电力系统广域测量系统的发展进展

　　０引言

　　随着基于相量测量单元（ＰＭＵ）的电力系统广域测量系统（ＷＡＭＳ）在技术上的逐渐成熟，以及在省级以上电力调度中心的普遍应用，ＰＭＵ／ＷＡＭＳ已经成为电力调度自动化系统必要的组成部分。

　　２０１０年国家电网公司在华中电力调控分中心完成了ＷＡＭＳ在智能电网调度控制系统（简称“Ｄ５０００系统”）的集成；此后，该系统快速推广到其他省级及以上调度中心，标志着中国的ＷＡＭＳ建设重点从专用独立系统向一体化应用系统的转换。与国外相比，国内在ＰＭＵ／ＷＡＭＳ应用上具有以下优势和特点。

　　１）ＰＭＵ布点数量多、监测范围广。至２０１３年底已有２　５００个厂站安装有ＰＭＵ，包括了５００ｋＶ及以上变电站、２２０ｋＶ重要变电站、主力发电厂和新能源并网汇集站。

　　２）ＷＡＭＳ主 站 数 目 多、规 模 大。目 前 已 有３９个省级及以上调度中心建设了ＷＡＭＳ主站，采集了相应厂站大部分的高压侧或发电机机端量测。

　　３）将ＰＭＵ扩展应用于发电机转速和内电势角的测量。

　　４）首先将ＰＭＵ／ＷＡＭＳ应用于发电机一次调频、自动发电、励磁系统等控制系统的性能评估，并实现了大规模的成功应用。

　　５）首先工程实现了ＷＡＭＳ主站系统的互联，提出并实现了ＷＡＭＳ主站间的协同低频振荡分析和故障分析。

　　６）首先工程实施了利用ＷＡＭＳ的基于高压直流输电的低频振荡阻尼控制和基于广域电力系统稳定器（ＰＳＳ）的低频振荡阻尼控制。

　　现阶段，国内ＰＭＵ／ＷＡＭＳ的发展进入了一个相对平稳的发展阶段，对于ＰＭＵ／ＷＡＭＳ在发展中遇到的一些问题也有了新的或更深刻的认识。本文对ＰＭＵ／ＷＡＭＳ当前发展和应用现状进行了简要介绍，对目前ＰＭＵ／ＷＡＭＳ在工程实际应用中存在的问题进行了总结和简要分析，并对ＰＭＵ／ＷＡＭＳ今后的研发方向给出了建议。

　　１电力系统ＷＡＭＳ发展现状

　　１．１　ＷＡＭＳ在Ｄ５０００系统中的集成

　　ＷＡＭＳ与ＳＣＡＤＡ、保护和故障信息系统等调度自动化系统在国家电网公司组织研发的Ｄ５０００系统中实现集成。根据Ｄ５０００系统的系统架构，传统ＷＡＭＳ功能模块可分为基础模块和应用分析模块：其中基础模块包括ＷＡＭＳ前置采集、时间序列实时数据库和时间序列历史数据库，包含在智能电网调度控制系统基础平台（简称“Ｄ５０００平台”）中，时间序列数据库通过对动态数据采用专门的数据存储模型以发挥最佳的数据查询和存储性能；应用分析模块包括电网运行动态监视、在线扰动识别、低频振荡监视分析和并网机组涉网行为在线监测等４个功能模块，构成电网运行动态监视与分析应用，其归属于Ｄ５０００系统的实时监控与预警类应用。电网运行动态监视与分析应用在检测出电网发生故障或低频振荡事件时，会将告警信息推送给Ｄ５０００系统的综合智能告警应用，作为电网综合事件分析的动态信息来源。

　　如图１所 示，在Ｄ５０００系 统 的 集 成 环 境 中，ＷＡＭＳ、ＳＣＡＤＡ、保护和故障信息系统可以共享电网模型和图形，支持图模库一体化的建模和维护，支持多场景、多版本、多业务的模型管理；在数据库层次上，对不同时间精细尺度的数据采用专门的数据存储模型，以发挥最佳的数据查询和存储性能；在应用层面，原分立的各自动化系统，可以利用各系统量测数据共享以及图模库一体化的技术特点，实现对电网运行动态监测数据和分析结果的一体化应用，形成对被分析系统和事件的多时间尺度的全面综合分析结果。

　　此外，就ＷＡＭＳ应用本身而言，与ＳＣＡＤＡ集成到同一平台，既便于ＷＡＭＳ结合电网的网络模型和拓扑对电网动态过程进行定量的准确分析，也有利于将ＷＡＭＳ的基于动态响应的安全稳定分析与传统基于稳态断面预测的安全稳定分析相结合，从而提高电网安全稳定分析的实时性和准确性。

　　１．２多调度中心ＷＡＭＳ数据的跨区域整合

　　在Ｄ５０００系 统 建 设 中，提 出 并 实 现 了 多 个ＷＡＭＳ动态数据的跨区域整合机制。在该机制中各调度中心的时间序列数据库管理的测点归并关联到本地动态测点模型，形成一个完整的全网ＰＭＵ动态测点关联模型，并以此为基础实现面向请求的全网动态数据服务架构，克服了海量数据传输、存储对调度自动化系统的压力，实现了Ｄ５０００系统国、网、省三级调度中心之间动态数据信息的互联互通。

　　在这一架构下，国、网、省任何一个调度中心均能够按需检索其他调度中心的时间序列数据，有力支撑了全局动态安全监视与分析。

　　１．３　ＷＡＭＳ主要高级应用功能

　　国内ＰＭＵ／ＷＡＭＳ的大规模应用始于本世纪初期，经过这十多年来的快速发展，ＷＡＭＳ已经开发了很多基于ＰＭＵ数据的高级应用，典型的高级应用功能包括以下几类。

　　１）基本监视类应用：对电网动态过程直接的曲线和数据监视；验证动态仿真计算结果。

　　２）安全稳定分析类应用：在线低频振荡监视与分析；小幅度功率振荡统计；在线扰动识别，包括短路、开路、机组跳闸、解列、并列、直流闭锁、换相失败等扰动；电压稳定在线监视；暂态稳定在线监视；多ＷＡＭＳ联合低频振荡分析和联合故障分析；基于数据挖掘技术的电网隐患发现。

　　３）辨识类应用：并网机组涉网参数和响应特性评价；风电场并网指标和动态性能监视；线路参数在线辨识；变压器参数在线辨识；发电机参数在线辨识；负荷参数在线辨识；外网在线等值；结合ＰＭＵ数据的状态估计。

　　然而应指出的是，迄今在电网中得到普遍应用的主要应用依次为动态过程监视以及对仿真分析计算的验 证［１］、低 频 振 荡 监 视［２］、机 组 并 网 特 性 评估［３］、扰动识别［４］等。其他应用如暂态稳定［５］、电压稳定［６］、设备参数识别等功能的效果还没有达到期望。

　　２目前ＰＭＵ／ＷＡＭＳ应用中存在的问题

　　２．１基于ＷＡＭＳ的强迫振荡检测和控制低频振荡监测是目前ＷＡＭＳ最主要的应用

　　近年来在全国范围内利用ＷＡＭＳ监测到的若干次大的 低 频 振 荡，经 过 分 析 最 终 都 归 结 为 强 迫 振荡［７－９］。强迫振荡是一种与弱阻尼振荡在机理上不同的新的振荡。这虽然很好地解释了为什么小干扰分析中显示为阻尼“很强”的系统，在实际中会频繁发生持续的低频振荡，但同时也为低频振荡的控制带来了新的难题，即一个根据传统振荡控制机理建设的，以目前标准电网模型表达的“强阻尼”系统，可能因为某个局部的甚至是功率和能量都很小的机组的原因，发生大范围的持续的低频振荡。尽管这个振荡在很多情况下可能不会进一步发散，但是振荡本身仍将占用线路的有效传输容量，减小有效的安全稳定裕度，同时也造成了额外的有功功率损耗。

　　对于这种振荡是否不属于弱阻尼振荡，是否有系统层面的控制方法或者是否可以系统地进行预防等问题，有必要进行深入研究。

　　现有的文献偏重于利用ＷＡＭＳ对强迫振荡源进行识别，而对于强迫振荡发生的系统条件和系统层次的预防控制方法还没有明确的阐述。从强迫振荡的系统控制角度考虑，如果能将强迫振荡的本质在理论上仍归结到一种弱阻尼振荡，就可以采用现有的特征值控制理论来实现振荡的预防和控制。而目前基于特征值的控制理论的失效，有可能是因为没有对电网的控制系统进行更详细地建模所导致的。因此，有必要对现有的强迫振荡机理，从控制系统数学建模的角度进行更深入的研究，探寻将强迫振荡和现有弱阻尼振荡在系统控制机理上实现统一的方法，从而找出更合理的基于ＷＡＭＳ进行低频振荡检测和控制的方法。

　　２．２　ＰＭＵ在电磁暂态分析中的局限性

　　电力系统中有些问题必须基于电磁暂态方程而不是机电暂态方程进行分析，如对发电机在扰动后次暂态过程的分析、次暂态参数辨识以及次同步振荡现象等，对于这些问题不适宜采用现有ＰＭＵ进行分析研究，其原因如下。ＰＭＵ不能用于次暂态过程分析和次暂态参数辨识主要是由于相量的定义造成的。

　　ＰＭＵ的相量定义是对一个完整工频录波的表示方法［１０］，暂态扰动期间，一个工频周期（约２０ｍｓ）往往还未完成，就被扰动改变了相量参数，因此，目前ＰＭＵ算法不能准确计算这种被中断了的相量值，或者说不能按统一的标准计算这种相量值，计算结果可能随定义和算法的不同而不同，存在不唯一性。这也决定了ＰＭＵ只适合基于机电暂态模型的电力系统应用，而不适合涉及电磁暂态方程的电力系统高级应用。

　　同样，发电机参数辨识中的次同步参数辨识，需要用电磁暂态方程描述其动态过程，因此不宜采用基于ＰＭＵ的量测进行发电机次暂态参数的辨识，否则由于次暂态过程中相量的计算没有合理的定义，将导致辨识出的参数误差很大。

　　ＰＭＵ不能用于次同步振荡的监测是由于相量算法和频率测量范围造成的。对于次同步振荡，其典型机械振荡频率或功率次同步振荡频率为１０～４５Ｈｚ，对应的电压次同步振荡频率为５～４０Ｈｚ，其对工频电压幅值调制后，利用三角函数的积化和差公式 可 转 化 为 两 个 正 弦 信 号 的 和，分 别 为１０～４５Ｈｚ的次同步正弦信号和５５～９５Ｈｚ的超同步正弦信号。而国际和国内标准规定ＰＭＵ的有效测量范围为４５～５５Ｈｚ［１，１０－１１］，超过该范围的频率即使没有被过滤掉，幅值也将大幅度消减。因此，ＰＭＵ不适用于次同步振荡的监测。（注：低频振荡的频率范围是０．１～２．５Ｈｚ，其对工频进行幅值调制后，利用积化和差公式可转化为两个正弦和信号，其频率范围为４７．５～５２．５Ｈｚ，均在ＰＭＵ的有效测量范围之内，因此可以由ＰＭＵ进行低频振荡的监测。）需要指出的是，虽然ＰＭＵ不能通过测量交流电气量（包括功率）监测次同步振荡，但若将ＰＭＵ上送主站频率改为１００Ｈｚ，则ＰＭＵ可通过监测机组的机械转速、励磁电压和励磁电流等直流量监测次同步振荡。

　　２．３现有ＰＭＵ／ＷＡＭＳ应用于实时广域控制

　　对于目前已分布于主干电网和主要发电厂的２　５００多个ＰＭＵ子站以及３９个省级及以上ＷＡＭＳ主站，电网运行人员通常希望其采集到的ＰＭＵ动态数据可以直接服务于电网的动态过程控制。然而，实际基于ＰＭＵ数据原理的广域控制应用和项目，例如广域保护、广域直流阻尼控制、基于ＰＳＳ的广域阻尼控制等基本上都是另外建设ＰＭＵ数据采集系 统 和 控 制 主 站［１２－１６］，现 有 的ＰＭＵ装 置 和ＷＡＭＳ主站无法得到复用。出现这种情况的主要技术原因在于以下几点。

　　１）目前ＰＭＵ数据普遍采用调度数据网传输，基于传输控制协议／网间协议（ＴＣＰ／ＩＰ）的通信协议，其数据传输延时的平均值接近１００ｍｓ，但是并不确定；因为其采用加性增长和乘性减少（ＡＩＭＤ）拥塞控制算法，随着网络拥塞程度的加大，信息发送速度迅速下降，可能产生秒级或更长时间的延迟。

　　２）广泛应用的与ＳＣＡＤＡ同平台的ＷＡＭＳ主站系统的数据缓冲周期普遍超过１ｓ，甚至接近２ｓ，其设计目的主要是用于动态监视，其实时性无法满足大多数广域控制应用的要求。

　　３）目前ＰＭＵ普遍采用测量电流互感器（ＴＡ），无法兼顾事故中的稳定控制对电流量测精度的要求。

　　４）对于某些涉及快速暂态过程的特定应用，ＰＭＵ从原理上无法正确表达快速变化的电磁暂态过程；此外，对于灵活交流输电系统（ＦＡＣＴＳ）或高压直流的交流回路，某些ＰＭＵ对谐波处理不好，导致在频率扰动期间，量测中伪振荡成分偏大。

　　从上述分析可见，已有ＰＭＵ和ＷＡＭＳ主要是侧重于对电网动态过程的在线监视，其实时性和扰动期间的测量精度，以及可靠性方面还无法达到快速实时广域控制的要求。

　　针对上述现状，已经开展的基于ＰＭＵ原理的控制应用通常采取以下措施来解决现存问题。

　　１）ＰＭＵ的数据采集部分普遍采用专线替代调度数据网，只有个别基于ＰＳＳ的广域阻尼控制项目尝试采用调度数据网进行数据采集，但对长数据延迟所造成的控制问题仍未得到很好解决。

　　２）采用专用的快速响应控制主站替代通用的ＷＡＭＳ主站，其数据缓存和刷新周期约为１０ ｍｓ级。

　　３）基于ＰＭＵ的广域控制应用的控制指令下发均采用专线通信。

　　４）针对大扰动情况下ＰＭＵ测量精度的问题，很多项目另外加装专门ＰＭＵ以从保护ＴＡ获取录波数据；还有些项目对现有的保护或稳定控制装置进行改造，使其能够基于ＰＭＵ的原理进行相量计算，从而利用保护和稳定控制的测量资源。

　　可见经过上述措施处理的ＰＭＵ和ＷＡＭＳ，已在物理资源上与应用于调度监视的ＰＭＵ有所不同。

　　２．４现有ＰＭＵ／ＷＡＭＳ高级应用范围的局限性

　　目前ＰＭＵ仍存在以下局限性：

　　①本身原理上不适宜监测快速的暂态过程；②从性价比上考虑，目前不适合准静态的观测；③由于角度误差接近线路两端相角差，不适用于线路参数估计；④现有的用于电网监测的ＰＭＵ实际并不能被控制应用所利用。

　　因此从功能上看，ＰＭＵ／ＷＡＭＳ目前最适合用于电网动态过程监测。在目前已经实施的ＷＡＭＳ高级应用中，引起电网用户普遍重视的有效应用主要是低频振荡和发电机／厂性能监视。但对于地调来说，一方面其几乎不控制也不评价大型电厂，另一方面地调管辖范围内基本是负荷，受低频振荡影响小，且缺乏解决低频振荡问题的手段，因此几乎没有对低频振荡监视的需求。上述两方面原因决定了目前ＷＡＭＳ的应用功能对于地调而言并非必需的功能，因此，目前ＷＡＭＳ的应用范围还只局限于省级及以上调度。

　　２．５海量ＰＭＵ数据对通信和存储资源的占用

　　随着ＰＭＵ布点的增多，调度数据网中传送的ＰＭＵ数据的比例越来越大，ＰＭＵ长期不间断且高刷新频率的传送，对调度数据网的影响也得以显现。从统计数据上看，ＷＡＭＳ本身收到的数据中断和坏数据发生的频率，也有随量测增多或上送频率变大而增多的趋势。

　　另一方面，调度中心ＷＡＭＳ主站的历史数据库存储的压力越来越大，硬盘空间要连续存储１个月的历史数据，以及长期存储某些高级应用分析结果的要求越来越难以满足，需要频繁扩展历史数据磁盘阵列，同时磁盘发生故障的概率也较高。对所存储的海量历史数据，目前也未找到好的数据挖掘算法对其进行有效利用。因此，需要探讨是否有必要大范围、持 续地以５０ Ｈｚ等高频 率 传 输ＰＭＵ数据。

　　３　ＰＭＵ／ＷＡＭＳ的未来发展建议

　　为了能进一步拓展ＰＭＵ／ＷＡＭＳ在电力系统中的应用范围和领域，建议从以下几个方面开展相关研发工作。

　　３．１　ＰＭＵ在高压直流输电中的应用

　　目前的ＰＭＵ应用还仅限于对交流系统的监测。随着高压直流输电的广泛应用，有许多现象需要对交直流系统进行同步观测，才能得出正确的结论。例如：对于高压直流换相失败，其在交流系统监测到的现象与瞬时短路造成的现象很相似，难以准确区分，但若结合直流系统的导通角量测，则很容易判断换相失败事件。

　　ＰＭＵ最关键的特征是基于卫星定位系统的广域时间同步功能，基于上述需求，有必要将该特征应用于高压直流以及其他直流量测回路与交流系统的同步观测中。若将ＰＭＵ应用于直流系统中，则要考虑５０Ｈｚ或２５Ｈｚ的通用上送速率允许对何种瞬时直流数据变化进行监测。

　　３．２　ＰＭＵ和ＷＡＭＳ主站间的变帧率传输

　　为解决ＰＭＵ大规模应用对通信系统资源的消耗问题，需研究ＰＭＵ的变帧率传输。例如：ＰＭＵ平时以１帧／ｓ的速率上送量测数据，但是就地缓存高帧率数据（如２００帧／ｓ），当监测到有需要关心的事件发生时，上送高帧率数据，并将缓存事件发生时刻前的高帧率数据也上送ＷＡＭＳ主站。这样可避免所有ＰＭＵ在所有时段均上送大量动态量测数据，以减轻通信网络的流量压力，同时也降低了主站的历史数据存储压力。

　　随着变传输帧率ＰＭＵ／ＷＡＭＳ的发展，ＰＭＵ／ＷＡＭＳ在对通信资源和存储资源占用上相对于远程终端单元（ＲＴＵ）／ＳＣＡＤＡ的劣势将得到克服，ＰＭＵ逐 步 取 代ＲＴＵ将 成 为 可 能；ＷＡＭＳ和ＳＣＡＤＡ平台将有可能最终真正合一。

　　３．３　ＰＭＵ问题数据形成原因的统计分析

　　现有ＰＭＵ／ＷＡＭＳ监测系统虽然对ＰＭＵ量测的异常数据、通信问题做了一定的监视工作，但对造成数据质量问题的原因仍缺乏统计分析。例如：

　　现有的通信中断，有多少是由于ＷＡＭＳ本身数据通信量大造成的，有多少是由于其他原因造成的网络通信中断或丢包，从而影响到ＷＡＭＳ的数据通信。通过对上述信息的统计分析，可以发现影响现有ＰＭＵ数据质量问题的主要因素，从而有针对性地提出解决方案。

　　３．４　ＰＭＵ量测在电力系统状态估计中的应用

　　对于ＰＭＵ在状态估计中的应用，国内外已经有大量的文献报道［１７－１８］，但在实践中ＰＭＵ对状态估计的改善并没有期望得那样大，也没有大规模地推广应用。分析其原因，与ＳＣＡＤＡ量测精度受时间同步的影响并非如想象中那样大有关：

　　ＳＣＡＤＡ数据目前普遍采用变化上传和周期上传相结合的机制；对于模拟量来说，当其变化量超过需要关注的阈值时，将被立刻上送主站。这决定了在ＳＣＡＤＡ主站看到的一个电网断面数据中，尽管数据发生时刻可能不同，但该数据基本反映了当前该模拟量的实际值。然后，经过状态估计，这种由上送阈值导致的偏差被进一步缩小。因此，目前在通常工况下基于ＳＣＡＤＡ的 状态估计 结果普遍已较好，即 使 引 入ＰＭＵ，改进的空间也不明显。

　　但也应该看到，在电网中存在谐波和暂态分量干扰的情况下，ＰＭＵ量测数据仍具有明显优势：可以更好地提取工频基波成分，从而计算出状态估计所需的真正的工频基波量测量。因此，仍有必要研究利用ＰＭＵ量测同时性好、具有相角量测、基波提取准确、高传输帧率的特点，提高非稳态、有谐波和暂态污染电网的状态估计精度，尤其是提高关键时刻（大负荷启停或故障时刻）、关键断面（如联络线），以及风电等新能源环境下的状态估计精度。此外，还可以基于ＰＭＵ的高传输帧率相量数据，研究线性状态估计和动态状态估计在实际电网中的应用。

　　３．５　ＷＡＭＳ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。

　　３．８与长时间常数相关的动态参数辨识

　　虽然ＰＭＵ不能辨识发电机的次暂态参数，但其适合于辨识与长时间常数密切相关的动态过程参数，如发电机的转动惯量和同步参数。近年来的研究表明，其对发电机转动惯量的辨识准确度很高，可以解决工程实践中发电机组、汽轮机、励磁机综合转动惯量数据不准确的问题。

　　３．９基于ＷＡＭＳ的强迫振荡检测和控制方法

　　深入研究强迫振荡的系统控制机理：是否可以通过扩展控制系统模型，将强迫振荡统一到弱阻尼振荡机理，从而实现对强迫振荡的预防控制，而不是当强迫振荡发生时，再识别振荡源，切除故障。相应地提出对应的基于ＷＡＭＳ的强迫振荡检测和系统控制新方法。

　　３．１０在风电、新能源和储能在线监测中的应用

　　在风电、新能源、储能等惯性时间常数小的快速响应系统中，有很多特性和现象，如低电压穿越，是现有ＳＣＡＤＡ系统所不能准确反映的。而ＰＭＵ可以胜任对这些快速变化过程的监测，因此，有必要拓展ＰＭＵ／ＷＡＭＳ在风电、新能源和储能在线监测中的应用。

　　３．１１测量ＰＭＵ和控制ＰＭＵ的分类

　　按照最新ＩＥＥＥ　Ｃ３７．１１８．１标准［１１］，ＰＭＵ被分为测量ＰＭＵ和控制ＰＭＵ。测量ＰＭＵ和控制ＰＭＵ除分别采用测量ＴＡ和保护ＴＡ外，在ＰＭＵ的算法上，尤其是在滤波算法上有很大差别。测量ＰＭＵ采用滤波效果好的复杂算法，但在实时性上将产生很大的延迟；而控制ＰＭＵ采用快速的简单算法进行滤波，延迟很小，但在滤波效果上将大打折扣［２０］。国内目 前在实践 中能做到应用于控制 的ＰＭＵ，采用保护ＴＡ，但并没有为控制用途的ＰＭＵ和测量用途的ＰＭＵ采用不同的算法，因此往往无法满足这两类应用的一些特殊要求。

　　针对上述两类ＰＭＵ，新的ＩＥＥＥ　ＰＭＵ标准制定了 更 为 严 格 完 善 的 检 测 标 准，尤 其 是 对 两 类ＰＭＵ在动态环境下的特性，作出了远比原标准以及目前国内现行ＰＭＵ标准更为详细的规定。这也符合目前ＰＭＵ应用于越来越复杂的动态环境，如含高压直流和新能源设备环境的实际需求。因此有必要研究和建立能对ＰＭＵ性能，尤其是动态特性作出客观评价的检测平台和检测方法，为ＰＭＵ装置检测提供合理的检测环境以及合乎实践要求的功能和性能指标。

　　３．１２智能变电站中的ＰＭＵ

　　随着智能电网技术的发展，ＰＭＵ装置开始应用于智 能变电站中［２１］。考虑到智能变电站遵 循ＩＥＣ　６１８５０标准，数据输入均由合并单元提供，因而对应用于智能变电站的ＰＭＵ装置与过程层设备之间的信息交互提出了新的要求。需要研究的内容包括：基于ＩＥＣ　６１８５０标准基础上的ＰＭＵ建模、采样值报文解析、时间同步、多媒体消息服务（ＭＭＳ）及信息共享的内容；并结合以上技术给出智能变电站内ＰＭＵ装置功能和性能的相关检测方法。

　　４结语

　　随着Ｄ５０００系统的推广应用，基于ＰＭＵ的电力系统广域测量技术已经深入到大电网运行人员的日常工作中，这使得对电网安全稳定的监控分析，由基于准稳态断面和局部的非同步暂态数据，进步到基于同步实测的全网动态过程，提高了运行人员快速掌握全网动态稳定特性的能力。

　　但也应该看到，目前ＰＭＵ／ＷＡＭＳ在电磁暂态现象分析、实时广域控制、海量数据的传输处理和存储以及强迫振荡控制机理上仍存在各种应用难题，这些难题的存在阻碍着ＰＭＵ／ＷＡＭＳ的进一步推广应用。

　　在取得技术突破后，ＰＭＵ／ＷＡＭＳ的未来发展仍将有广阔的空间。建议的研发方向可以分为以下几大类。

　　１）扩展ＰＭＵ应用领域：将ＰＭＵ应用于高压直流输电、风电、新能源和储能在线监测中，实现对相应设备或系统快速动态过程、异常和故障的及时识别和处理。

　　２）解决海量数据相关问题：实现变传输帧率通信，对问题数据的原因进行统计分析，对主站高级应用借助子站分布式实现。此外，若实现变帧率传输，则对ＰＭＵ的应用领域 也将起到影响，如可能将ＰＭＵ应用进一步扩展到地调准稳态监测中。

　　３）提高ＷＡＭＳ本身的问题分析能力：采用多ＷＡＭＳ主站联合事件分析和决策技术，基于事件时序特征的故障和稳定问题分析方法，进行与长时间常数相关的动态参数的辨识，开发适用于ＷＡＭＳ／ＳＣＡＤＡ混合数据特点的状态估计，深入研究强迫振荡的系统控制机理，提高基于ＷＡＭＳ识别和控制振荡的能力。

　　４）提高ＰＭＵ本身的质量和动态量测性能：分别研发 用 于 测 量 的ＰＭＵ和 用 于 保 护 和 控 制 的ＰＭＵ，研发适用于智能变电站的ＰＭＵ，并且制定与其相适应的动态特性测试标准、测试方法和测试平台。

　　参 考 文 献

　　［１］国家电网公司．Ｑ／ＧＤＷ　１３１—２００６电力系统实时动态监测系统技术规范［Ｓ］．２００６．

　　［２］ＤＵＡＮ　Ｇａｎｇ，ＷＵ　Ｊｉｎｇｔａｏ，ＹＡＮＧ　Ｄｏｎｇ． Ａｄｖａｎｃｅｄ　ｌｏｗｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＷＡＭＳ　ｉｎ　ａ　ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ　ｃｅｎｔｒｅ［Ｃ］／／Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　ＲｅｌａｙＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｍｏｄｅｒｎ　ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ　９－１３，２００７，Ｃｈｅｂｏｋｓａｒｙ，Ｒｕｓｓｉａ．

　　［３］郑涛，高伏英．基于ＰＭＵ的机组一次调频特性参数在线监测［Ｊ］．电力系统自动化，２００９，３３（１１）：５７－６１．ＺＨＥＮＧ　Ｔａｏ，ＧＡＯ　Ｆｕｙｉｎｇ．Ｏｎ－ｌｉｎｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ａｎｄ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇｏｆ　ｕｎｉｔ　ＰＦＲ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＰＭＵ［Ｊ］．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００９，３３（１１）：５７－６１．

　　［４］肖小刚，段刚，杨东，等．调度中心基于广域测量系统的实时短路故障识别［Ｊ］．电网技术，２０１１，３５（增刊１）：４６３－４６６．ＸＩＡＯ　Ｘｉａｏｇａｎｇ，ＤＵＡＮ　Ｇａｎｇ，ＹＡＮＧ　Ｄｏｎｇ，ｅｔ　ａｌ．ＷＡＭＳｂａｓｅｄ　ｏｎｌｉｎｅ　ｓｈｏｒｔ－ｃｉｒｃｕｉｔ　ｆａｕｌｔ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｉｎ　 ｐｏｗｅｒｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ　ｃｅｎｔｅｒ［Ｊ］．Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１，３５（Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ　１）：４６３－４６６．