低頻振蕩詳細(xì)講解

低頻振蕩詳細(xì)講解第一頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六0引言隨著西電東送和全國聯(lián)網(wǎng)工程的實施，我國即將形成世界上屈指可數(shù)的超大規(guī)模復(fù)雜電網(wǎng)。但隨著電網(wǎng)規(guī)模的日趨龐大,局部地區(qū)的擾動可能會影響整個電網(wǎng)的正常運行,甚至出現(xiàn)國內(nèi)外均未見報道的一些異常動態(tài)行為。如由于電網(wǎng)規(guī)模龐大和復(fù)雜,導(dǎo)致各子網(wǎng)暫態(tài)穩(wěn)定水平下降,輸電線路傳輸功率極限較聯(lián)網(wǎng)前更低于熱穩(wěn)極限,我國已于2003年九月聯(lián)網(wǎng)后觀察到全系統(tǒng)出現(xiàn)頻率低至0.13Hz的超低頻振蕩,暫態(tài)不平衡功率跨區(qū)域傳播,及由于聯(lián)絡(luò)線的功率振蕩幅值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于預(yù)期的計算結(jié)果,致使整個互聯(lián)電網(wǎng)的阻尼明顯下降等現(xiàn)象。第二頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六研究造成這些現(xiàn)象的關(guān)鍵因素及機(jī)理;如何抑制這些振蕩;全國聯(lián)網(wǎng)后是否會有更低頻的振蕩出現(xiàn)等等,都是急需解決的問題。低頻振蕩分為兩種類型：局部模態(tài)（LocalModes）和區(qū)域間模態(tài)（InterareaModes）。局部振蕩模態(tài)是指系統(tǒng)中某一臺或一組發(fā)電機(jī)與系統(tǒng)內(nèi)的其余機(jī)組的失步。由于發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子的慣性時間常數(shù)相對較小，因此這種振蕩的頻率相對較高，通常在1～2Hz之間。區(qū)域間振蕩模態(tài)是指系統(tǒng)中某一個區(qū)域內(nèi)的多臺發(fā)電機(jī)與另一區(qū)域內(nèi)的多臺發(fā)電機(jī)之間的失步。由于各區(qū)域的等值發(fā)電機(jī)的慣性時間常數(shù)比較大，因此這種振蕩模態(tài)的振蕩頻率較低，通常在0.1～0.7Hz之間。第三頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六系統(tǒng)發(fā)生低頻振蕩以后會產(chǎn)生兩種結(jié)果：一是振蕩的幅值持續(xù)增長，使系統(tǒng)的穩(wěn)定遭到破壞，甚至引起系統(tǒng)解列；二是振蕩的幅值逐步減小，或通過恰當(dāng)?shù)拇胧┢较⒄袷帯Ｒ虼?，對電力系統(tǒng)低頻振蕩的機(jī)理進(jìn)行研究，并采取相應(yīng)的抑制措施具有十分重要的意義。第四頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六1低頻振蕩的發(fā)生機(jī)理（1）欠阻尼機(jī)理

自F.Demello在文獻(xiàn)[3]中最先提出低頻振蕩的欠阻尼機(jī)理后，在學(xué)術(shù)界逐漸取得了共識。這一理論認(rèn)為低頻振蕩是由于在特定情況下系統(tǒng)提供的負(fù)阻尼作用抵消了系統(tǒng)電機(jī)、勵磁繞組和機(jī)械等所產(chǎn)生的正阻尼，在欠阻尼的情況下擾動將逐漸被放大，從而引起系統(tǒng)功率的振蕩。第五頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

還有一種比較特殊的欠阻尼情況就是當(dāng)擾動的頻率與系統(tǒng)固有頻率相同時，系統(tǒng)可能產(chǎn)生共振機(jī)理的低頻振蕩。文獻(xiàn)[4]指出，若系統(tǒng)阻尼為零或者較小，則由于擾動的影響，出現(xiàn)不平衡轉(zhuǎn)矩，使得系統(tǒng)的解為一等幅振蕩形式，當(dāng)擾動的頻率和系統(tǒng)固有頻率相等或接近時，這一響應(yīng)就會因共振而被放大，從而引起共振型的低頻振蕩。共振機(jī)理的低頻振蕩歸根結(jié)底還是由于系統(tǒng)阻尼不足而引起。這種低頻振蕩具有起振快、起振后保持同步的等幅振蕩和失去振蕩源后振蕩很快衰減等特點，是一種值得注意的振蕩產(chǎn)生機(jī)理。第六頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（2）發(fā)電機(jī)的電磁慣性引起的低頻振蕩

由于發(fā)電機(jī)勵磁繞組具有電感，則由勵磁電壓在勵磁繞組中產(chǎn)生的勵磁電流將是一個比它滯后的勵磁電流強(qiáng)迫分量，這種滯后將產(chǎn)生一個滯后的控制，而這種滯后的控制在一定條件下將引起振蕩。而且由于發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速變化,引起了電磁力矩變化與電氣回路耦合產(chǎn)生機(jī)電振蕩,其頻率為0.2~2Hz。第七頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（3）過于靈敏的勵磁調(diào)節(jié)引起低頻振蕩為了提高系統(tǒng)的靜態(tài)穩(wěn)定、暫態(tài)穩(wěn)定及電壓穩(wěn)定,在電力系統(tǒng)中廣泛采用了數(shù)字式、高增益、強(qiáng)勵磁倍數(shù)的快速勵磁系統(tǒng),使勵磁系統(tǒng)的時間常數(shù)大大減小。這些快速勵磁系統(tǒng)可以對系統(tǒng)運行變化快速作出反應(yīng),從而對其進(jìn)行靈敏快速的調(diào)節(jié)控制,從控制方面來看,過于靈敏的調(diào)節(jié),會對較小的擾動做出過大的反應(yīng),這些過大的反應(yīng)將對系統(tǒng)進(jìn)行超出要求的調(diào)節(jié),這種調(diào)節(jié)又對系統(tǒng)產(chǎn)生進(jìn)一步的擾動,如此循環(huán),必將導(dǎo)致系統(tǒng)的振蕩。實際電力系統(tǒng)運行證明,采用快速勵磁系統(tǒng)后,低頻振蕩問題日益突出。第八頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（4）電力系統(tǒng)非線性奇異現(xiàn)象引起低頻振蕩根據(jù)電力系統(tǒng)小擾動穩(wěn)定性理論,系統(tǒng)的特征值實部為負(fù),則系統(tǒng)是穩(wěn)定的;若特征值出現(xiàn)零值或是實部為零的一對虛根,則為穩(wěn)定的臨界狀態(tài);若特征值為正實數(shù)或是有正實部的復(fù)數(shù),則都是不穩(wěn)定的。但實際上,由文獻(xiàn)[7][8]可知,由于系統(tǒng)的非線性特性,系統(tǒng)在虛軸附近將出現(xiàn)奇異現(xiàn)象。即即使系統(tǒng)的特征值全為負(fù)或是有負(fù)的實部的復(fù)數(shù),在小擾動下,非線性造成的分歧也可能使系統(tǒng)的特性和狀態(tài)發(fā)生突變,產(chǎn)生增幅振蕩。第九頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（5）不適當(dāng)?shù)目刂品绞綄?dǎo)致低頻振蕩抑制低頻振蕩的過程,就是調(diào)節(jié)勵磁電流if,使它產(chǎn)生的電磁轉(zhuǎn)矩減緩轉(zhuǎn)子在速度變化中的動能和未能的轉(zhuǎn)換。但在一些擾動中,機(jī)端電源和電磁轉(zhuǎn)矩對勵磁電流的要求會產(chǎn)生矛盾,使勵磁調(diào)節(jié)不能同時滿足二者的要求,甚至起了相反的作用,破壞了系統(tǒng)的穩(wěn)定。因此,如控制的目的是抑制系統(tǒng)的低頻振蕩,而使用以等與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速無直接聯(lián)系的信號為輸入控制量的控制方式,則在一定條件下會引起系統(tǒng)的增幅振蕩。第十頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（6）混沌振蕩機(jī)理

混沌現(xiàn)象是在完全確定的模型下產(chǎn)生的不確定現(xiàn)象，它是由非線性系統(tǒng)中各參數(shù)相互作用而導(dǎo)致的一種非常復(fù)雜的現(xiàn)象。文獻(xiàn)[10]針對低頻振蕩的參數(shù)進(jìn)行分析得出了如下結(jié)論：（1）僅有阻尼而無周期性負(fù)荷擾動時，系統(tǒng)不會出現(xiàn)混沌振蕩；（2）在周期性擾動負(fù)荷的作用下且當(dāng)擾動負(fù)荷的值超過一定范圍的時候，系統(tǒng)出現(xiàn)混沌振蕩；（3）在周期性負(fù)荷擾動下，當(dāng)阻尼系數(shù)接近某一數(shù)值時，系統(tǒng)發(fā)生混沌振蕩。第十一頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

以上是從內(nèi)部因素考慮的低頻振蕩發(fā)生的機(jī)理,還有一些具體的外部因素也是導(dǎo)致低頻振蕩發(fā)生的原因，內(nèi)部原因和外部原因互為因果關(guān)系,可以相互解釋。如:a.電網(wǎng)長鏈形結(jié)構(gòu)和弱聯(lián)絡(luò)線;b.主電站備用功率裕度不充分或沒有;c.區(qū)域功率嚴(yán)重不平衡(或出現(xiàn)負(fù)荷波動);d.抽水蓄能電站以抽水方式運行狀態(tài);e.直流控制系統(tǒng)、控制模式以及交直流間相互作用;f.負(fù)荷的波動。第十二頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六2低頻振蕩的分析方法（1）小擾動分析法

小擾動分析法又稱為特征值分析法,是采用線性化系統(tǒng)分析的方法,可以提供有價值的線性化系統(tǒng)頻域信息。對于簡單的電力系統(tǒng)或者是機(jī)組不多的系統(tǒng),采用羅斯(Routh)判據(jù);對于機(jī)組較多的電力系統(tǒng),采用狀態(tài)空間法.具體的過程如下圖所示:第十三頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

計算給定運行情況下各變量的穩(wěn)態(tài)值對描述系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型在穩(wěn)態(tài)值附近線性化形成狀態(tài)矩陣A,根據(jù)其特征值的性質(zhì)判斷穩(wěn)定性

圖1.小擾動分析方法的過程第十四頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

根據(jù)判斷A矩陣特征值方法的不同,小擾動法又分為全部特征值法和部分特征值法。

全部特征值法最初是采用Q-R算法,算出系統(tǒng)全部的特征值,找出系統(tǒng)全部振蕩模態(tài)。但此法占用內(nèi)存空間大,計算速度慢,且容易產(chǎn)生”維數(shù)災(zāi)”。因此適用于中等規(guī)模的電力系統(tǒng)。目前對于互聯(lián)電網(wǎng)而言,采用在原來Q-R算法的基礎(chǔ)上,利用分解算法對全部特征值進(jìn)行并行計算,從而降低計算過程中的階數(shù)。在電力系統(tǒng)綜合程序(PSASP6.1)小干擾穩(wěn)定計算模塊還提供了逆迭代轉(zhuǎn)Rayleigh商迭代法,采用稀疏矩陣技術(shù),使之不受系統(tǒng)規(guī)模的限制,可以求解出所需系統(tǒng)的特征值和特征向量,此法是目前比較常用的算法之一。第十五頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

部分特征值法又稱降階特征值法(SMA),是只計算一部分對穩(wěn)定性判別起關(guān)鍵作用的特征值,利用矩陣稀疏技術(shù)及其他技巧來分析,PSASP中的同時迭代法就是采用這種原理,可滿足互聯(lián)電網(wǎng)的速度和精度的要求,但容易產(chǎn)生漏掉某些負(fù)阻尼或弱阻尼模式。文獻(xiàn)[19]提出了再改進(jìn)的SMA法，這一方法是依據(jù)低頻振蕩失穩(wěn)振蕩模式的特征，巧妙避開了改進(jìn)SMA算法中對迭代初值的求解，運用反冪法在右半平面上搜索失穩(wěn)的機(jī)電振蕩模式，從而有效避免了丟根和收斂到非機(jī)電模式的情形。第十六頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（2）基于非線性動態(tài)方程的分歧理論分析法上述小擾動分析法是平衡點局部線性化方法,能有效地反應(yīng)線性化系統(tǒng)的局部穩(wěn)定特性。但整個電力系統(tǒng)是非線性的,這種方法必然會產(chǎn)生一些紕漏?；诜蔷€性動態(tài)方程的分歧理論分析法,是用分叉理論將特征值和高階多項式結(jié)合起來,從數(shù)學(xué)空間結(jié)構(gòu)上來考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性?；诖?可知電力系統(tǒng)低頻振蕩穩(wěn)定極限是與系統(tǒng)微分方程發(fā)生Hopf分叉的情況相聯(lián)系的,因此可用局部分叉理論的Hopf分叉來分析。但目前此法對系統(tǒng)的規(guī)模及方程的階數(shù)有所限制,故還需要進(jìn)一步研究。第十七頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（3）模態(tài)級數(shù)分析法

此法也屬于非線性動態(tài)理論中的一種分析方法,它在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用是嶄新的,用來表示非線性響應(yīng)和獲得非線性系統(tǒng)零輸入響應(yīng)的近似閉式解表達(dá)式,而不需要非線性變換。此法正好可以和小干擾分析法對應(yīng),小干擾分析法可以理解為將系統(tǒng)模型一階展開,即得到線性化模型,從而進(jìn)行一系列計算,卻沒有考慮二階或是更高階的模態(tài)交互作用現(xiàn)象,而模態(tài)級數(shù)正是從這個角度出發(fā)來解決問題的,把電力系統(tǒng)的非線性充分考慮進(jìn)來,分析低頻振蕩的發(fā)生機(jī)理，但這種方法還有待于我們進(jìn)一步的研究。第十八頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（4）時域仿真

時域仿真是借助計算機(jī)并以數(shù)值分析為基礎(chǔ)，得出系統(tǒng)在一定擾動下的時域運行變化情況。這一方法能夠得出計及系統(tǒng)非線性因素情況下的運行狀態(tài)，但這一方法也有很多缺點，如對大型系統(tǒng)的仿真時間較長;不同的負(fù)荷特性將產(chǎn)生差別較大的仿真結(jié)果等等。而且由于得到的時域響應(yīng)無法充分揭示出小擾動穩(wěn)定問題的實質(zhì),故通常將此法與其它幾種方法綜合使用。第十九頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（5）頻域分析法

信號的頻域分析法是將實測信號視為某些頻率固定、幅值按指數(shù)規(guī)律變化的正弦信號(振蕩模式)的線性組合,從而將方法歸納為對各頻率(模態(tài))與阻尼系數(shù)的識別。進(jìn)而又可分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法兩類如下:參數(shù)法實通過建立參數(shù)化模型,根據(jù)實測數(shù)據(jù)用最優(yōu)化的方法求取模型參數(shù)。電力系統(tǒng)應(yīng)用最多的的是prony方法。它需要對信號特性的先驗知識,選取適當(dāng)?shù)哪Ｐ碗A數(shù)和數(shù)據(jù)長度,以最小二乘法求取參數(shù)。但有其自身的缺點:①不能反應(yīng)動態(tài)過程的非平穩(wěn)性;②擬合的結(jié)果對噪聲敏感。文獻(xiàn)[23]出當(dāng)信噪比小于40dB時,難以得到正確的結(jié)果。第二十頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六非參數(shù)法包括傅立葉算法、快速傅立葉算法(FFT)、Z變換法和小波算法等.但各有各的優(yōu)缺點。

?。└盗⑷~算法對噪聲信號的魯棒性很好,但不能反應(yīng)阻尼特性,也不能反應(yīng)頻率隨時間的變化.ⅱ）FFT用了時-頻分布的概念,可以處理非平穩(wěn)信號,但不能根據(jù)信號自動調(diào)整時頻窗口,在時頻局部化的精細(xì)和靈活方面表現(xiàn)欠佳。第二十一頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

ⅲ）文獻(xiàn)[24]采用基于Z變換的識別算法進(jìn)行在線信號的頻譜分析，當(dāng)Z平面的任何一條等值線穿過極軸原點時，頻譜中的波峰和相角的反轉(zhuǎn)，清楚地表明了極點的位置，如此反復(fù)可得到系統(tǒng)所有的振蕩模態(tài)。但在識別低頻和弱阻尼信號時，有些困難。

ⅳ）小波算法是分析非平穩(wěn)信號的有力工具,在時域和頻域都具有良好的局部分辨能力,并且對高低頻信號具有自適應(yīng)性。文獻(xiàn)[25]小波變換中的脊算法由時-頻分布的局部最大值計算瞬時頻率。該算法根據(jù)信號自適應(yīng)地調(diào)節(jié)時頻窗口,可以從相量測量裝置的實測數(shù)據(jù)中提取電力系統(tǒng)時變振蕩特性,此法能消除噪聲,并能很好地反應(yīng)復(fù)雜振蕩過程中所包含的多個模式隨時間的變化規(guī)律,提高了識別能力和精度。第二十二頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（6）在線辨識法此法是根據(jù)在線辨識系統(tǒng)頻率響應(yīng)函數(shù)來求系統(tǒng)的傳遞函數(shù),根據(jù)求得的傳函來分析其特征值,及極點,零點,留數(shù),從而判斷系統(tǒng)的振蕩性質(zhì)和類型。從物理概念上講，極點反映了系統(tǒng)的動態(tài)行為特性，它與系統(tǒng)內(nèi)在的振蕩方式有關(guān)；而零點反映了動態(tài)系統(tǒng)與外部世界間的關(guān)聯(lián)特性，也可認(rèn)為是系統(tǒng)具備的反振蕩特性。正是基于此，我們可以在線辨識法與頻域法充分結(jié)合，以期能得到隨時間變化的阻尼模態(tài)的變化。第二十三頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

振蕩頻率的識別和預(yù)測的基礎(chǔ)就是實時測量系統(tǒng)振蕩頻率和功角,針對此點,文獻(xiàn)[26]基于振蕩頻率的電流突變量求取方法在純振蕩時的不平衡輸出同所取的振蕩頻率與實際振蕩頻率之間的差異有必然聯(lián)系,提出了根據(jù)假設(shè)的系統(tǒng)振蕩頻率與實際振蕩頻率下的電流突變量不平衡輸出之間關(guān)系來求取實際電力系統(tǒng)振蕩頻率的方法。文獻(xiàn)[27]振蕩電流的解析表達(dá)式,根據(jù)三角函數(shù)關(guān)系,提出了利用迭代和泰勒級數(shù)展開的計算方法。但兩者存在的問題就是運算量大,推導(dǎo)過程需要近似處理,且計算所需延時較長。而文獻(xiàn)[28]的綜合相量的振蕩頻率測量方法解決了上述問題,并有仿真表明所得結(jié)果精度較高。第二十四頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

文獻(xiàn)[29]提出了一種在線評估和控制振蕩阻尼的方法，是與單機(jī)等值暫態(tài)穩(wěn)定分析方法（SIME）相結(jié)合的Prony分析方法。因為SIME能壓縮互聯(lián)電網(wǎng)多機(jī)系統(tǒng)的動態(tài)性能，使之可描述為一個單機(jī)無窮大母線的動態(tài)行為，從而使Prony分析用于大的實際的電力系統(tǒng)成為可能。文獻(xiàn)[29]提出了一種在線評估和控制振蕩阻尼的方法，是與單機(jī)等值暫態(tài)穩(wěn)定分析方法（SIME）相結(jié)合的Prony分析方法。因為SIME能壓縮互聯(lián)電網(wǎng)多機(jī)系統(tǒng)的動態(tài)性能，使之可描述為一個單機(jī)無窮大母線的動態(tài)行為，從而使Prony分析用于大的實際的電力系統(tǒng)成為可能。第二十五頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（7）低頻振蕩的自激分析法這一方法的基本思想是在被研究的機(jī)電力系統(tǒng)中任選一機(jī)作為自激機(jī)，將其狀態(tài)變量作為保留變量，而將系統(tǒng)的其余部分進(jìn)行等效，這樣就得到一個等效的“二階”系統(tǒng)，從而可以通過迭代求解的方法比較容易地求出此“二階”系統(tǒng)的特征根。自激法可以有效地解決電力系統(tǒng)的“維數(shù)災(zāi)”問題，但其收斂性相對SMA法要差，而且在多機(jī)系統(tǒng)中的一個模式同時和幾臺機(jī)強(qiáng)相關(guān)時，并在這幾臺機(jī)作為自激機(jī)時，會由于都收斂于這一模式而產(chǎn)生丟根現(xiàn)象；另外，若多機(jī)系統(tǒng)的一臺機(jī)和幾個機(jī)電模式相關(guān)，則用此機(jī)做自激機(jī)時，只能收斂到其中一個強(qiáng)相關(guān)模式，此時也會導(dǎo)致結(jié)果失去完整性。

第二十六頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（8）能量分析法此法是通過對發(fā)電機(jī)能量模態(tài)的分析,從而確定振蕩過程中相互交換能量的機(jī)群,從而進(jìn)行低頻振蕩分析。

（9）模糊辨識法

此法是識別給定對象和那一類模糊樣本相同或接近,也就是把模糊樣本分為若干類,判別給定的對象應(yīng)該屬于那一類.針對低頻振蕩分析,即是識別系統(tǒng)的狀態(tài)是否歸屬于低頻振蕩一類。第二十七頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六3低頻振蕩的抑制措施

為抑制電力系統(tǒng)的低頻振蕩，從理論上來講主要可以采用以下兩方面的對策，即一次系統(tǒng)對策和二次系統(tǒng)對策。其中，一次系統(tǒng)對策有：（1）增強(qiáng)網(wǎng)架，減少重負(fù)荷輸電線；（2）采用補(bǔ)償電容，減少送受端的電氣距離；（3）采用直流輸電，從根本上避免功率振蕩；（4）在長距離輸電線上裝設(shè)SVC（StaticVarCompensator），及TCSC、STATCOM等FACTS裝置，以改善系統(tǒng)的動態(tài)性能。二次系統(tǒng)的對策主要為：采用附加控制裝置，并適當(dāng)整定其參數(shù)以增加抑制低頻振蕩的阻尼力矩，從而達(dá)到抑制振蕩的目的，由于這一方法具有易實現(xiàn)、經(jīng)濟(jì)效益顯著等優(yōu)點，所以它已成為抑制低頻振蕩的最主要方法。下面介紹幾種目前電力系統(tǒng)中采用的或有應(yīng)用前景的抑制低頻振蕩的主要措施：第二十八頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（1）電力系統(tǒng)穩(wěn)定控制器（PSS）

PSS（PowerSystemStabilizer）是目前世界上使用最廣泛、最經(jīng)濟(jì)且技術(shù)較為成熟的抑制低頻振蕩的措施。其基本原理是在自動電壓調(diào)節(jié)AVR（AutomationVoltageRegulation）的基礎(chǔ)上，附以轉(zhuǎn)速偏差，功率偏差，頻率偏差中的一種或幾種信號作為附加控制，產(chǎn)生與同軸的附加力矩，增加對低頻振蕩的阻尼，以增強(qiáng)電力系統(tǒng)的動態(tài)穩(wěn)定性。

第二十九頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

按照附加控制信號的不同，常見的電力系統(tǒng)穩(wěn)定控制器可以分為如下幾種：（1）基于的PSS；（2）基于和的PSS；（3）基于的PSS。這幾種PSS就可以分別依靠不平衡轉(zhuǎn)速、不平衡功率以及頻率來調(diào)節(jié)自動電壓調(diào)節(jié)系統(tǒng)的輸入信號，實踐證明這是一種非常有效的控制方法。但傳統(tǒng)的PSS也存在一些問題,因PSS參數(shù)是在某個低頻振蕩下設(shè)計整定的,當(dāng)系統(tǒng)參數(shù)或運行條件改變時,低頻振蕩的頻率也發(fā)生了改變,但PSS參數(shù)卻沒有變化,這樣的控制結(jié)果必然會偏離最佳控制點。第三十頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

因此PSS不可能在所有的運行方式下都有最好的控制效果,雖然它不會惡化系統(tǒng)的阻尼特性,但在某些運行點上可能會激勵或是惡化其他的模態(tài),且存在激發(fā)軸系扭振和發(fā)生反調(diào)現(xiàn)象的危險等諸如此類的問題。在多機(jī)系統(tǒng)中,發(fā)電機(jī)之間有相互作用,各機(jī)組上的PSS也會相互相互影響;而且多機(jī)系統(tǒng)中低頻振蕩的模式一般不止一個,每一種低頻振蕩模式都與一定的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運行方式相適應(yīng).研究證明,多機(jī)系統(tǒng)中的某些發(fā)電機(jī)對某一種低頻振蕩模式起決定性作用。因此在多機(jī)系統(tǒng)中應(yīng)用PSS需解決的問題主要有兩個：①PSS的安裝地點的選擇;②PSS參數(shù)的協(xié)調(diào)整定。只有當(dāng)PSS安裝在合適的發(fā)電機(jī)并采用適當(dāng)?shù)膮?shù),PSS對系統(tǒng)的低頻振蕩才有較好的控制效果。第三十一頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（2）電力系統(tǒng)智能穩(wěn)定控制器正是由于對于多機(jī)電力系統(tǒng)而言，PSS需要解決地點選擇及參數(shù)整定兩大問題，人工智能的出現(xiàn)，剛好可以較好地解決這一問題。在智能PSS領(lǐng)域，近年來的一個研究熱點就是采用模糊技術(shù)來設(shè)計新的電力系統(tǒng)穩(wěn)定器，這樣就可以不依賴于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，從而避免傳統(tǒng)PSS設(shè)計需要基于精確的數(shù)學(xué)模型的特點，同時也避開了自適應(yīng)型PSS需要在線辨識系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的特點?；谀：夹g(shù)的PSS能夠較好的適應(yīng)電力系統(tǒng)的非線性特性，并能夠具有較強(qiáng)的魯棒性、較好的控制效果，但也有一些明顯的不足，例如模糊規(guī)則的設(shè)定和控制器參數(shù)的整定，實現(xiàn)很難.第三十二頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六

鑒于模糊PSS具有弱點，科研人員就考慮將模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合起來，從而一種全新的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就應(yīng)用于PSS的設(shè)計之中。這一技術(shù)就是借助于模糊技術(shù)的無須依賴精確的系統(tǒng)模型的特點和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的自學(xué)習(xí)、自推理等特性，從而可以得到一種既不依賴于系統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型又具有良好自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)特性的控制性能良好的PSS。文獻(xiàn)[36]介紹了一種基于模糊邏輯的自適應(yīng)PSS的設(shè)計方法，通過這一方法設(shè)計出的PSS具有結(jié)構(gòu)簡單、適應(yīng)性強(qiáng)、魯棒性好等特點，在未來的大規(guī)?；ヂ?lián)電力系統(tǒng)中具有較好的應(yīng)用前景。

第三十三頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（3）采用SVC、HVDC、FACTS裝置等設(shè)備采用這些設(shè)備目的是從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、負(fù)載特性以及運行方式幾方面來改善系統(tǒng)的阻尼性能，從而達(dá)到穩(wěn)定性的目的。目前這些方法國內(nèi)外已經(jīng)有了很深入的研究，以后的研究方向應(yīng)著眼于將傳統(tǒng)控制手段與FACTS和直流輸電系統(tǒng)相互結(jié)合進(jìn)行協(xié)調(diào)控制。

第三十四頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六（4）采用廣域測量信號（WAMS）進(jìn)行阻尼控制

WAMS采用同步相量測量單元（PMU）可同步采集表征電網(wǎng)運行狀態(tài)的幾乎所有的變量，最為關(guān)鍵的是，能測量發(fā)電機(jī)內(nèi)電勢、轉(zhuǎn)子角、角速度、母線電壓相位等與低頻振蕩密切相關(guān)的量。而且PMU采集的帶時標(biāo)的數(shù)據(jù)能以較小的延時傳遞到調(diào)度，并完成數(shù)據(jù)處理和分析?；诖耍瑸榭朔F(xiàn)有的阻尼控制的固有缺陷創(chuàng)造了條件：

第三十五頁，共四十一頁，編輯于2023年，星期六可在一定時延內(nèi)獲得機(jī)組間的相對功角和角頻率，將其作為阻尼控制器的反饋輸入構(gòu)成閉環(huán)控制，這在國內(nèi)外的WAMS應(yīng)用工程中已得到證明。