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电力系统振荡2024-01-21汇报人：AA

contents目录振荡现象及危害振荡原因分析振荡类型与特点监测与识别方法预防与抑制措施总结与展望

CHAPTER振荡现象及危害01

电力系统振荡时，发电机输出的交流电频率会发生变化，导致系统电压和电流波动。频率变化幅度变化相位变化振荡过程中，电压和电流的幅度也会发生变化，可能超过设备的承受范围。振荡会导致系统中各节点的电压相位发生变化，影响系统的稳定性和同步性。030201振荡现象描述

振荡产生的过电压和过电流可能导致电力设备损坏，如变压器、发电机、断路器等。设备损坏振荡会破坏电力系统的稳定性，可能导致系统崩溃或大面积停电。系统稳定性降低振荡过程中，系统会产生大量的无功功率，造成能源浪费。能源浪费对电力系统影响

系统解列频率崩溃电压崩溃大面积停电可能导致的事重振荡可能导致电力系统解列，即系统分裂成多个独立的部分，各部分之间失去同步。振荡可能引发频率崩溃，即系统频率下降到无法维持稳定运行的程度。振荡过程中，电压可能下降到设备无法正常工作的水平，导致电压崩溃。振荡可能引发连锁反应，导致大面积停电事故，对社会经济造成严重影响。

CHAPTER振荡原因分析02

当系统中存在大容量负荷突然投入或切除时，会引起系统频率和电压的波动，进而可能引发振荡。系统中负荷分布不均，导致某些地区重载，而其他地区轻载，这种不平衡的负荷分布容易引起系统振荡。负荷突变负荷分布不均大负荷突然投入或切除

发电机失步当发电机受到扰动或故障影响时，可能导致其失去同步，进而引发系统振荡。发电机励磁系统故障发电机的励磁系统是维持其稳定运行的关键，当励磁系统出现故障时，会影响发电机的输出电压和频率，从而可能引发振荡。发电机组故障

当电网结构薄弱，例如缺乏足够的互联线路或变压器容量不足时，系统容易受到扰动的影响而引发振荡。电网结构薄弱电网中各个元件的参数如阻抗、容抗等不匹配时，可能导致系统振荡。电网参数不匹配电网结构问题

其他因素自然灾害如地震、风暴等自然灾害可能导致电网设备损坏或引发系统故障，进而引发振荡。人为操作失误调度员或操作人员的误操作也可能导致系统振荡，例如错误的投切电容器或电抗器、错误的调整发电机出力等。外部干扰如电磁干扰、雷电冲击等外部因素也可能对电力系统造成影响，引发振荡。

CHAPTER振荡类型与特点03

系统频率在振荡过程中发生周期性偏移，可能导致设备过热或损坏。频率偏移频率振荡的幅度取决于系统阻尼和扰动大小，幅度过大可能导致系统失稳。振荡幅度振荡可能持续数秒至数分钟，对系统稳定性和设备安全构成威胁。持续时间频率振荡

振荡频率电压振荡的频率通常与系统自然频率相近，可能导致谐振现象。电压波动振荡过程中，系统电压发生周期性波动，影响设备正常运行。危害程度电压振荡可能导致设备过电压或过电流，进而引发设备故障或损坏。电压振荡

03阻尼特性功角振荡的阻尼特性与系统阻尼和发电机励磁控制密切相关。01功角摆动振荡过程中，发电机功角发生周期性摆动，影响系统稳定性。02振荡模式功角振荡可能表现为局部模式或全局模式，取决于系统结构和参数。功角振荡

相互作用频率振荡、电压振荡和功角振荡可能相互作用，加剧系统不稳定。影响因素不同类型振荡的影响因素相互交织，如负荷变化、电源波动、设备故障等。综合治理针对不同类型振荡，需采取综合治理措施，如优化系统运行方式、提高设备性能、加强调度管理等。不同类型振荡的关联性

CHAPTER监测与识别方法04

123利用相量测量单元（PMU）对电力系统进行实时监测，通过比较系统状态变量的变化来判断是否发生振荡。基于PMU的监测方法广域测量系统（WAMS）能够实时监测电力系统的动态过程，为振荡监测提供全局信息。基于WAMS的监测方法利用数据采集与监视控制系统（SCADA）对电力系统进行实时监测，通过分析系统状态变量的变化趋势来识别振荡。基于SCADA的监测方法传统监测手段

基于人工神经网络的识别方法利用人工神经网络对电力系统振荡进行建模和识别，通过训练网络来学习振荡的特征并进行分类。基于支持向量机的识别方法利用支持向量机（SVM）对电力系统振荡进行分类和识别，通过构建分类器来实现对振荡的自动检测。基于深度学习的识别方法利用深度学习技术对电力系统振荡进行建模和识别，通过训练深度神经网络来学习振荡的特征并进行分类。基于智能算法的识别技术

将来自不同监测手段的数据进行融合处理，提高数据的准确性和可靠性，为振荡识别提供更全面的信息。数据融合技术提取不同监测手段中的特征信息并进行融合，形成更具代表性的特征向量，提高振荡识别的准确性。特征融合技术将不同识别方法的识别结果进行融合处理，综合考虑各种方法的优缺点，得出更准确的振荡识别结果。决策融合技术多源信息融合技术在监测中应用

案例背景某地区