电力系统暂态稳定分析与控制策略综述

摘要：随着电力系统规模的不断扩大和结构的日益复杂，暂态稳定问题愈发凸显，对其进行深入分析并制定有效的控制策略至关重要。本文全面综述了电力系统暂态稳定分析与控制策略的研究现状。详细阐述了暂态稳定分析的时域仿真法、频域分析法等多种方法，剖析了各自的原理、优势及局限性。同时，对控制策略中的传统控制方法，如快速切除故障、自动重合闸等，以及智能控制策略，包括基于人工智能和大数据的控制策略等进行了探讨。研究表明，综合运用多种分析方法和控制策略，能够有效提升电力系统暂态稳定性。未来，随着智能电网的发展，暂态稳定分析与控制将朝着智能化、精准化和协同化方向迈进。

关键词：电力系统；暂态稳定；分析方法；控制策略；智能电网

一、引言

电力系统的暂态稳定是指电力系统在遭受大扰动后，各同步电机保持同步运行并过渡到一个新的或恢复到原来稳态运行方式的能力。在现代社会，电力供应的稳定性和可靠性直接关系到国民经济的发展和社会的正常运转。然而，电力系统运行过程中，诸如短路故障、负荷突变、大型机组投切等大扰动事件难以避免，这些扰动可能会破坏系统的暂态稳定，引发大面积停电等严重后果。

随着电力系统规模的不断扩大，跨区域输电、新能源大规模接入等使系统结构更加复杂，暂态稳定问题变得更为突出。因此，深入研究电力系统暂态稳定分析方法，探索有效的控制策略，对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要的现实意义。

二、电力系统暂态稳定分析方法

2.1 时域仿真法

时域仿真法是电力系统暂态稳定分析中最常用的方法之一。该方法基于电力系统各元件的数学模型，通过数值积分求解系统在扰动后的动态响应。其基本原理是将电力系统中的发电机、变压器、线路、负荷等元件用相应的微分方程和代数方程描述，然后在给定的初始条件和扰动情况下，对这些方程进行求解，得到系统各状态变量随时间的变化曲线。

时域仿真法的优势在于能够详细地模拟电力系统的动态过程，准确反映系统中各元件的特性和相互作用，适用于各种复杂的电力系统结构和扰动情况。然而，该方法的计算量较大，仿真时间较长，对于大规模电力系统的分析，计算效率较低。

2.2 频域分析法

频域分析法主要是通过分析电力系统的频率特性来评估暂态稳定性。该方法将电力系统看作一个线性时不变系统，利用傅里叶变换或拉普拉斯变换将时域信号转换为频域信号，进而分析系统的频率响应。频域分析法可以快速地获取系统的稳定性信息，如系统的振荡频率、阻尼比等，对于分析电力系统的低频振荡问题具有重要作用。但该方法通常基于线性化假设，对于强非线性的电力系统暂态过程，分析结果的准确性可能受到一定影响。

2.3 直接法

直接法是一种不通过时域仿真，直接根据系统的能量函数来判断暂态稳定性的方法。其核心思想是利用系统的能量函数与稳定性之间的关系，通过计算能量函数的极值来判断系统是否稳定。直接法的优点是计算速度快，能够快速给出系统的暂态稳定评估结果，适用于在线稳定分析。但该方法的理论基础较为复杂，能量函数的构造和求解存在一定困难，且对于复杂电力系统的适应性有待进一步提高。

2.4 人工智能方法

近年来，人工智能方法在电力系统暂态稳定分析中得到了广泛应用。如人工神经网络、支持向量机等。人工神经网络通过对大量样本数据的学习，建立输入特征（如系统运行参数、扰动信息等）与暂态稳定状态之间的映射关系，从而实现对暂态稳定性的快速评估。支持向量机则是基于统计学习理论，通过寻找最优分类超平面，将稳定和不稳定样本区分开来。人工智能方法具有自学习、自适应能力强的特点，能够处理复杂的非线性问题，在暂态稳定分析中具有较高的准确性和效率。但该方法依赖于大量的样本数据，且模型的可解释性相对较差。

三、电力系统暂态稳定控制策略

3.1 传统控制方法

3.1.1 快速切除故障

快速切除故障是提高电力系统暂态稳定性的最基本和最重要的措施之一。当电力系统发生短路故障时，快速切断故障线路，能够减少故障持续时间，降低系统的能量损失，使系统尽快恢复稳定运行。

3.1.2 自动重合闸

自动重合闸装置在故障切除后，经过一定时间自动将断开的线路重新合闸。如果故障是瞬时性的，重合闸成功后系统可以恢复正常运行；即使是永久性故障，重合闸也可以为备用电源的投入或系统的重新调度争取时间，提高系统的暂态稳定性。

3.1.3 发电机电气制动

发电机电气制动是指在系统发生故障后，通过在发电机出口处投入制动电阻，消耗发电机的有功功率，从而减小发电机的过剩功率，抑制发电机转子的加速，提高系统的暂态稳定性。

3.2 智能控制策略

3.2.1 基于人工智能的控制策略

基于人工智能的控制策略主要包括模糊控制、专家系统和神经网络控制等。模糊控制利用模糊逻辑规则，根据系统的运行状态和扰动情况，实时调整控制量，具有较强的鲁棒性和适应性。

专家系统则是将电力系统领域专家的知识和经验以规则的形式存储在知识库中，通过推理机对系统的运行状态进行分析和判断，给出相应的控制策略。神经网络控制通过对系统的学习和训练，实现对复杂非线性系统的精确控制。

3.2.2 基于大数据的控制策略

随着电力系统中各种监测设备的广泛应用，产生了大量的数据。基于大数据的控制策略通过对这些数据的挖掘和分析，提取系统的运行特征和潜在规律，为暂态稳定控制提供更准确的决策依据。同时，利用大数据可以实现对电力系统的实时监测和预警，及时发现潜在的稳定问题并采取相应的控制措施。

3.2.3 分布式协同控制策略

在大规模互联电力系统中，分布式协同控制策略通过各区域子系统之间的信息交互和协调控制，实现整个系统的暂态稳定控制。该策略能够充分发挥各区域子系统的优势，提高系统的整体稳定性和可靠性。

四、结束语

电力系统暂态稳定分析与控制策略是保障电力系统安全稳定运行的关键研究领域。目前，暂态稳定分析方法已经涵盖了时域、频域、直接法以及人工智能等多种方法，每种方法都有其独特的优势和适用范围。控制策略也从传统的快速切除故障、自动重合闸等方法，发展到智能控制策略以及分布式协同控制策略等。

然而，随着智能电网的快速发展，新能源大规模接入、电力电子设备广泛应用等给电力系统暂态稳定带来了新的挑战。未来，电力系统暂态稳定分析与控制需要进一步融合先进的信息技术和控制理论，朝着智能化、精准化和协同化方向发展。加强对复杂电力系统暂态过程的深入理解，开发更加高效、准确的分析方法和控制策略，是未来该领域的重要研究方向。同时，还应注重理论研究与工程实践的结合，以更好地满足电力系统实际运行的需求，确保电力供应的安全可靠。

参考文献

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[2]张赫.基于数据关联性挖掘的电力系统暂态稳定态势感知研究[J].电气应用，2024，43（05）：93-101.