柔性直流输电(Voltage Source Converter Based High Voltage Direct Current,VSC-HVDC)系统因其内部控制复杂的动态交互作用可能产生次同步振荡(Subsynchronous Oscillation,SS0)问题,易造成设备损坏,甚至诱发VSC-HVDC系统闭锁。然而,基于特定运行方式设计的附加阻尼控制或参数优化的SS0抑制策略,难以抑制多变工况下的SSO,并且易改变VSC-HVDC的运行特性。为此,文中提出基于近端策略优化算法的SS0自适应抑制方法。首先,基于VSC-HVDC系统运行数据,采用矢量拟合法建立系统状态空间模型并获得系统的SSO模态;其次,以VSC-HVDC系统的在线运行数据为基础,设计基于深度强化学习的SS0抑制方法的总体框架,将SS0抑制问题转化成马尔可夫决策过程,形成近端策略优化算法训练网络;最后,通过基于系统特征根奖励函数的引导,高效自适应地生成可提高系统阻尼的VSC-HVDC运行方案,并且结合时域仿真验证所提方法在VSC-HVDC系统中抑制SSO的有效性与适应性。
由于逆变侧电网换相换流器(Line Commutated Converter,LCC)的存在,混合级联型高压直流输电(Hybrid Cascaded High Voltage Direct Current,HC-HVDC)系统依然面临着换相失败问题。针对该系统送端交流故障引发的受端换相失败问题,研究换相失败的产生机理及其抑制策略。首先,根据各电气量与控制量的动态响应特性分阶段分析故障期间交直流系统响应过程,指出直流电流的过快恢复和过大幅值是导致受端换相失败的主要原因;然后,研究故障恢复期间整流侧触发角偏差以及逆变侧模块化多电平换流器定直流电压作用对直流电流恢复的影响,提出一种基于整流侧附加触发角的控制策略,通过动态调节整流侧LCC的触发角指令抑制直流电流的过快恢复,从而抑制换相失败;最后,在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型进行对比分析,验证所提换相失败机理的正确性以及抑制策略的有效性。
随着新能源的大规模持续接入,其有功出力的间歇性变化导致电网功率分布大规模快速转移、无功电压的调节需求增加且呈现空间分布不均衡的特点。部分场站离散调压设备(如电容器/电抗器)的动作频次显著增加,可能导致调压资源被过度使用,进而引发设备寿命缩短、维护和检修成本上升等问题。因此,文中首先构建评估自动电压控制(Automatic Voltage Control.,AVC)性能的指标体系,通过实际电网的量测数据揭示当前AVC策略下离散调压设备动作的不均衡程度;然后,以减小网损和离散调压设备动作均衡性为目标,提出一种数据驱动的新型电力系统AVC协调控制策略优化模型。通过某大区域电网的算例分析表明,采用本文提出的协调控制策略,在保障网损几乎不变的同时,频繁动作节点的离散调压设备动作频次显著减少,少动节点的调压设备利用率提升,设备的运检维护周期显著延长。本研究为保障新型电力系统的电压品质和离散调压设备的运行安全,提供了有效支撑。