3.5WAMS主站高级应用的分布式实现
现有高级应用均采用在主站进行分析决策的模式,使得主站的计算量越来越大,对计算资源的要求也越来越高.随着WAMS主站高级应用的丰富,将使得主站的性能和性价比均降低.然而,实际上主站的许多计算任务可以分摊到PMU子站来实现.例如:在低频振荡的识别决策过程中,各量测量的频谱分析可以由各子站完成后,仅将振荡频率、幅值和相位上送给主站,然后由主站根据各PMU上送的局部分析结果信息,进行全网的振荡模态分析,包括振荡分界面位置、各电源点对振荡的相对贡献大小等[19].这样不仅可以解决主站计算分析工作量大的问题,而且对解决通信资源的大量占用问题提供了帮助.
3.6多WAMS主站联合事件分析和决策技术
随着区域WAMS的完善,WAMS应用向互联应用发展,需要研究和推广多区域WAMS联合事件分析和决策技术.例如:现有WAMS仅基于所在调度中心采集到的动态量测信息进行低频振荡分析.然而,在互联大电网中,很多低频振荡事件是分布于多个调度区域的机组相互作用的结果,在相关的调度区域网络上均能监测到振荡.在这种情况下,很可能某一调度中心(如省调)的全部管辖范围完全处于同一个同调群中,对于这个区域的运行人员来说,仅依赖本区域的信息无法了解其所监测到的低频振荡是哪些机组对哪些机组的振荡,振荡分界面在哪里,以及各机组参与程度的相对大小,因此无法作出正确的控制决策.而对于该调度中心的上一级调度机构(如网调),虽然其管辖的范围较大,通常能观察到参与振荡的两群机组,但往往并不能观察完全参与振荡的所有机组,尤其是缺少下级WAMS所管辖的低电压等级或容量较小机组参与振荡的情况,因此,不能对参与振荡的区域给出细化到机组参与程度的评价,也就难以作出针对机组的具体控制决策.可见对于大的区间振荡,往往需要结合其他区域调度中心和低电压等级调度中心的广域测量信息,才能确定振荡的范围及模态、振荡分界面、各机组或节点在振荡中参与程度的相对大小,并根据这些信息对具体机组的出力或线路的开断作出正确的控制决策.这种多调度中心WAMS的联合事件分析也可应用于其他类型的故障分析.
3.7基于事件时序特征的故障和稳定问题分析
为了解决PMU无法真实反映次暂态等快速暂态过程的问题,可以通过研究基于事件时序特征对故障和稳定问题进行分析的方法,从而达到在调度中心实时、快速掌握电网动态扰动事件的目的.其原理是基于不同类型故障会产生不同的保护装置动作信息、开关动作序列、网络拓扑特征及PMU曲线特征,进行各种类型的故障识别.这其中特别要注意利用好保护、开关动作结果信息,以弥补PMU在快速暂态监测上不能胜任的问题.
