电力系统暂态稳定性分析新方法

一、引言

电力系统暂态稳定性是指系统在遭受大扰动（如短路故障、发电机跳闸等）后，各同步发电机保持同步运行并过渡到新的稳定运行状态的能力。随着电力系统向高电压、大电网、高比例新能源接入方向发展，系统结构日益复杂，暂态稳定性问题愈发突出。准确、高效地分析暂态稳定性，对保障电力系统安全可靠运行具有至关重要的意义。传统分析方法在面对复杂系统时逐渐显现出局限性，推动着新分析方法的研究与应用。

二、电力系统暂态稳定性及传统分析方法局限

（一）暂态稳定性内涵

暂态稳定性涉及系统在大扰动后的动态响应过程，主要关注发电机转子角度、电压、频率等关键参数的变化。这些参数的动态特性直接反映系统的稳定状态：转子角度的相对摇摆幅度超过临界值时，发电机间将失去同步，引发系统崩溃；电压的骤降或骤升可能导致负荷脱网、设备损坏；频率的大幅波动则会破坏有功功率平衡，威胁整个系统的运行节奏。当系统遭受扰动后，若转子角度能在允许范围内振荡并逐渐趋于稳定，且电压、频率等参数同步恢复至正常区间，则系统保持暂态稳定；反之，若转子角度持续增大导致失步，电压和频率超出安全阈值且无法恢复，则系统失去暂态稳定。暂态稳定分析是电力系统规划、设计和运行调度的重要依据，其结果直接决定电源布局、网架结构及紧急控制措施的制定。

（二）传统分析方法的局限

传统暂态稳定性分析方法主要包括时域仿真法、直接法等。时域仿真法通过求解系统微分方程得到状态变量随时间的变化曲线，虽能直观呈现暂态过程细节，但需对海量微分 - 代数方程组进行逐步迭代计算，计算量大且耗时，尤其对含数千节点的大规模系统，一次仿真可能需要数小时，难以满足在线决策需求。直接法基于能量函数理论，通过构建系统能量函数判断稳定裕度，计算速度较快，但能量函数的构造依赖系统结构简化假设，对含大规模新能源、电力电子设备的复杂拓扑适应性差，且难以精确量化非线性负荷、柔性输电设备等带来的动态影响。

三、电力系统暂态稳定性分析新方法

（一）基于人工智能的分析方法

人工智能技术为暂态稳定性分析提供了新思路，主要包括神经网络、支持向量机、深度学习等。其核心原理是利用大量历史数据训练模型，通过学习输入特征（如故障类型、故障位置、系统运行参数等）与暂态稳定状态的映射关系，实现对暂态稳定性的快速判断。

该方法优势显著：一是响应速度快，训练完成的模型可在毫秒级内给出稳定判断结果，满足实时分析需求；二是适应性强，能处理系统中的非线性和不确定性因素，对新能源接入等复杂场景具有较好的适配性；三是泛化能力优，在样本覆盖充分的情况下，可推广应用于不同运行工况的系统分析。

（二）基于广域测量系统的分析方法

广域测量系统（WAMS）通过同步相量测量单元（PMU）实现对电力系统关键节点电压、电流、相角等信息的实时高精度采集。基于 WAMS 的暂态稳定性分析方法，利用实时测量数据构建系统动态模型，实现对暂态过程的在线监测与评估。

其原理是通过 PMU 获取扰动后系统的实时动态数据，结合动态安全评估算法，实时判断系统暂态稳定状态，并预测不稳定趋势。该方法突破了传统方法依赖离线数据的局限，能及时反映系统动态变化，为紧急控制决策提供实时依据，显著提升了暂态稳定性分析的时效性和准确性。

（三）基于能量函数改进的分析方法

在传统直接法基础上，能量函数改进方法通过优化能量函数构造方式，扩大了适用范围。新的能量函数能更准确地描述系统在暂态过程中的能量转换关系，考虑更多影响因素，如新能源机组的动态特性、负荷模型的非线性等。

该方法保留了直接法计算速度快的优点，同时提高了稳定性判断的精度。通过引入自适应能量裕度指标，可量化评估系统暂态稳定程度，为控制措施的制定提供更具体的参考，在复杂电力系统中具有较好的应用潜力。

（四）基于数字孪生的分析方法

数字孪生技术通过构建与物理电力系统完全映射的虚拟数字模型，实现对系统全生命周期的动态仿真与分析。在暂态稳定性分析中，数字孪生模型可实时接收物理系统的运行数据，精确模拟扰动后的暂态过程，重现系统动态响应。

其优势在于能实现物理系统与虚拟模型的实时交互与反馈，可在虚拟环境中进行大量扰动场景的模拟试验，无需对实际系统造成影响，为暂态稳定性分析提供了灵活的试验平台，同时能更全面地考虑系统各组件的动态特性，提升分析的全面性。

四、新方法的应用特点与挑战

（一）应用特点

新分析方法各有侧重，基于人工智能的方法适用于实时快速评估和在线决策；基于WAMS 的方法擅长动态监测与实时预警；基于能量函数改进的方法在离线分析和控制策略优化中具有优势；基于数字孪生的方法则适合复杂场景模拟与全系统动态分析。实际应用中，可根据具体需求选择单一方法或多种方法融合使用，以发挥协同效应。

（二）面临的挑战

新方法在应用中仍面临一些挑战：人工智能方法依赖大量高质量样本数据，样本获取与标注成本较高，且模型的可解释性有待提升；WAMS 的测量数据存在噪声干扰，可能影响分析精度；数字孪生模型的构建复杂度高，对数据传输与处理能力要求严苛；能量函数改进方法在高维复杂系统中的适用性仍需进一步验证。

五、发展趋势

未来，电力系统暂态稳定性分析新方法将呈现多技术融合的发展趋势。人工智能与WAMS 结合，可实现数据驱动与实时测量的深度融合，提升分析的准确性与实时性；数字孪生与能量函数方法结合，能在虚拟环境中优化能量函数参数，拓展其应用范围。同时，随着边缘计算、5G 等技术的发展，新方法的计算效率和实时性将进一步提升，为构建更可靠的电力系统暂态稳定控制体系奠定基础。

六、结论

传统电力系统暂态稳定性分析方法已难以满足现代复杂电力系统的需求，基于人工智能、广域测量系统、能量函数改进及数字孪生等的新方法，在分析速度、精度和适应性方面展现出显著优势。尽管新方法面临数据、技术等方面的挑战，但通过技术融合与持续优化，其在电力系统暂态稳定性分析中的应用前景广阔。深入研究和推广这些新方法，对保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。

参考文献

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