和轉速會發(fā)生快速變化，WAMS能夠及時捕捉這些變化，為運行人員提供準確的信息，以便采取有效的控制措施，防止系統(tǒng)失步。WAMS的數(shù)據(jù)采集方式基于高精度的同步時鐘技術，確保了不同位置數(shù)據(jù)的同步性。PMU通過全球定位系統(tǒng)（GPS）獲取精確的時間基準，以該時間基準為依據(jù)，各PMU能夠在同一時刻對電力系統(tǒng)的電氣量進行采樣。在一個跨區(qū)域的大型互聯(lián)電網(wǎng)中，分布在不同地區(qū)的PMU同時接收GPS信號，按照統(tǒng)一的時間標準對當?shù)氐碾妷?、電流等信號進行采樣，使得采集到的數(shù)據(jù)在時間上具有嚴格的一致性。這種同步采集方式克服了傳統(tǒng)測量系統(tǒng)中數(shù)據(jù)不同步的問題，為準確分析電力系統(tǒng)的動態(tài)過程提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎。在數(shù)據(jù)采集過程中，PMU通常以較高的采樣頻率對電氣量進行采樣，一般可達到每秒50次甚至更高。較高的采樣頻率能夠更準確地捕捉電力系統(tǒng)的動態(tài)變化，尤其是在電力系統(tǒng)發(fā)生故障或受到擾動時，能夠及時記錄系統(tǒng)狀態(tài)的快速變化過程。在電力系統(tǒng)發(fā)生短路故障時，電壓和電流會在短時間內(nèi)發(fā)生劇烈變化，高采樣頻率的PMU可以準確記錄這些變化，為后續(xù)的故障分析和處理提供詳細的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)傳輸是WAMS數(shù)據(jù)采集與處理流程中的重要環(huán)節(jié)，其可靠性和時效性直接影響電力系統(tǒng)安全性評估的實時性。WAMS采用高速通信網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)傳輸，目前主要以光纖通信技術為主，同時結合無線通信等輔助手段。光纖通信具有傳輸帶寬大、抗干擾能力強、信號衰減小等優(yōu)勢，能夠滿足WAMS對大量數(shù)據(jù)高速傳輸?shù)男枨?。在實際應用中，各個PMU通過專用的光纖鏈路連接到通信網(wǎng)絡的接入節(jié)點，然后通過光纖通信網(wǎng)絡的匯聚、轉發(fā)等功能，將數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)測中心站。在一個省級電網(wǎng)的WAMS中，分布在全省各個變電站和發(fā)電廠的眾多PMU，通過光纖通信網(wǎng)絡組成一個龐大的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡，將實時采集到的數(shù)據(jù)以毫秒級的傳輸延遲發(fā)送到位于省級調(diào)度中心的監(jiān)測中心站。一些無線通信技術如4G、5G等也在WAMS數(shù)據(jù)傳輸中得到應用，特別是在一些偏遠地區(qū)或難以鋪設光纖的區(qū)域，無線通信作為補充手段，確保了數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪B續(xù)性。然而，從PMU采集到的原始數(shù)據(jù)往往存在各種問題，需要進行預處理才能用于后續(xù)的分析和評估。數(shù)據(jù)預處理的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲干擾、填補缺失值和糾正壞數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。數(shù)據(jù)去噪是預處理的重要步驟之一，旨在去除數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，提高數(shù)據(jù)的信噪比。常見的數(shù)據(jù)去噪方法包括基于小波變換的去噪算法。小波變換能夠?qū)π盘栠M行多尺度分解，將信號分解為不同頻率的子信號。在電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)中，噪聲通常表現(xiàn)為高頻成分，而有用信號主要集中在低頻和中頻部分。通過小波變換，將數(shù)據(jù)分解后，可以對高頻子信號進行閾值處理，去除其中的噪聲成分，然后再將處理后的子信號重構，得到去噪后的數(shù)據(jù)。在處理某條輸電線路的電流數(shù)據(jù)時，由于受到外界電磁干擾，原始數(shù)據(jù)中存在大量噪聲。運用小波變換去噪算法，對該數(shù)據(jù)進行處理后，有效去除了噪聲干擾，使數(shù)據(jù)更加平滑，準確反映了電流的真實變化情況。缺失值填補也是數(shù)據(jù)預處理的關鍵環(huán)節(jié)。在實際數(shù)據(jù)采集中，由于各種原因，如通信故障、設備故障等，可能會導致部分數(shù)據(jù)缺失。如果直接使用包含缺失值的數(shù)據(jù)進行分析，會影響分析結果的準確性。基于機器學習的缺失值填補算法是一種有效的方法，該方法利用數(shù)據(jù)之間的相關性，通過對已有數(shù)據(jù)的學習和建模，預測缺失值。常用的機器學習算法如K近鄰算法（K-NearestNeighbor，KNN），通過尋找與缺失值樣本最相似的K個樣本，根據(jù)這K個樣本的數(shù)據(jù)特征來預測缺失值。在處理某變電站的電壓數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分時間段的電壓數(shù)據(jù)存在缺失。運用KNN算法，根據(jù)該變電站周邊其他變電站的電壓數(shù)據(jù)以及該變電站歷史電壓數(shù)據(jù)的相關性，對缺失的電壓值進行預測和填補，使得電壓數(shù)據(jù)完整，為后續(xù)的分析提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。壞數(shù)據(jù)檢測與剔除是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。壞數(shù)據(jù)是指由于測量誤差、設備故障或通信錯誤等原因?qū)е碌腻e誤數(shù)據(jù)。壞數(shù)據(jù)會對電力系統(tǒng)安全性評估產(chǎn)生嚴重影響，因此需要及時檢測并剔除。基于殘差分析的壞數(shù)據(jù)檢測方法是一種常用的方法，該方法通過建立電力系統(tǒng)的數(shù)學模型，根據(jù)測量數(shù)據(jù)計算出模型的殘差。如果殘差超過一定的閾值，則認為對應的測量數(shù)據(jù)可能是壞數(shù)據(jù)。在進行電力系統(tǒng)狀態(tài)估計時，利用基于殘差分析的方法，對PMU采集的電壓、電流等數(shù)據(jù)進行檢測。當某節(jié)點的電壓測量值經(jīng)過計算后，其殘差遠大于設定的閾值，經(jīng)過進一步檢查確認該數(shù)據(jù)為壞數(shù)據(jù)，將其剔除，并采用其他方法對該數(shù)據(jù)進行修正或補充，從而保證了數(shù)據(jù)的可靠性。4.2暫態(tài)穩(wěn)定性評估模型電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性評估是保障電力系統(tǒng)安全運行的關鍵環(huán)節(jié)，利用WAMS數(shù)據(jù)建立暫態(tài)穩(wěn)定性評估模型具有重要的現(xiàn)實意義。擴展等面積法則（ExtendedEqual-AreaCriterion，EEAC）是一種常用的基于WAMS數(shù)據(jù)的暫態(tài)穩(wěn)定性評估模型，它在傳統(tǒng)等面積法則的基礎上進行了拓展，能夠更準確地評估復雜電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性。傳統(tǒng)等面積法則是基于單機無窮大系統(tǒng)提出的，其基本原理是通過比較故障期間發(fā)電機轉子動能的增加量和故障切除后轉子動能的減少量來判斷系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性。在單機無窮大系統(tǒng)中，當系統(tǒng)受到擾動后，發(fā)電機的電磁功率和機械功率不再平衡，轉子開始加速或減速，動能發(fā)生變化。如果故障切除后，發(fā)電機轉子動能的減少面積能夠完全抵消故障期間動能的增加面積，即加速面積等于減速面積，那么系統(tǒng)能夠保持暫態(tài)穩(wěn)定；反之，如果減速面積小于加速面積，系統(tǒng)將失去暫態(tài)穩(wěn)定。然而，實際電力系統(tǒng)是一個多機系統(tǒng)，各發(fā)電機之間存在復雜的相互作用，傳統(tǒng)等面積法則難以直接應用于多機系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性評估。擴展等面積法則針對多機系統(tǒng)的特點，通過將多機系統(tǒng)等值為單機無窮大系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對多機系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性的評估。在運用擴展等面積法則建立暫態(tài)穩(wěn)定性評估模型時，首先需要對電力系統(tǒng)進行詳細的分析和建模。利用WAMS實時采集的電力系統(tǒng)各節(jié)點電壓、電流相量以及發(fā)電機的功角、轉速等數(shù)據(jù)，準確描述電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，確定系統(tǒng)中的關鍵發(fā)電機和關鍵線路，為后續(xù)的等值計算提供依據(jù)。在某大型區(qū)域電網(wǎng)中，通過WAMS監(jiān)測到系統(tǒng)中多個發(fā)電機的運行數(shù)據(jù)以及各輸電線路的潮流數(shù)據(jù)。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，其中幾臺大容量發(fā)電機的運行狀態(tài)對整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性影響較大，同時一些重要輸電線路的功率傳輸情況也與系統(tǒng)穩(wěn)定性密切相關?；谶@些信息，將這些關鍵發(fā)電機和線路納入等值計算的范疇，以更準確地反映系統(tǒng)的暫態(tài)特性。確定等值系統(tǒng)參數(shù)是擴展等面積法則的關鍵步驟之一。根據(jù)電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡結構和運行參數(shù)，運用相關的等值計算方法，將多機系統(tǒng)等值為單機無窮大系統(tǒng)。在等值過程中，需要合理確定等值發(fā)電機的慣性時間常數(shù)、機械功率、電磁功率等參數(shù)，以及等值網(wǎng)絡的阻抗等參數(shù)。這些參數(shù)的準確性直接影響到評估結果的可靠性。通常采用能量函數(shù)法來確定等值系統(tǒng)參數(shù)，通過計算多機系統(tǒng)在不同運行狀態(tài)下的能量函數(shù)，找到與單機無窮大系統(tǒng)能量函數(shù)相等的等值參數(shù)。在實際計算中，還需要考慮系統(tǒng)的動態(tài)特性和非線性因素，對計算結果進行適當?shù)男拚驼{(diào)整，以提高等值系統(tǒng)的準確性。計算加速面積和減速面積是評估暫態(tài)穩(wěn)定性的核心環(huán)節(jié)。當電力系統(tǒng)受到擾動后，根據(jù)WAMS采集的數(shù)據(jù)，計算出故障期間等值發(fā)電機轉子動能的增加面積，即加速面積；在故障切除后，計算出轉子動能的減少面積，即減速面積。在計算過程中，需要考慮到發(fā)電機的動態(tài)特性、負荷特性以及系統(tǒng)的控制措施等因素對功率平衡的影響。在某電力系統(tǒng)發(fā)生短路故障后，利用WAMS實時監(jiān)測到的發(fā)電機功角和電磁功率數(shù)據(jù)，結合等值系統(tǒng)參數(shù)，準確計算出故障期間的加速面積和故障切除后的減速面積。根據(jù)加速面積和減速面積的比較結果判斷系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性。若減速面積大于或等于加速面積，表明系統(tǒng)能夠在故障后通過自身的調(diào)節(jié)能力消耗掉多余的能量，使發(fā)電機轉子恢復到穩(wěn)定運行狀態(tài)，系統(tǒng)保持暫態(tài)穩(wěn)定；反之，若減速面積小于加速面積，系統(tǒng)將無法消耗掉多余的能量，發(fā)電機轉子將持續(xù)加速，最終導致系統(tǒng)失去暫態(tài)穩(wěn)定。在評估系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定裕度時，可通過計算減速面積與加速面積的差值與加速面積的比值來衡量。該比值越大，說明系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定裕度越大，系統(tǒng)在遭受擾動時越不容易失去穩(wěn)定；反之，比值越小，系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定裕度越小，面臨的失穩(wěn)風險越高。在某電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性評估中，計算得到減速面積與加速面積的比值為0.8，表明系統(tǒng)具有一定的暫態(tài)穩(wěn)定裕度，但仍需密切關注系統(tǒng)的運行狀態(tài)，采取相應的措施進一步提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。4.3電壓穩(wěn)定性評估模型電壓穩(wěn)定性是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的關鍵指標之一，基于WAMS數(shù)據(jù)構建的電壓穩(wěn)定性評估模型，能夠?qū)崟r、準確地評估電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定狀態(tài)，為電力系統(tǒng)的安全運行提供重要支持。在構建電壓穩(wěn)定性評估模型時，需要充分考慮負荷特性和無功功率等關鍵因素對電壓穩(wěn)定性的影響。負荷特性在電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性中起著至關重要的作用，不同類型的負荷具有不同的特性，對電壓變化的響應也各不相同。工業(yè)負荷中的大型電機啟動時，會產(chǎn)生較大的沖擊電流，導致電壓瞬間下降。這是因為電機啟動時，其等效阻抗會發(fā)生變化，從靜止狀態(tài)下的高阻抗迅速轉變?yōu)檫\行狀態(tài)下的低阻抗，使得大量電流涌入，從而引起電壓波動。居民負荷則主要受居民生活習慣和時間的影響，在用電高峰時段，如晚上7點至10點，居民家庭中的各類電器設備同時運行，負荷需求急劇增加，若電力系統(tǒng)的供電能力不足，就會導致電壓下降。商業(yè)負荷同樣具有明顯的時間特性，在白天營業(yè)時間，商場、寫字樓等商業(yè)場所的照明、空調(diào)、電梯等設備運行，負荷較大；而在夜間非營業(yè)時間，負荷則大幅降低。這些不同類型負荷的變化，都會對電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性產(chǎn)生影響。在電壓穩(wěn)定性評估模型中，準確描述負荷特性至關重要。常用的負荷模型有靜態(tài)負荷模型和動態(tài)負荷模型。靜態(tài)負荷模型主要描述負荷的靜態(tài)特性，如恒功率模型、恒電流模型和恒阻抗模型等。恒功率模型假設負荷消耗的有功功率和無功功率不隨電壓變化而變化，在一定程度上能夠反映一些對電壓變化不敏感的負荷特性；恒電流模型則假設負荷電流不隨電壓變化，適用于某些特定類型的負荷；恒阻抗模型認為負荷阻抗是恒定的，根據(jù)歐姆定律，負荷的功率會隨著電壓的平方而變化。這些靜態(tài)負荷模型在計算上相對簡單，但對于負荷動態(tài)變化的描述能力有限。動態(tài)負荷模型則更能準確地反映負荷的動態(tài)特性，考慮了負荷在電壓變化時的動態(tài)響應過程。感應電動機模型是一種常見的動態(tài)負荷模型，它考慮了電動機的電磁暫態(tài)過程和機械暫態(tài)過程。當電壓發(fā)生變化時，感應電動機的轉速、轉差率以及電磁轉矩等參數(shù)都會發(fā)生相應變化，從而影響其功率消耗。通過建立感應電動機的動態(tài)模型，可以更準確地描述其在電壓變化時的行為，進而提高電壓穩(wěn)定性評估模型的準確性。在實際應用中，根據(jù)電力系統(tǒng)的特點和評估需求，選擇合適的負荷模型至關重要。對于一些電壓波動較小、負荷變化相對穩(wěn)定的系統(tǒng)，靜態(tài)負荷模型可能能夠滿足評估要求；而對于電壓波動較大、負荷動態(tài)變化明顯的系統(tǒng)，則需要采用動態(tài)負荷模型，以更準確地評估電壓穩(wěn)定性。無功功率同樣是影響電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性的關鍵因素。在電力系統(tǒng)中，無功功率的平衡直接關系到電壓的穩(wěn)定。當系統(tǒng)中的無功功率不足時，會導致電壓下降；而無功功率過剩，則會使電壓升高。這是因為無功功率主要用于建立和維持電力系統(tǒng)中的磁場，保證電氣設備的正常運行。在輸電線路中，無功功率的傳輸會引起電壓降落，尤其是在長距離輸電線路中，這種影響更為明顯。當線路傳輸?shù)臒o功功率較大時，線路的電抗會導致電壓沿線路逐漸降低，從而影響電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性。在某條長距離輸電線路中，由于線路電抗較大，當輸送的無功功率增加時，線路末端的電壓明顯下降，甚至超出了允許的電壓范圍，影響了用戶的正常用電。為了維持電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定，需要合理配置無功功率補償設備。常見的無功功率補償設備包括電容器、電抗器和靜止無功補償器（SVC）等。電容器可以提供容性無功功率，當系統(tǒng)中無功功率不足時，投入電容器可以增加無功功率的供應，提高電壓水平。在某變電站中，當負荷增加導致電壓下降時，通過投入電容器組，補償了系統(tǒng)的無功功率，使電壓恢復到正常范圍。電抗器則用于吸收感性無功功率，當系統(tǒng)中無功功率過剩時，投入電抗器可以減少無功功率的含量，降低電壓。靜止無功補償器（SVC）則具有快速響應的特點，能夠根據(jù)系統(tǒng)電壓的變化實時調(diào)整無功功率的輸出，更好地維持電壓穩(wěn)定。在電壓穩(wěn)定性評估模型中，需要準確考慮無功功率的分布和補償情況。通過建立無功功率平衡方程，結合電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡結構和設備參數(shù)，計算系統(tǒng)中各節(jié)點的無功功率分布，評估無功功率對電壓穩(wěn)定性的影響。在計算某電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性時，考慮了系統(tǒng)中各變電站的電容器組和SVC的無功補償能力，以及輸電線路的無功損耗，準確評估了系統(tǒng)在不同運行工況下的電壓穩(wěn)定性?；赪AMS數(shù)據(jù)構建電壓穩(wěn)定性評估模型，通常采用多種方法相結合的方式。一種常見的方法是基于潮流計算的電壓穩(wěn)定性評估方法。該方法利用WAMS實時采集的電力系統(tǒng)各節(jié)點電壓、電流相量等數(shù)據(jù)，結合電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡拓撲結構和參數(shù)，進行潮流計算，得到系統(tǒng)中各節(jié)點的電壓幅值和相角，以及各線路的有功和無功潮流。通過分析這些計算結果，判斷系統(tǒng)是否存在電壓越限、無功功率不足或過剩等問題，從而評估系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性。在某電力系統(tǒng)中，利用WAMS數(shù)據(jù)進行潮流計算，發(fā)現(xiàn)部分節(jié)點的電壓幅值低于允許范圍，且無功功率存在缺額，表明該系統(tǒng)存在電壓穩(wěn)定風險，需要采取相應的措施進行調(diào)整。人工智能算法在電壓穩(wěn)定性評估模型中也得到了廣泛應用。例如，人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）具有強大的非線性映射能力，能夠?qū)W習電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)與電壓穩(wěn)定性之間的復雜關系。通過對大量的WAMS歷史數(shù)據(jù)進行學習和訓練，建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，該模型可以根據(jù)實時采集的電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，快速準確地預測系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性狀態(tài)。支持向量機（SVM）也是一種常用的人工智能算法，它通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同的電壓穩(wěn)定性狀態(tài)進行分類。在訓練過程中，SVM利用WAMS數(shù)據(jù)中的特征向量，如節(jié)點電壓、有功功率、無功功率等，學習電壓穩(wěn)定和不穩(wěn)定狀態(tài)之間的邊界，從而實現(xiàn)對電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性的評估。這些人工智能算法能夠充分利用WAMS數(shù)據(jù)的信息，提高電壓穩(wěn)定性評估的準確性和效率，為電力系統(tǒng)的安全運行提供更可靠的保障。4.4低頻振蕩分析算法低頻振蕩是電力系統(tǒng)在運行過程中可能出現(xiàn)的一種重要不穩(wěn)定現(xiàn)象，對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行構成嚴重威脅。利用WAMS數(shù)據(jù)進行低頻振蕩分析，能夠及時準確地掌握系統(tǒng)的振蕩特性，為采取有效的抑制措施提供依據(jù)。Prony算法是一種常用的基于WAMS數(shù)據(jù)的低頻振蕩分析算法，具有獨特的原理和優(yōu)勢。Prony算法的基本原理基于對離散時間信號的建模。該算法假設一個離散時間信號x(n)可以由一組P個具有任意幅值、相位、頻率與衰減因子的指數(shù)函數(shù)的線性組合來表示，其數(shù)學模型如下：x(n)=\sum_{i=1}^{P}A_{i}e^{(\alpha_{i}+j2\pif_{i})n\Deltat+j\theta_{i}}其中，n=0,1,\cdots,N-1，N為采樣點數(shù)，\Deltat為采樣間隔；A_{i}為第i個指數(shù)函數(shù)的幅值；\alpha_{i}為衰減因子，反映振蕩信號的衰減或增長特性，若\alpha_{i}<0，表示信號衰減，系統(tǒng)具有正阻尼，若\alpha_{i}>0，信號增長，系統(tǒng)處于負阻尼狀態(tài)；f_{i}為振蕩頻率；\theta_{i}為初相位。在實際應用中，通過WAMS獲取電力系統(tǒng)的振蕩信號，如發(fā)電機的有功功率、無功功率、功角等信號。將這些信號進行采樣和離散化處理，得到離散時間序列x(n)。然后，運用Prony算法對該離散時間序列進行分析，求解上述數(shù)學模型中的參數(shù)A_{i}、\alpha_{i}、f_{i}和\theta_{i}。求解過程通常采用最小二乘法，通過構建誤差函數(shù)并使其最小化，來確定模型參數(shù)的最優(yōu)估計值。在對某條輸電線路的有功功率振蕩信號進行分析時，利用Prony算法對WAMS采集到的該線路有功功率離散時間序列進行處理，通過最小二乘法求解得到了信號的幅值、衰減因子、振蕩頻率和初相位等參數(shù)，從而準確地描述了該振蕩信號的特性。通過Prony算法計算得到的參數(shù)，可以有效地識別振蕩模式。振蕩模式主要由振蕩頻率f_{i}和衰減因子\alpha_{i}來表征。根據(jù)振蕩頻率的不同，低頻振蕩可分為局部振蕩和區(qū)域間振蕩。局部振蕩的頻率一般較高，通常在0.7-2.5Hz之間，主要發(fā)生在區(qū)域內(nèi)某一臺電機或幾臺電機相對于區(qū)域內(nèi)其它機組之間；區(qū)域間振蕩的頻率較低，一般在0.1-0.7Hz之間，是不同區(qū)域的電機群之間發(fā)生的相互振蕩。通過分析Prony算法得到的振蕩頻率，能夠準確判斷振蕩屬于哪種類型。衰減因子\alpha_{i}則反映了振蕩的穩(wěn)定性。當\alpha_{i}<0時，振蕩信號隨時間逐漸衰減，系統(tǒng)具有正阻尼，振蕩最終會逐漸平息；當\alpha_{i}>0時，振蕩信號隨時間逐漸增強，系統(tǒng)處于負阻尼狀態(tài)，振蕩會不斷加劇，可能導致系統(tǒng)失穩(wěn)。通過對衰減因子的分析，可以評估振蕩的發(fā)展趨勢和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。確定振蕩源是低頻振蕩分析的重要任務之一，對于采取針對性的抑制措施具有關鍵意義。基于Prony算法的結果，可以通過相關性分析等方法來確定振蕩源。具體來說，計算不同發(fā)電機或輸電線路的振蕩信號與主導振蕩模式之間的相關性。相關性較高的發(fā)電機或輸電線路很可能就是振蕩源。在一個包含多個發(fā)電機和輸電線路的電力系統(tǒng)中，通過Prony算法分析得到了系統(tǒng)的主導振蕩模式，然后計算各發(fā)電機的有功功率振蕩信號與主導振蕩模式的相關性。發(fā)現(xiàn)某臺發(fā)電機的相關性系數(shù)高達0.9，表明該發(fā)電機很可能是此次低頻振蕩的振蕩源。進一步檢查該發(fā)電機的運行狀態(tài)和相關設備，發(fā)現(xiàn)其勵磁系統(tǒng)存在故障，導致其輸出的電磁功率出現(xiàn)波動，從而引發(fā)了系統(tǒng)的低頻振蕩。通過對振蕩源的準確定位，為后續(xù)采取有效的故障修復和振蕩抑制措施提供了有力支持。五、案例分析5.1案例選取與數(shù)據(jù)獲取為了全面、深入地驗證基于WAMS的電力系統(tǒng)安全性評估方法的有效性和實用性，本研究選取了某省級電網(wǎng)作為典型案例。該省級電網(wǎng)覆蓋范圍廣泛，包含多個電壓等級的輸電線路、變電站以及各類發(fā)電設備，網(wǎng)絡結構復雜，負荷類型多樣，且新能源接入比例較高，具有很強的代表性。其輸電線路總長度超過[X]公里，涵蓋了110kV、220kV、500kV等多個電壓等級，連接著數(shù)百座變電站，為各類工業(yè)、商業(yè)和居民用戶供電，同時還接入了大量的風力發(fā)電場和太陽能光伏電站，新能源裝機容量占總裝機容量的[X]%左右。數(shù)據(jù)獲取主要通過實際WAMS系統(tǒng)和仿真平臺兩個途徑。在實際WAMS系統(tǒng)方面，該省級電網(wǎng)已建成較為完善的WAMS，分布在各個變電站和發(fā)電廠的同步相量測量單元（PMU）實時采集電力系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)。通過與省級電網(wǎng)調(diào)度中心的WAMS數(shù)據(jù)庫進行對接，獲取了連續(xù)一周的運行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括各節(jié)點的電壓幅值和相位、各支路的電流幅值和相位、有功功率、無功功率、發(fā)電機的功角和轉速等。這些數(shù)據(jù)以秒為周期進行存儲，為后續(xù)的分析提供了豐富的實時運行信息。在數(shù)據(jù)采集過程中，嚴格遵循相關的數(shù)據(jù)管理規(guī)范和安全要求，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。對采集到的數(shù)據(jù)進行實時校驗，一旦發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常，立即進行排查和修復，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。為了補充實際數(shù)據(jù)的不足，并模擬一些極端運行工況和故障場景，利用電力系統(tǒng)仿真平臺進行數(shù)據(jù)生成。選用PSCAD/EMTDC軟件搭建了該省級電網(wǎng)的詳細仿真模型，模型參數(shù)依據(jù)實際電網(wǎng)的設備參數(shù)和拓撲結構進行設置，確保模型能夠準確反映實際電網(wǎng)的運行特性。在仿真過程中，設置了多種運行工況，如負荷高峰和低谷時段、新能源大發(fā)和小發(fā)時段等，以及各種故障場景，包括輸電線路短路故障、變壓器故障、發(fā)電機跳閘等。通過仿真平臺生成了與實際WAMS數(shù)據(jù)格式相同的監(jiān)測數(shù)據(jù)，這些仿真數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)相互補充，為全面評估電力系統(tǒng)的安全性提供了更豐富的數(shù)據(jù)資源。在仿真數(shù)據(jù)生成過程中，對模型進行了多次驗證和校準，通過與實際運行數(shù)據(jù)的對比分析，不斷調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的準確性和可靠性。5.2基于WAMS的安全性評估實施在完成案例數(shù)據(jù)獲取后，依據(jù)前文闡述的基于WAMS的電力系統(tǒng)安全性評估模型與算法，對該省級電網(wǎng)展開全面的安全性評估。首先，針對獲取的實際WAMS數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)，執(zhí)行數(shù)據(jù)預處理操作。運用基于小波變換的數(shù)據(jù)去噪算法，對各節(jié)點的電壓、電流數(shù)據(jù)進行去噪處理，有效去除因電磁干擾等因素產(chǎn)生的噪聲。以某變電站的電壓數(shù)據(jù)為例，在去噪前，數(shù)據(jù)曲線存在明顯的毛刺和波動，這會對后續(xù)分析造成干擾。經(jīng)小波變換去噪后，數(shù)據(jù)曲線變得平滑，準確反映了電壓的真實變化趨勢，提升了數(shù)據(jù)的可靠性。采用基于機器學習的K近鄰算法對數(shù)據(jù)中的缺失值進行填補。在某段時間內(nèi)，由于通信故障，部分線路的有功功率數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失，利用K近鄰算法，依據(jù)相鄰線路的有功功率數(shù)據(jù)以及該線路歷史數(shù)據(jù)的相關性，對缺失值進行了準確填補，保證了數(shù)據(jù)的完整性，為后續(xù)的分析提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎。在暫態(tài)穩(wěn)定性評估方面，運用擴展等面積法則（EEAC）模型?；陬A處理后的WAMS數(shù)據(jù)，明確系統(tǒng)中的關鍵發(fā)電機和線路。通過對電網(wǎng)結構和運行參數(shù)的深入分析，確定了幾臺對系統(tǒng)穩(wěn)定性影響較大的主力發(fā)電機以及多條重要輸電線路。然后，進行等值系統(tǒng)參數(shù)計算，將多機系統(tǒng)等值為單機無窮大系統(tǒng)。在計算過程中，充分考慮發(fā)電機的慣性時間常數(shù)、機械功率、電磁功率以及等值網(wǎng)絡的阻抗等參數(shù)，運用能量函數(shù)法并結合實際運行數(shù)據(jù)進行參數(shù)確定和修正，以確保等值系統(tǒng)能夠準確反映原系統(tǒng)的暫態(tài)特性。在某一次系統(tǒng)故障模擬中，利用EEAC模型計算得到故障期間的加速面積和故障切除后的減速面積，通過比較發(fā)現(xiàn)減速面積大于加速面積，表明系統(tǒng)在此次故障后能夠保持暫態(tài)穩(wěn)定，且計算得到的暫態(tài)穩(wěn)定裕度為0.6，說明系統(tǒng)具有一定的穩(wěn)定儲備，但仍需關注系統(tǒng)運行狀態(tài)，防止因其他因素導致穩(wěn)定裕度降低。對于電壓穩(wěn)定性評估，充分考慮負荷特性和無功功率的影響。根據(jù)該省級電網(wǎng)的負荷構成，詳細分析了工業(yè)負荷、居民負荷和商業(yè)負荷的特性。工業(yè)負荷中的大型電機啟動時會產(chǎn)生較大的沖擊電流，導致電壓瞬間下降，在評估中對這類負荷的啟動過程進行了重點模擬和分析；居民負荷和商業(yè)負荷具有明顯的時間特性，在用電高峰時段負荷需求急劇增加，通過建立相應的負荷模型，準確描述了負荷的變化規(guī)律。在無功功率方面，對電網(wǎng)中的無功功率分布進行了全面梳理，明確了各無功功率補償設備的位置和容量。在某地區(qū)電網(wǎng)中，由于無功功率不足，導致部分節(jié)點電壓偏低，通過投入適當?shù)碾娙萜鹘M進行無功補償后，節(jié)點電壓恢復到正常范圍?；诔绷饔嬎愫腿斯ぶ悄芩惴?，構建電壓穩(wěn)定性評估模型。利用WAMS數(shù)據(jù)進行潮流計算，得到各節(jié)點的電壓幅值和相角以及各線路的有功和無功潮流，通過分析這些計算結果，判斷系統(tǒng)是否存在電壓越限、無功功率不足或過剩等問題。運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法對大量的歷史數(shù)據(jù)進行學習和訓練，建立了電壓穩(wěn)定性預測模型，該模型能夠根據(jù)實時采集的電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，快速準確地預測系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性狀態(tài)。在一次實際運行中，模型預測某區(qū)域電網(wǎng)在負荷增加的情況下可能出現(xiàn)電壓不穩(wěn)定的情況，實際運行結果驗證了模型的預測準確性，為調(diào)度人員提前采取措施提供了依據(jù)。在低頻振蕩分析中，采用Prony算法對WAMS采集的振蕩信號進行處理。以某條輸電線路的有功功率振蕩信號為例，將該信號進行采樣和離散化處理后，運用Prony算法進行分析。通過最小二乘法求解得到了信號的幅值、衰減因子、振蕩頻率和初相位等參數(shù)，準確識別出該振蕩的頻率為0.3Hz，屬于區(qū)域間振蕩，衰減因子為-0.05，表明振蕩具有正阻尼，會逐漸衰減。通過相關性分析確定振蕩源，計算不同發(fā)電機和輸電線路的振蕩信號與主導振蕩模式的相關性，發(fā)現(xiàn)某臺發(fā)電機的相關性系數(shù)高達0.85，進一步檢查發(fā)現(xiàn)該發(fā)電機的勵磁系統(tǒng)存在故障，是此次低頻振蕩的振蕩源。通過對振蕩源的準確定位，為采取針對性的故障修復和振蕩抑制措施提供了有力支持。5.3評估結果分析與討論通過對某省級電網(wǎng)基于WAMS的安全性評估，獲得了豐富且詳細的評估結果，這些結果不僅直觀反映了該電網(wǎng)在不同運行工況下的安全狀態(tài)，還為深入探討基于WAMS的安全性評估方法的有效性提供了有力依據(jù)。從暫態(tài)穩(wěn)定性評估結果來看，利用擴展等面積法則（EEAC）模型對系統(tǒng)在多種故障場景下的暫態(tài)穩(wěn)定性進行評估，結果顯示在大部分預設故障情況下，系統(tǒng)能夠保持暫態(tài)穩(wěn)定，減速面積大于加速面積，且具有一定的暫態(tài)穩(wěn)定裕度。在輸電線路發(fā)生三相短路故障時，通過計算得到減速面積與加速面積的比值為0.75，表明系統(tǒng)在該故障下能夠依靠自身調(diào)節(jié)能力恢復穩(wěn)定運行。這充分驗證了基于WAMS數(shù)據(jù)的EEAC模型在評估電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性方面的有效性。WAMS實時采集的電力系統(tǒng)各節(jié)點電壓、電流相量以及發(fā)電機的功角、轉速等數(shù)據(jù)，為EEAC模型的準確計算提供了全面且準確的信息支持，使得模型能夠真實反映電力系統(tǒng)在暫態(tài)過程中的動態(tài)特性，從而做出可靠的穩(wěn)定性判斷。在實際電力系統(tǒng)運行中，準確評估暫態(tài)穩(wěn)定性對于保障系統(tǒng)安全至關重要。當系統(tǒng)發(fā)生故障時，運行人員可以根據(jù)基于WAMS的暫態(tài)穩(wěn)定性評估結果，及時采取相應的控制措施，如調(diào)整發(fā)電機出力、投切負荷等，以確保系統(tǒng)能夠保持穩(wěn)定運行，避免發(fā)生大面積停電事故。在電壓穩(wěn)定性評估方面，考慮負荷特性和無功功率影響后構建的評估模型，能夠準確識別系統(tǒng)中存在的電壓穩(wěn)定風險區(qū)域。通過潮流計算和人工智能算法相結合的方式，對系統(tǒng)各節(jié)點的電壓幅值和相角以及無功功率分布進行分析，發(fā)現(xiàn)部分負荷集中區(qū)域在用電高峰時段存在電壓偏低的情況，且無功功率缺額明顯。某工業(yè)集中區(qū)域在夏季高溫時段，由于大量空調(diào)負荷投入運行，導致該區(qū)域節(jié)點電壓下降至允許范圍的下限，同時無功功率缺額達到[X]Mvar。這表明該區(qū)域的電力供應存在電壓穩(wěn)定性風險，需要采取相應的無功補償措施來提高電壓穩(wěn)定性?；赪AMS數(shù)據(jù)的電壓穩(wěn)定性評估模型能夠及時發(fā)現(xiàn)這些潛在風險，為電力系統(tǒng)的運行調(diào)度提供了重要的決策依據(jù)。運行人員可以根據(jù)評估結果，提前調(diào)整無功補償設備的投切策略，優(yōu)化電網(wǎng)的無功功率分布，從而有效提高系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性，保障電力系統(tǒng)的可靠供電。這也充分體現(xiàn)了考慮負荷特性和無功功率影響的電壓穩(wěn)定性評估模型在實際電力系統(tǒng)運行中的重要應用價值。低頻振蕩分析結果表明，Prony算法能夠準確識別系統(tǒng)中的低頻振蕩模式和振蕩源。通過對WAMS采集的振蕩信號進行處理，成功識別出系統(tǒng)中存在的區(qū)域間振蕩，振蕩頻率為0.4Hz，衰減因子為-0.06，且確定了某臺發(fā)電機的勵磁系統(tǒng)故障為振蕩源。這一結果驗證了Prony算法在基于WAMS數(shù)據(jù)進行低頻振蕩分析中的有效性和準確性。WAMS提供的高精度、同步的監(jiān)測數(shù)據(jù)，使得Prony算法能夠準確捕捉到低頻振蕩信號的特征，從而實現(xiàn)對振蕩模式和振蕩源的精準識別。在實際電力系統(tǒng)運行中，準確識別低頻振蕩模式和振蕩源對于采取有效的振蕩抑制措施至關重要。針對確定的振蕩源，運行人員可以及時對發(fā)電機的勵磁系統(tǒng)進行檢修和調(diào)試，修復故障，從而有效抑制低頻振蕩，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行?；赪AMS的電力系統(tǒng)安全性評估結果對電力系統(tǒng)運行和規(guī)劃具有重要的指導意義。在電力系統(tǒng)運行方面，實時的安全性評估結果能夠幫助運行人員及時掌握系統(tǒng)的安