电网规划成效三维仿真分析（基于实时分类负荷模型的受端电网电压稳定问题研究）

广州供电局的研究人员叶萌、谭锡林，在2019年第1期《电气技术》杂志上撰文指出，电压稳定问题已成为北京、上海和广州等受端大负荷中心系统共同的潜在威胁。为研究受端电网电压稳定问题，本文以广州电网为例，通过仿真分析，揭示受端电网两种不同程度暂态电压失稳模式，即系统暂态电压失稳和局部暂态电压失稳，其失稳特征与机理与负荷中的电动机特性密切相关。

为提高负荷模型的可信度，本文提出一种实时分类负荷模型建模方法，并以广州电网实际发生的单相短路故障为算例进行了仿真验证。结果表明，该建模方法有效可行，建立的模型可信。

近年来，国内外许多受端系统都出现了用电负荷的快速增长，而本地电源建设不足，受端系统对外来电力的依赖程度不断提高，不利于电压稳定的负荷比例越来越大，本地缺乏足够的动态无功储备，这些因素导致电压不稳定或电压崩溃引起的局部失负荷或大面积停电事故呈增长的趋势[1-4]。因此，研究受端电网电压稳定问题，对于保证电网的安全稳定运行具有重要指导意义。

图1 北郊片220kV母线电压

图2 北郊片区10kV母线电压

主要原因：电动机负荷在电压跌落时具有滞转并吸收大量无功电流的特性，破坏无功平衡，而本地缺乏动态无功支撑，从而形成无功失衡-电压跌落的恶性循环，导致这些母线出现暂态电压延时恢复，甚至是快速的暂态电压失稳[7]。

2）系统暂态电压失稳。感应电动机的失稳或者电网结构的严重破坏最终导致系统性的电压严重跌落/崩溃。

如增城站500kV线路三相短路中开关单相拒动故障发生系统暂态电压失稳：

（1）增城站500kV中开关拒动故障导致增城站及其近区持续低电压引发系统功角失稳。

（2）失稳特性主要表现：故障导致多个节点的持续低电压，最终导致系统性的电压严重跌落/崩溃，系统功角失稳，且电压崩溃发生在功角失稳之前。

图3 部分站点500kV母线电压

图4 发电机功角曲线

2 负荷模型对暂态电压稳定影响

目前，在电力系统电压稳定仿真分析中常使用的动态负荷模型是感应电动机 恒阻抗模型，感应电动机比例在40%～65%之间。下面对比将分析在分别采用ZIP模型、40%电动机 60%恒阻抗、50%电动机 50%恒阻抗、60%电动机 40%恒阻抗四种典型计算负荷模型后，严重故障（三相短路单相开关拒动、三相短路故障等）下的电压跌落情况，分析负荷模型对电压稳定的影响。图5是三相短路单相开关拒动故障下，不同负荷模型下母线电压曲线对比。

图5 不同负荷模型下的电压稳定情况对比

大量的仿真表明，在故障清除后电压恢复速度方面，60%电动机 40%恒阻抗模型的电压恢复速度最慢，而ZIP静态模型最快，感应电动机比例越大，故障清除后的电压恢复越慢。可见，负荷模型（尤其是其中电动机负荷的比例）直接影响了系统电压稳定分析的结果。

3 实时分类负荷模型的建立

3.1 实时分类负荷特性分析系统

通常采用的“50%恒阻抗 50%电动机”典型计算模型难以反映城市电网在不同工况、不同时段下负荷特性的变化，且对电网内负荷构成不同的区域采用同样的负荷模型存在一定的不合理性，缺乏足够的可信度[8]。

目前，建立电网负荷模型主要有两种方法，即统计综合法[9]和总体测辨法[10-11]。总体测辨法可直接从实际的系统中获取数据，但用这种方法建立的负荷模型推广性较差，而且难以反映负荷在电压和频率大范围波动时的动态特性，同时负荷测辨装置需要一直在线进行测量和辨识。统计综合法不需要现场测量，并且可以将最终的负荷模型方便的推广到其他线路和系统中，缺点在于需收集关于负荷特性的大量统计资料，工作量大，难以获得准确可信的统计结果，且难以反映负荷的时变性。

鉴于此，本文提出基于营配信息集成技术，建立实时分类负荷特性分析系统，从而实现任一负荷区域的实时分类负荷的自动统计方法。基于准实时数据平台，对调度自动化、配网自动化、计量自动化和营配一体化系统的数据、模型、图形进行整合，形成从500kV到380V全网模型，建立基于多种分类标准的、可灵活设置的、多维度的实时分类负荷特性分析系统，其软件架构如图6所示。

图6 实时分类负荷特性分析系统软件架构

实时分类负荷特性分析系统展示的实时分类负荷曲线，可反映不同时段的不同负荷区域的实时分类负荷情况。

3.2 实时分类负荷模型

根据实时分类负荷特性分析系统统计的实时分类负荷特性情况，然后基于对典型负荷元件的建模结果，可建立相对应的实时分类负荷模型。该建模方法兼顾了综合统计法和总体测辨法的优点，不仅解决了综合统计法需大量的人工统计数据且难以反映负荷时变性的问题，而且避免了总体测辨法需依赖大量负荷测辨装置和不同负荷区域之间模型推广性差的问题。

1）基础数据

本文提出负荷模型建立方法需要3种数据：①负荷分类和组成比例；②各类负荷中主要用电设备的组成比例；③单个用电设备的平均特性。其中，负荷分类和组成比例，可通过实时分类负荷特性分析系统可自动统计。

后两种数据相对比较稳定，属于共性数据，变化范围不大。考虑到在实际电网通过实测的手段得到这些数据难度较大，直接引用国外研究给出的单个用电设备的平均特性及各类负荷中主要用电设备组成比例的典型数据。本文这两种数据均参考EPRI联合工作组的统计结果。

2）综合负荷模型

考虑到一般可将现有仿真计算程序中负荷模型设置为静态负荷和电动机负荷两部分，为了完整表述各类负荷特性，本文采用ZIP模型 电动机的综合负荷模型。

3）建模方法

（1）对于静态负荷。①先计算变电站母线下每个用电设备的功率在总负荷功率中所占比例；②该比例作为权重系数计算所有用电设备有功/无功对电压/频率敏感度因子的加权平均作为等效综合负荷的敏感度因子；③最后将敏感度因子折合成幂指数模型或多项式模型中的各参数供仿真计算程序使用。

（2）对于动态负荷。文献[12]介绍了逐级累加方法：将各电动机等效电路的3个支路看成与其他电动机的同一支路直接并联，并乘以各自的权重系数，计算出等效电动机的阻抗参数。对于规模庞大的实际电网而言，按照逐级累加的办法计算电动机负荷的参数，显然计算量过大。为简化计算量，仅计算各母线电动机负荷在总负荷中占的比例，根据负荷的主要成分和性质，从IEEE联合工作组在报告中推荐的七类电动机负荷的参数[13]中选取一类最接近的典型参数。

表1是根据广州各分区某一时刻的负荷分类统计结果建立的实时分类负荷模型。

表1 广州各区实时分类负荷模型分析结果

4 基于实时分类负荷模型的电压稳定仿真

利用实时分类负荷模型，可进行不同工况、不同时段的电压稳定分析评估。下面以电网实际发生的扰动事故（单相短路故障）对建立的模型进行校核，以验证模型的有效性。图7是分别采用实时分类负荷模型与50%恒阻抗 50%电动机”两种负荷模型，对实际电网发生单相短路故障时某站的电压曲线进行拟合。

从故障后的电压曲线看，在采用实时分类负荷模型后，振荡过程中电压曲线与实际录波曲线趋势基本一致。将每类负荷模型对应的母线电压曲线数据与实测数据差值的绝对值求和，其结果见表2。可见，采用实时分类负荷模型时偏差量总额相对最小。

图7 某站500kV母线电压

表2 不同负荷模型母线电压的曲线偏差

因此可认为，采用实时分类负荷模型时与实际系统的吻合度更好一些。这进一步验证了本文提出的实时分类负荷模型的建模方法的有效性。

结论

1）本文通过实例仿真揭示了受端电网存在两种不同程度暂态电压失稳模式，即系统暂态电压失稳和局部暂态电压失稳。失稳特征及机理与负荷中的电动机特性密切相关。

2）本文提出了实时分类负荷模型的建模方法，并通过仿真验证了该方法建模有效可行。后续工作可通过大量的事故仿真修正模型的相关参数，进一步提高模型精度与可信度。

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