JP4279763B2 - Power system stability diagnosis device, power system stabilization device, and power system contraction support device - Google Patents
Power system stability diagnosis device, power system stabilization device, and power system contraction support device Download PDFInfo
- Publication number
- JP4279763B2 JP4279763B2 JP2004283535A JP2004283535A JP4279763B2 JP 4279763 B2 JP4279763 B2 JP 4279763B2 JP 2004283535 A JP2004283535 A JP 2004283535A JP 2004283535 A JP2004283535 A JP 2004283535A JP 4279763 B2 JP4279763 B2 JP 4279763B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- eigenvalue
- power system
- stability
- dominant
- power
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Description
本発明は電力系統の安定度を診断する装置に関し、更にそれを適用した電力系統安定化装置あるいは電力系統縮約支援装置に関する。 The present invention relates to an apparatus for diagnosing the stability of an electric power system, and further to an electric power system stabilization apparatus or an electric power system contraction support apparatus to which the apparatus is applied.
電力系統は多くの発電機、負荷、送配電機器及び制御装置から成り、正常時は周波数が一定で発電機間は同期を保って運転されており、動揺成分は発生しない。しかし系統構成の変化や負荷の変化、地絡や短絡の事故等が発生した場合に電力動揺が発生する。この現象を電力動揺と呼び、動揺成分は一般には複数のモードが発生する。 The power system is composed of many generators, loads, power transmission / distribution equipment, and control devices. During normal operation, the frequency is constant and the generators are operated in synchronization with each other, and no oscillating component is generated. However, power fluctuations occur when there is a change in system configuration, load, ground fault, short circuit accident, or the like. This phenomenon is called electric power fluctuation, and the fluctuation component generally has a plurality of modes.
この動揺成分が小さい、あるいは高速に減衰する場合は、系統は元の安定状態に復帰するので安定度は保たれる。しかし動揺が大きくなったり、減衰が収束せずに持続、さらには発散する場合は系統が不安定化し、発電機が停止したり、広域な停電が発生したりして、安定運用が出来なくなる恐れがある。 When this fluctuation component is small or decays at high speed, the system returns to the original stable state, so that the stability is maintained. However, if the sway becomes large or the attenuation continues without diverging or further diverges, the system may become unstable, and the generator may stop or a wide-area power outage may occur, preventing stable operation. There is.
系統の安定性を診断する方法としては、理論的には非特許文献１に記載されている幾つかの方法がある。電力系統の安定度を調べる方法の一つとして、対象系を線形の状態関数で表現し、定数が変化しない前提で固有値を求め、固有値の周波数と減衰時定数から安定度を判断する方法がある。
As a method for diagnosing system stability, there are theoretically several methods described in
また、特許文献１や非特許文献２に記載されているように、プロニー（Ｐｒｏｎｙ）解析を用い、系統の波形をいくつかの減衰成分に分解し、これを合成して元波形との比較でどのような固有値が優勢固有値かを判定し、系が安定かどうかを診断する方法がある。
Also, as described in
電力系統の固有値は、他の制御系の固有値と比較して以下のような特徴がある。
(１)負荷が刻々変化するためこれが制御系には雑音と見なされること。つまり固有値は雑音の影響を受けるので、この中から適切に優勢固有値を選択する論理が必要になる。
(２)電力系統の制御系は非線形要素を多く含んでいる。従って、電気量の時系列データに基づいて系統の状態関数から求めた固有値は実際の電力系統の固有値とは異なる。
(３)電力系統の構成や制御系の定数は時々刻々変化するため、系統の固有値も時々刻々と変化する。従って、電力系統の時系列データからその時々の固有値を求める必要がある。
The eigenvalues of the power system have the following characteristics compared to eigenvalues of other control systems.
(1) Since the load changes every moment, this should be regarded as noise by the control system. In other words, since the eigenvalue is affected by noise, a logic for appropriately selecting the dominant eigenvalue from among these is required.
(2) The power system control system contains many nonlinear elements. Therefore, the eigenvalue obtained from the state function of the system based on the time series data of the amount of electricity is different from the eigenvalue of the actual power system.
(3) Since the configuration of the power system and the constants of the control system change every moment, the eigenvalues of the system also change every moment. Therefore, it is necessary to obtain the eigenvalue at that time from the time series data of the power system.
従来技術では、上記に示した電力系統特有の特徴に対応して優勢固有値を検出する手法が示されていなかった。 In the prior art, a method for detecting a dominant eigenvalue corresponding to the above-described characteristic unique to the power system has not been shown.
また、上記のプロニー解析では、時系列電力量を基に得られた固有値に一定の定数を掛け、元の波形に戻して安定か否かを診断するが、この手法では自己回帰式の次数に依存するが、演算時間が非常に長く実用的でないという問題がある。 In the above Prony analysis, the eigenvalue obtained based on the time series energy is multiplied by a certain constant to return to the original waveform and diagnose whether it is stable or not. Although it depends, there is a problem that the calculation time is very long and not practical.
本発明の目的は上記従来技術の問題点を克服し、雑音の混入した情報の中から電力系統に固有の優勢固有値をリアルタイム検出できる電力系統の安定度診断装置、及びそれを適用した電力系統安定化装置、更には系統縮約支援装置を提供することにある。 The object of the present invention is to overcome the above-mentioned problems of the prior art, and to determine the stability eigenvalue of the power system that can detect the dominant eigenvalue inherent to the power system in real time from the information mixed with noise, and to stabilize the power system using the same. Another object is to provide a system reduction support apparatus.
上記目的を達成するために、本発明は、電力系統の電気量の時系列観測データから電力系統の安定状態を調べる安定度診断装置において、前記時系列観測データに電力系統の潮流、電圧、電流、周波数または発電機の位相等を用い、自己回帰モデルにより電力系統の固有値を計算する固有値解析手段と、計算した固有値の周波数成分が所定範囲内にあるものを検出するスクリーニング手段と、スクリーニングされた固有値から電力系統に固有な振動モードを持つ優勢固有値を抽出する優勢固有値抽出手段と、前記優勢固有値を基に系統の安定度を診断する安定度診断手段と、を備えたことを特徴とする。 In order to achieve the above object, the present invention provides a stability diagnostic apparatus for examining a stable state of an electric power system from time series observation data of the amount of electricity of the electric power system. The eigenvalue analysis means for calculating the eigenvalue of the power system using the autoregressive model using the frequency or the phase of the generator, etc., and the screening means for detecting that the frequency component of the calculated eigenvalue is within the predetermined range A dominant eigenvalue extracting means for extracting a dominant eigenvalue having a vibration mode unique to the power system from the eigenvalue, and a stability diagnosing means for diagnosing the stability of the system based on the dominant eigenvalue.
詳細には、前記固有値解析手段は前記自己回帰モデルで自己回帰式の次数を変化させ、前記スクリーニング手段はそれぞれの次数において解析された固有値に対し周波数スクリーニングを実施し、前記優勢固有値抽出手段は固有値が一つしか現れない次数の範囲内における固有値に対し、その実数部から振動の減衰時間が最も長い固有値を優勢固有値として抽出、または固有値の減衰時間について統計処理を施した結果を優勢固有値として抽出することを特徴とする。 Specifically, the eigenvalue analyzing means changes the order of the autoregressive equation in the autoregressive model, the screening means performs frequency screening on the eigenvalues analyzed in the respective orders, and the dominant eigenvalue extracting means is the eigenvalue. For eigenvalues in the order range where only one appears, the eigenvalue with the longest vibration decay time is extracted from the real part as the dominant eigenvalue, or the result of statistical processing on the eigenvalue decay time is extracted as the dominant eigenvalue It is characterized by doing.
本発明によれば、雑音を含む複数の固有値の中から系統の安定度の固有振動を最も良く反映した優勢固有値をリアルタイムで求めることができる。 According to the present invention, a dominant eigenvalue that best reflects the natural vibration of the stability of the system can be obtained in real time from a plurality of eigenvalues including noise.
また、本発明は、電力系統の動揺を抑制するために、ゲインや時定数など電力系統安定化装置の関連するパラメータを最適化する電力系統安定化装置において、前記電力系統の安定度診断装置と、該安定度診断装置から得た電力系統に固有の優勢固有値に基づいて、前記パラメータを変化させたときの変化分と前記優勢固有値の変化分との比から固有値感度を求める固有値感度演算手段と、前記優勢固有値の実数項が最小または所定値以下になったときの前記パラメータを最適値とする最適整定値判定手段を備えたことを特徴とする。 The present invention also relates to a power system stability diagnosis device that optimizes parameters related to the power system stabilization device such as a gain and a time constant in order to suppress fluctuations in the power system. An eigenvalue sensitivity calculating means for obtaining eigenvalue sensitivity from a ratio between a change amount when the parameter is changed and a change amount of the dominant eigenvalue based on a dominant eigenvalue inherent in the power system obtained from the stability diagnostic device; And an optimum settling value judging means for making the parameter an optimum value when the real number term of the dominant eigenvalue is minimum or not more than a predetermined value.
また、本発明は、電力系統のリアクタンスなどのパラメータに基づいて、原系統を縮約系統へ等価縮小して縮約モデルを作成する電力系統縮約支援装置において、前記電力系統の安定度診断装置と、該安定度診断装置を前記原系統と縮約系統へ適用し、該両系統から得た電力系統に固有の優勢固有値に基づいて、前記パラメータを変化させたときの変化分と前記縮約系統の優勢固有値の変化分との比から固有値感度を求める固有値感度演算手段と、前記固有値感度および前記原系統の優勢固有値と前記縮約系統の優勢固有値の偏差とを用いて前記パラメータを求める最適整定値判定手段を備えたことを特徴とする。 The present invention also relates to a power system reduction support device for creating a contracted model by equivalently reducing an original system to a contracted system based on parameters such as reactance of the power system, and the power system stability diagnosis device. And applying the stability diagnostic device to the original system and the contracted system, and based on the dominant eigenvalue inherent to the power system obtained from the both systems, the change when the parameter is changed and the contraction An eigenvalue sensitivity calculating means for obtaining an eigenvalue sensitivity from a ratio to a change in the dominant eigenvalue of the system; and an optimum for obtaining the parameter using the eigenvalue sensitivity and the dominant eigenvalue of the original system and a deviation of the dominant eigenvalue of the reduced system A set value determining means is provided.
本発明によれば、電力系統の観測データを基にして、時々刻々変化する系統の安定度の診断情報をオペレータに提供できる。また、系統運用に対する判断や指令及び系統安定化装置のオンラインチューニングや整定値の確認に利用できる。また縮約系統のモデル作成の場合に、系統構成やパラメータのより最適なチューニング等に適用できる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the diagnostic information of the stability of the system | strain which changes every moment can be provided to an operator based on the observation data of an electric power system. Further, it can be used for judgments and commands for system operation, online tuning of system stabilization devices, and confirmation of set values. Also, when creating a reduced system model, it can be applied to more optimal tuning of the system configuration and parameters.
本発明の実施形態である電力系統安定度診断装置は、電力系統の時系列観測データに対し自己回帰モデルを適用し、最小２乗法を適用して自己回帰モデルから得られる行列式の係数を決定し、特性方程式の解から固有値を演算し、その結果に周波数スクリーニング手法と優勢モード抽出手法を適用して優勢固有値を抽出する。 The power system stability diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention applies an autoregressive model to time series observation data of the power system, and determines a determinant coefficient obtained from the autoregressive model by applying a least square method. Then, the eigenvalue is calculated from the solution of the characteristic equation, and the dominant eigenvalue is extracted by applying the frequency screening method and the dominant mode extraction method to the result.
本発明による電力系統の安定度診断装置は系統中、例えば他電力会社との連系線、主要発電機端、主要幹線などに設置し、運用者に対し表示や警報の発生により系統の安定状態を通知できる。また、優勢固有値に基づいて、電力系統安定化装置に系統の最適整定値を与えたり、大規模系統の縮約系統モデルの作成に寄与できる。 The power system stability diagnosis device according to the present invention is installed in a grid, for example, on a connection line with another power company, a main generator end, a main trunk line, etc. Can be notified. In addition, based on the dominant eigenvalue, it is possible to give the power system stabilizing device an optimum set value of the system, and to contribute to the creation of a reduced system model of a large-scale system.
電力系統の安定度診断装置の一実施例を説明する。図１は安定度診断装置の構成図である。（ａ）は系統図の一例で、発電機や負荷を接続した系統１と系統２間に安定化診断装置１０が接続されている。（ｂ）は安定度診断装置のブロック図である。
An embodiment of a power system stability diagnostic apparatus will be described. FIG. 1 is a configuration diagram of a stability diagnostic apparatus. (A) is an example of a system diagram, and the
安定度診断装置１０は演算処理装置１を主要な構成としている。時系列観測データ入力手段２は電力系統から潮流，電圧，電流，周波数などの入力を行うもので、電流変成器や電圧変成器などである。
The
演算処理装置１は3〜７の処理ブロックを有している。固有値解析手段３は時系列データから自己回帰式で固有値を求める。周波数スクリーニング手段４は固有値解析手段3の結果に周波数スクリーニングを施す。優勢固有値抽出手段５は電力系統の安定度に最も大きな影響を与えている固有値を優勢モードとして抽出する。安定度判別手段６は優勢固有値から電力系統の安定度を判別する。安定度制御改善演算手段７は制御系に改善指令を出力する。表示・警報装置８は固有値や優勢モードや安定度診断結果等を表示・警報する。通信装置９は制御を改善する場合に対象制御端に指令を伝送する。
The
以下、具体例を説明する。安定度診断装置１０は電力系統の送電線に接続し、この例ではそこに流れる潮流データを収集して系統の固有値を検出し安定度を診断する。（ａ）に示すように、安定度診断装置１０は送電線に接続され、電圧変成器と電流変成器を介して潮流データを入力する。
Specific examples will be described below. The
時系列観測データ入力手段２は入力データを電子回路に適した小さな値に変換し、さらにデジタルデータに変換して時系列データを作成する。固有値解析手段３は自己回帰式を用い固有値を解析する。次に自己回帰式について説明する。 The time series observation data input means 2 converts the input data into a small value suitable for an electronic circuit, and further converts it into digital data to create time series data. The eigenvalue analyzing means 3 analyzes the eigenvalue using an autoregressive equation. Next, the autoregressive equation will be described.
自己回帰式は現在の観測値を過去の複数時刻の観測値の線形和で推定する手法である。これを数式で表現すると（１）式となる。つまりｎ時点のデータｙ(n)を過去のｎ個のデータの線形和で表したものである。ここで観測値は電力系統で観測可能な量、つまり潮流，電圧，周波数，発電機の相差角等の一つである。 The autoregressive equation is a method of estimating the current observation value by a linear sum of observation values at a plurality of past times. When this is expressed by an equation, equation (1) is obtained. That is, the data y (n) at the time n is expressed as a linear sum of the past n pieces of data. Here, the observed value is one of the quantities observable in the power system, that is, the power flow, voltage, frequency, generator phase difference angle, and the like.
ここで、a１、a2、an は定数である。次の時刻(n+1) ，・・・，(N-1)についても同じように表すと（２）式のようになる。 Here, a 1, a 2, a n are constants. The next time (n + 1),..., (N-1) can be expressed in the same way as in equation (2).
以上を行列で表現すると、（３）式となる。 If the above is expressed by a matrix, it becomes (3) Formula.
ここで、ｎは線形和を構成する過去のデータの数であり一般的には次数と呼ぶ。一方、Ｎは観測データの総数である。（３）式はｎ個の未知数を(Ｎ−ｎ)個の方程式を連立させて解く。
（３）式をベクトル表現すると、（４）式のようになる。
Here, n is the number of past data constituting the linear sum, and is generally called an order. On the other hand, N is the total number of observation data. The equation (3) solves n unknowns by connecting (N−n) equations simultaneously.
When the expression (3) is expressed as a vector, the expression (4) is obtained.
ここで、Ｙ及びＷ行列は既知であるが、ａ行列が未知数である。この解は、（５）式に示す最小２乗法により求める。 Here, the Y and W matrices are known, but the a matrix is unknown. This solution is obtained by the least square method shown in Equation (5).
未知係数ベクトルａが求まれば、係数a1〜anが決定される。（１）式から得られる電力系統の固有値は、（１）式をＺ変換して得られる特性方程式である（６）式を解くことにより求まる。 If Motomare unknown coefficient vector a, the coefficient a 1 ~a n is determined. The eigenvalue of the power system obtained from the equation (1) can be obtained by solving the equation (6) which is a characteristic equation obtained by performing Z conversion on the equation (1).
（６）式より解Zはｎ個求まる。一般的にはｉ番目の値Ziは（７）式のように表される。 N solutions Z are obtained from equation (6). In general, the i-th value Z i is expressed as in equation (7).
（７）式のλは複素数であり、（８）式のように表される。これが固有値である。 In the equation (7), λ is a complex number and is expressed as the equation (8). This is an eigenvalue.
（８）式を（７）式に代入すると、（９）式を得る。 Substituting equation (8) into equation (7) yields equation (9).
（９）式から、実数項ｒiと虚数項θiに付いて、次のような性質を持っている。ｒi＞０であれば発散し（９）式は無限大となり、系は不安定と判断される。ｒi≦０であれば減衰し安定と判断される。またθi＝2πｆiであるので、固有値の周波数を反映している項である。
このように、電力量の時系列データから電力系統の固有値を計算できる。またその実部と虚部から固有値が減衰か発散か、及び周波数を知ることが出来る。
From equation (9), the following terms are attached to the real term r i and the imaginary term θ i . If r i > 0, divergence occurs and equation (9) becomes infinite, and the system is determined to be unstable. If r i ≦ 0, it is attenuated and determined to be stable. Since θ i = 2πf i , this is a term reflecting the frequency of the eigenvalue.
Thus, the eigenvalue of the power system can be calculated from the time series data of the electric energy. Further, it is possible to know whether the eigenvalue is attenuated or divergence and the frequency from the real part and the imaginary part.
図２は、次数と得られた固有値の説明図である。ｎ次の自己回帰式からはｎ個の独立した固有値が得られる。 FIG. 2 is an explanatory diagram of the order and the obtained eigenvalue. n independent eigenvalues are obtained from the nth order autoregressive equation.
周波数スクリーニング手段４は、上記のように求めた固有値に下記による周波数スクリーニングを施す。 The frequency screening means 4 performs frequency screening according to the following on the eigenvalue obtained as described above.
系統には種々の動揺周波数が存在する。この動揺周波数はその時点の系統の固有値に反映されている。電力系統の動揺成分はタービン・発電機と送電系統の定数及び制御系の定数により決まる。大きな系統に接続した発電機系の振動周期は約1秒周期程度である。大電力系統間の振動周期（通常長周期動揺と呼ばれる）は全体の質量が大きいので、１秒より大きくなり1．5〜３秒程度となる。従って、この長周期動揺成分を持つ固有値を選択する場合、1．5〜３秒周期を周波数に変換すると0．33Hzから0．67Hzに相当する。上記（１）〜（９）式で得られた固有値のうち、その虚数項から周波数成分を計算し、長周期動揺の周波数範囲に存在するかどうかを検出する。これが周波数スクリーニングである。これにより、まずこの周波数帯に無い固有値は除外され、求めたい優勢固有値の候補となるいくつかの固有値が抽出される。 There are various oscillation frequencies in the system. This oscillation frequency is reflected in the eigenvalue of the system at that time. The fluctuation component of the power system is determined by the constants of the turbine / generator and the transmission system and the control system. The oscillation period of the generator system connected to a large system is about 1 second. The vibration period between large power systems (usually called long-period oscillation) is larger than 1 second and is about 1.5 to 3 seconds because the entire mass is large. Therefore, when selecting an eigenvalue having this long-period oscillation component, a period of 1.5 to 3 seconds is converted to a frequency, which corresponds to 0.33 Hz to 0.67 Hz. Of the eigenvalues obtained by the above equations (1) to (9), a frequency component is calculated from its imaginary term, and it is detected whether or not it exists in the frequency range of long-period oscillation. This is frequency screening. Thus, eigenvalues that are not in this frequency band are first excluded, and some eigenvalues that are candidates for the dominant eigenvalue to be obtained are extracted.
図３は周波数スクリーニング結果を示した説明図である。周波数スクリーニングを施した場合、（ｋ−１）次までは１番目の固有値しか残らない。ｋ次以降は２個以上の複数の固有値が残る。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing the frequency screening result. When frequency screening is performed, only the first eigenvalue remains until the (k−1) th order. After the kth order, two or more eigenvalues remain.
優勢固有値抽出手段５では優勢固有値を次のように抽出する。一般にｎ次の自己回帰式の固有値は、（６）式から分かるようにｎ個存在する。これに上記の周波数スクリーニングを施すと、次数ｎが小さいときはスクリーニングの結果１個の固有値しか残らない。次数を順次増大し、スクリーニングの結果２つ以上の固有値が残るような次数になった場合、この時点で固有値計算を止める。そして、各次数のスクリーニングの結果、１個しか残らなかった固有値のうち一番減衰時定数の長いものを抽出し、これを優勢固有値と判定する。つまり、（７）式のｒiの内、一番小さい値を持つの固有値を優勢固有値と指定する。又は、１個しか残らなかった次数のいくつかの固有値の減衰項に対し、その平均値やその他の統計的処理を施した結果を新たな優勢固有値として指定するようにしてもよい。 The dominant eigenvalue extraction means 5 extracts the dominant eigenvalue as follows. In general, there are n eigenvalues of the nth-order autoregressive equation as can be seen from equation (6). When the above frequency screening is applied to this, when the order n is small, only one eigenvalue remains as a result of the screening. The order is sequentially increased, and when the order is such that two or more eigenvalues remain as a result of the screening, the eigenvalue calculation is stopped at this point. Then, as a result of the screening of each order, the eigenvalue having only one remaining is extracted, and the one having the longest decay time constant is extracted and determined as the dominant eigenvalue. That is, the eigenvalue having the smallest value among r i in the equation (7) is designated as the dominant eigenvalue. Alternatively, an average value or a result obtained by performing other statistical processing may be designated as a new dominant eigenvalue for the decay terms of some eigenvalues of the order of which only one remains.
図３では、1番目の固有値λ１ １〜λｋ−１ １のなかで、実数部rが負であり且つその絶対値の中で一番小さいものを選択すればそれが系統の優勢固有値である。 In FIG. 3, if the real part r is negative and the smallest one among the absolute values among the first eigenvalues λ 1 1 to λ k−1 1 is selected, this is the dominant eigenvalue of the system. is there.
安定度判別手段６は、得られた優勢固有値の実部が負の符号を持ち、且つ減衰時定数が一定値以下である場合に、系統運用上問題ない『安定状態』と判断する。もし、減衰時定数の符号がプラスで発散であるか、又はマイナス符号であっても時定数が一定値以上で長い場合は『不安定』と判断する。 When the real part of the obtained dominant eigenvalue has a negative sign and the decay time constant is equal to or less than a certain value, the stability determination means 6 determines that the “stable state” has no problem in system operation. If the sign of the decay time constant is positive and divergence, or if the sign is negative, the time constant is determined to be “unstable” if the time constant is longer than a certain value.
安定度制御改善演算手段７は、安定度判別手段６で『不安定』と判断された場合に、関係する制御装置に対し制御改善指示を出力する機能を有している。系統の安定度状況と系統に存在する制御の関係は、予めオフラインで詳細な計算をしておき、不安定状態に対し具体的にどの制御を改善すべきかの候補を予め記憶しておく。そして、固有値の時定数の符号、その大きさ及び周波数の値から、どの制御装置が改善候補かを判断し改善検討指令を出力する。 The stability control improvement calculation means 7 has a function of outputting a control improvement instruction to the related control device when the stability determination means 6 determines “unstable”. The relationship between the stability status of the system and the control existing in the system is calculated in advance in advance offline, and candidates for specific control to be improved for the unstable state are stored in advance. Then, it determines which control device is an improvement candidate from the sign of the time constant of the eigenvalue, its magnitude, and frequency value, and outputs an improvement review command.
表示・警報装置８は優勢固有値，安定度判断結果，安定度改善指令などを表示し，不安定状態を警報・表示する。通信装置９は安定度制御改善演算手段７の結果である改善検討指令を伝送するための通信手段である。
The display / alarm device 8 displays dominant eigenvalues, stability determination results, stability improvement commands, etc., and alarms / displays unstable conditions. The communication device 9 is a communication unit for transmitting an improvement examination command as a result of the stability control
本実施例によれば電力系統の安定度診断が可能になる。電力自由化による電力潮流の重潮流化、多様化傾向にあり送電線に従来以上の電力を乗せる傾向が強くなっている中で、刻々変化する安定度をリアルタイムで把握出来るので、電力系統の安定化に資するところ大であり、今後多いに適用が拡大するものと予想される。 According to this embodiment, it is possible to diagnose the stability of the power system. As power flow becomes heavy and diversified due to the liberalization of power, and there is a strong tendency to put more power on the transmission line than before, it is possible to grasp the changing stability in real time, so the stability of the power system It is expected that the application will increase in the future.
次に、実施例１の安定度診断装置を電力系統安定化装置へ適用した実施例を説明する。図４は安定度診断装置を適用した電力系統安定化装置の構成を示している。図１と同一の符号は同等の構成要素を示している。 Next, an embodiment in which the stability diagnostic device of the first embodiment is applied to a power system stabilizing device will be described. FIG. 4 shows a configuration of a power system stabilizing device to which the stability diagnostic device is applied. The same reference numerals as those in FIG. 1 denote equivalent components.
電力系統安定化装置とは、電力系統における動揺信号を基にして、発電機励磁装置（ＡＶＲ）１９へ補助入力を与えることにより、電力系統のゆっくりした動揺（周期１〜３秒程度）の減衰時間を短くし、系統の安定化を図るものである。
The power system stabilizer is an attenuation of slow oscillation (
発電機は機械的入力と電気的出力がバランスしているとき、定格回転数で回転している。系統に事故が発生すると電気出力が減少し、一時的にエネルギーバランスが崩れ発電機は加速し、事故が除去された後も他の発電機との間の同期化カにより加速、減速を繰り返すようになる。この動揺が減衰せず、いつまでも続くような場合には何らかの対策が必要となる。 The generator rotates at the rated speed when the mechanical input and electrical output are balanced. When an accident occurs in the system, the electrical output decreases, the energy balance is temporarily lost, the generator accelerates, and even after the accident is removed, the acceleration and deceleration are repeated by the synchronization with other generators. become. If this sway does not decay and will continue forever, some countermeasure is required.
上記の機械的入力はタービンのガバナで制御されるが、通常その応答は系統動揺に比べてゆっくりしたものであるため、動揺の抑制には電気的出力を応答の速い励磁装置によって、タイミングをはかって変化させることが有効である。このように電力系統安定化装置は発電機の動揺を含んだ信号により励磁装置を制御し、発電機内部誘起電庄を変化させて電気的出力を増減させることにより、動揺を抑制するものである。 The above mechanical input is controlled by the turbine governor, but since the response is usually slower than the system oscillation, the electrical output is used to suppress the oscillation by using an exciter that responds quickly. It is effective to change this. In this way, the power system stabilizing device controls the excitation device by a signal including the fluctuation of the generator, and suppresses the fluctuation by changing the generator internal induced voltage to increase or decrease the electrical output. .
電力系統安定化装置３０では、電力系統における動揺信号として送電線用有効電力、発電機角速度等の信号をそのまま発電機励磁装置１９に入力するのではなく、ゲインＧ８や時定数Ｔ１〜Ｔ８を調整している。従来は発電量や負荷の量が変化して系統の状態が変化すれば、これらのゲインや時定数の最適値が変化してしまい、再度調整が必要になるという問題点があった。
The power
本発明では電力系統に強制的に入力信号を注入することなく、平常時の負荷変動による微小変動の観測データから優勢動揺モードを抽出して、この優勢モードに基づいて電力系統安定化装置の制御定数を最適化することが特徴である。 In the present invention, the dominant oscillation mode is extracted from the observation data of the minute fluctuation due to the load fluctuation at normal time without forcibly injecting the input signal into the electric power system, and the control of the power system stabilizing device is controlled based on the dominant mode. It is characterized by optimizing constants.
優勢固有値演算装置２０は図１の安定度診断装置１０の手段３−５を有する構成で、電力系統の潮流，電圧，電流，周波数などの時系列データを基にして、優勢固有値λを抽出する。固有値感度演算手段１２は優勢固有値λに基づいて、電力系統安定化装置３０のゲインＧ８や時定数Ｔ８を変化させた時の、固有値の変化率を演算する。
The dominant eigenvalue
電力系統安定化装置３０は電力系統の優勢固有値の実数項λを最小化することを目的としている。従って優勢固有値の実数項λを評価関数として最小化すれば、目的が達成される。例えば、ゲインＧ８をＧ８＋ΔＧ８と変化させた時の、固有値実数項の変化がλ＋Δλである場合の固有値感度ＫＧは（１０）式となる。
The power
最適整定値判定手段２１は、ゲインの変化ΔＧ８に対し固有値感度ＫＧがあるしきい値より、小さくなれば優性固有値の実数項λが最小になったと判定する。 Optimum setting value determination means 21 determines that the threshold there is a unique value sensitivity K G to changes .DELTA.G 8 gain became real term λ is minimal dominant eigenvalue becomes smaller.
固有値実数項λが最小になった時の、ゲインＧ８を最適値として採用する。時定数Ｔ８についても、同様に固有値感度を演算して、時定数の最適値を決定する。このようにして得られたゲイン、時定数を系統安定化装置３０の最適整定値として採用する。
When eigenvalues real term λ is minimized, it adopts the gain G 8 as the optimal value. For even the time constant T 8, similarly by calculating the eigenvalues sensitivity, to determine the optimum value of the time constant. The gain and time constant obtained in this way are adopted as the optimum set values of the
本実施例によれば、電力系統安定化装置のゲインや時定数を最適化できるので、電力系統のゆっくりした動揺の減衰時間を短くし、系統の安定化を図ることが可能になる。 According to the present embodiment, since the gain and time constant of the power system stabilizing device can be optimized, it is possible to shorten the decay time of slow oscillation of the power system and stabilize the system.
次に、実施例１の安定度診断装置を電力系統縮約支援装置へ適用した実施例を説明する。図５は電力系統縮約支援装置の構成を示したブロック図である。系統縮約とは、複数の発電機で構成される原系統１４を、１台の発電機で構成される縮約系統１５に簡略化する操作である。
Next, an embodiment in which the stability diagnosis device of
従来の縮約手法とは縮約前後の電気回路の等価的な抵抗、リアクタンス、制御系定数、電圧、発電量及び負荷量等を合わせこみ、電力系統の外乱に対する動的な振る舞いを一致させようとするものである。 Let's match the dynamic behavior against the disturbance of the power system by combining the equivalent contraction method of the electrical circuit before and after contraction with the equivalent resistance, reactance, control system constant, voltage, power generation amount, load amount, etc. It is what.
従来の手法では電力系統回路網の定数から計算により簡略化していく手法、大外乱に対する応答から電力系統の回路定数を推定する手法、電力系統に入力信号を強制的に注入して回路定数を推定する手法等がある。これに対し、本発明の手法は、電力系統の平常時の負荷変動による微小変動の観測データから優勢動揺モードを抽出して、この優勢モードに基づいて縮約モデルを作成することが特徴である。 In the conventional method, the calculation is simplified from the constants of the power system network, the method of estimating the circuit constants of the power system from the response to a large disturbance, and the circuit constants are estimated by forcibly injecting input signals into the power system. There is a technique to do. On the other hand, the technique of the present invention is characterized in that a dominant fluctuation mode is extracted from observation data of minute fluctuations due to normal load fluctuations in the power system, and a contracted model is created based on the dominant mode. .
電力会社の系統規模は巨大であり、計算時間の短縮のため特定の範囲の系統を簡略化して簡単な系統で表現する必要がある。対象とする部分系統の発電量や負荷量が不明な場合には、送電線有効電力のような観測できるパラメータに基づいて、等価縮約系統を求めたいというニーズがある。縮約にあたっては、送電線１６、変圧器１７、発電機１８のリアクタンスや発電機１８の制御定数等を簡単な電気回路に等価変換する必要がある。従来は発電機の制御定数に関しては明解な縮約論理が存在しないため、試行錯誤的な微調整を必要としていた。
The grid size of electric power companies is huge, and it is necessary to simplify the system in a specific range and express it with a simple grid in order to shorten the calculation time. When the power generation amount and load amount of the target partial system are unknown, there is a need to obtain an equivalent reduced system based on observable parameters such as transmission line active power. In contracting, it is necessary to equivalently convert the reactance of the
本実施例の系統縮約支援手段２２は、まず原系統１４内で観測された送電線１６の潮流等を観測データ入力手段２に入力する。時系列データを基にして、固有値解析手段３、周波数スクリーニング手段４および優勢固有値抽出手段５から構成される優勢固有値演算装置２０により、優勢固有値λ１を抽出する。同様に、縮約系統１５の優勢固有値λ２を優勢固有値演算装置２０により計算する。
The system contraction support means 22 of this embodiment first inputs the tidal current and the like of the
次に、縮約系統モデル定数を変化させた時の固有値感度を、固有値感度演算手段１２により演算する。例えば、送電線１６のリアクタンスＸをＸ＋ΔＸと変化させた時の、固有値実数項の変化がλ２＋Δλ２である場合の固有値感度ＫＸは（１１）式で表される。
Next, the eigenvalue sensitivity when the reduced system model constant is changed is calculated by the eigenvalue sensitivity calculation means 12. For example, when the reactance X of the
原系統１４の優勢固有値λ１と縮約系統１５の優勢固有値λ２の偏差（λ１−λ２）を用いて、送電線１６のリアクタンスＸ'を（１２）式のように変更する。
Using dominant eigenvalue lambda 2 of the deviation of the dominant eigenvalues lambda 1 and
変更された送電線１６のリアクタンスＸ'で、再度、縮約系統１５の優勢固有値λ２を優勢固有値演算装置２０で計算する。次に、優勢固有値比較手段２３により、原系統１４と縮約系統１５の優性固有値の偏差（λ１−λ２）が、しきい値以下になれば演算終了とし、縮約モデル最適パラメータ判定手段１３から送電線１６の最適リアクタンスＸ'として出力する。
In modified reactance X of the transmission line 16 ', again, compute the dominant eigenvalue lambda 2 of the reduced
優勢固有値の偏差（λ１−λ２）がしきい値を超過した場合は、また固有値感度演算手段１２で縮約系統１５の処理を行い、送電線１６の最適リアクタンスＸ'を再出力する。縮約系統のパラメータには送電線１６のリアクタンスの他に発電機１８のリアクタンスや制御定数等があり同様の処理を行うことにより、最適パラメータが決定できる。
When the deviation (λ 1 −λ 2 ) of the dominant eigenvalue exceeds the threshold value, the eigenvalue sensitivity calculation means 12 processes the contracted
本実施例の系統縮約支援装置によれば、縮約系統の最適パラメータを決定できるので、巨大な系統規模を縮約して簡単な系統で表現することが可能になり、電力系統演算における計算時間を大幅に短縮できる。 According to the system reduction support apparatus of the present embodiment, the optimum parameters of the reduced system can be determined, so that it is possible to reduce a huge system scale and express it with a simple system, and calculate in the power system calculation. Time can be greatly reduced.
１…演算処理装置、２…時系列観測データ入力手段、３…固有値解析手段、４…周波数スクリーニング手段、５…優勢固有値抽出手段、６…安定度判別手段、７…安定度制御改善演算手段、８…表示・警報手段、９…通信装置、１０…安定度診断装置、１１…整定値最適化装置、１２…固有値感度演算手段、１３…縮約モデル最適パラメータ判定手段、１４…原系統、１５…縮約系統、１６…送電線、１７…変圧器、１８…発電機、１９…発電機励磁装置、２０…優勢固有値演算装置、２１…最適整定値判定手段、２２…系統縮約支援手段、２３…優勢固有値比較手段、３０…電力系統安定化装置。
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記時系列観測データに電力系統の潮流、電圧、電流、周波数または発電機の位相等を用い、自己回帰モデルにより電力系統の固有値を計算する固有値解析手段と、計算した固有値の周波数成分が所定範囲内にあるものを検出するスクリーニング手段と、スクリーニングされた固有値から電力系統に固有な振動モードを持つ優勢固有値を抽出する優勢固有値抽出手段と、前記優勢固有値を基に系統の安定度を診断する安定度判別手段と、を備え、
前記固有値解析手段は前記自己回帰モデルで自己回帰式の次数を変化させ、前記スクリーニング手段はそれぞれの次数において解析された固有値に対し周波数スクリーニングを実施し、前記優勢固有値抽出手段は固有値が一つしか現れない次数の範囲内における固有値に対し、その実数部から振動の減衰時間が最も長い固有値を優勢固有値として抽出、または固有値の減衰時間について統計処理を施した結果を優勢固有値として抽出することを特徴とする電力系統の安定度診断装置。 In the stability diagnostic device that investigates the stable state of the system from the time series observation data of the amount of electricity in the power system,
Eigenvalue analysis means for calculating power system eigenvalues using an autoregressive model using power system power flow, voltage, current, frequency, generator phase, etc. as the time-series observation data, and the frequency components of the calculated eigenvalues within a predetermined range A screening means for detecting what is within, a dominant eigenvalue extraction means for extracting a dominant eigenvalue having a vibration mode specific to the power system from the screened eigenvalue, and a stability that diagnoses the stability of the system based on the dominant eigenvalue And a degree discriminating means ,
The eigenvalue analyzing means changes the order of the autoregressive equation in the autoregressive model, the screening means performs frequency screening on the eigenvalues analyzed in each order, and the dominant eigenvalue extracting means has only one eigenvalue. For eigenvalues in the range of orders that do not appear, the eigenvalue with the longest vibration decay time is extracted from the real part as the dominant eigenvalue, or the result of statistical processing on the eigenvalue decay time is extracted as the dominant eigenvalue Power system stability diagnostic device.
前記安定度判別手段で電力系統が不安定であると判定された場合に、関係する制御装置に対し制御改善指令を送出する安定度制御改善演算手段を備えることを特徴とする電力系統の安定度診断装置。 Oite to claim 1,
Stability of power system characterized by comprising stability control improvement calculation means for sending a control improvement command to a related control device when it is determined by the stability determination means that the power system is unstable. Diagnostic device.
電力系統の電気量の時系列観測データから系統の安定状態を調べるために、前記時系列観測データに電力系統の潮流、電圧、電流、周波数または発電機の位相等を用い、自己回帰モデルにより電力系統の固有値を計算する固有値解析手段と、計算した固有値の周波数成分が所定範囲内にあるものを検出するスクリーニング手段と、スクリーニングされた固有値から電力系統に固有な振動モードを持つ優勢固有値を抽出する優勢固有値抽出手段と、前記優勢固有値を基に系統の安定度を診断する安定度判別手段とを備える電力系統の安定度診断装置と、
該安定度診断装置から得た電力系統に固有の優勢固有値に基づいて、前記パラメータを変化させたときの変化分と前記優勢固有値の変化分との比から固有値感度を求める固有値感度演算手段と、
前記優勢固有値の実数項が最小または所定値以下になったときの前記パラメータを最適値とする最適整定値判定手段を備えたことを特徴とする電力系統安定化装置。 In the power system stabilizer that optimizes the parameters related to the power system stabilizer such as gain and time constant in order to suppress the fluctuation of the power system,
In order to investigate the stable state of the system from the time series observation data of the amount of electricity in the power system, the power flow, voltage, current, frequency, generator phase, etc. are used in the time series observation data, and the power is calculated by the autoregressive model. An eigenvalue analyzing means for calculating the eigenvalue of the system, a screening means for detecting the frequency component of the calculated eigenvalue within a predetermined range, and a dominant eigenvalue having a vibration mode specific to the power system are extracted from the screened eigenvalue. A power system stability diagnostic device comprising: a dominant eigenvalue extracting means; and a stability determining means for diagnosing the stability of the system based on the dominant eigenvalue;
Based on the dominant eigenvalue specific to the power system obtained from the stability diagnostic device, eigenvalue sensitivity calculating means for obtaining eigenvalue sensitivity from the ratio of the change when the parameter is changed and the change of the dominant eigenvalue,
An electric power system stabilization device comprising: an optimum settling value determining unit that sets the parameter as an optimum value when the real number term of the dominant eigenvalue becomes a minimum or a predetermined value or less.
電力系統の電気量の時系列観測データから系統の安定状態を調べるために、前記時系列観測データに電力系統の潮流、電圧、電流、周波数または発電機の位相等を用い、自己回帰モデルにより電力系統の固有値を計算する固有値解析手段と、計算した固有値の周波数成分が所定範囲内にあるものを検出するスクリーニング手段と、スクリーニングされた固有値から電力系統に固有な振動モードを持つ優勢固有値を抽出する優勢固有値抽出手段と、前記優勢固有値を基に系統の安定度を診断する安定度判別手段とを備える電力系統の安定度診断装置と、
該安定度診断装置を前記原系統と縮約系統へ適用し、該両系統から得た電力系統に固有の優勢固有値に基づいて、前記パラメータを変化させたときの変化分と前記縮約系統の優勢固有値の変化分との比から固有値感度を求める固有値感度演算手段と、前記固有値感度および前記原系統の優勢固有値と前記縮約系統の優勢固有値の偏差とを用いて前記パラメータを求める最適整定値判定手段を備えたことを特徴とする電力系統縮約支援装置。 In the power system reduction support device that creates a reduced model by equivalently reducing the original system to a reduced system based on parameters such as reactance of the power system,
In order to investigate the stable state of the system from the time series observation data of the amount of electricity in the power system, the power flow by the autoregressive model is used in the time series observation data using the power system power flow, voltage, current, frequency or generator phase, etc. An eigenvalue analyzing means for calculating the eigenvalue of the system, a screening means for detecting the frequency component of the calculated eigenvalue within a predetermined range, and a dominant eigenvalue having a vibration mode specific to the power system are extracted from the screened eigenvalue. A power system stability diagnostic device comprising: a dominant eigenvalue extracting means; and a stability determining means for diagnosing the stability of the system based on the dominant eigenvalue;
The stability diagnostic apparatus is applied to the original system and the contracted system, and based on the dominant eigenvalue inherent to the power system obtained from the both systems, the change when the parameter is changed and the contracted system An eigenvalue sensitivity calculating means for obtaining eigenvalue sensitivity from a ratio to a change in the dominant eigenvalue, and an optimum settling value for obtaining the parameter using the eigenvalue sensitivity and a deviation between the dominant eigenvalue of the original system and the dominant eigenvalue of the reduced system A power system contraction support apparatus, comprising: a determination unit.
前記優勢固有値の偏差が所定のしきい値を超えた場合は、前記固有値感度演算手段で前記縮約系統についての再計算を行うことを特徴とする電力系統縮約支援装置。 In claim 4 ,
When the deviation of the dominant eigenvalue exceeds a predetermined threshold, the eigenvalue sensitivity calculation means performs recalculation on the reduced system, and the power system reduction support apparatus,
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2004283535A JP4279763B2 (en) | 2004-09-29 | 2004-09-29 | Power system stability diagnosis device, power system stabilization device, and power system contraction support device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2004283535A JP4279763B2 (en) | 2004-09-29 | 2004-09-29 | Power system stability diagnosis device, power system stabilization device, and power system contraction support device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2006101619A JP2006101619A (en) | 2006-04-13 |
| JP4279763B2 true JP4279763B2 (en) | 2009-06-17 |
Family
ID=36240900
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2004283535A Expired - Fee Related JP4279763B2 (en) | 2004-09-29 | 2004-09-29 | Power system stability diagnosis device, power system stabilization device, and power system contraction support device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4279763B2 (en) |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4809268B2 (en) * | 2007-02-28 | 2011-11-09 | 財団法人電力中央研究所 | Power system reduction model creation device, power system reduction model creation method, and power system reduction model creation program |
| JP4906634B2 (en) * | 2007-08-08 | 2012-03-28 | 株式会社日立製作所 | Power system stability diagnostic apparatus and method |
| JP5040553B2 (en) * | 2007-09-21 | 2012-10-03 | 東京電力株式会社 | Power oscillation mode observation device |
| JP5255924B2 (en) * | 2008-06-26 | 2013-08-07 | 一般財団法人電力中央研究所 | Power system reduction model creation device, power system reduction model creation method, and power system reduction model creation program |
| JP4989584B2 (en) * | 2008-08-06 | 2012-08-01 | 株式会社大都技研 | Amusement stand |
| KR101031595B1 (en) * | 2009-10-30 | 2011-04-27 | 한국전력공사 | Power transmission character evaluation system using small scale and mathod for thereof |
| JP5339390B2 (en) * | 2012-04-27 | 2013-11-13 | 株式会社大都技研 | Amusement stand |
| KR101920939B1 (en) * | 2012-09-19 | 2018-11-21 | 한국전력공사 | Apparatus and method for stabilizing power system using synchro-phasor information |
| CN103236703B (en) * | 2013-01-29 | 2015-06-24 | 中国电力科学研究院 | Multiple-cluster PSS (packet switching service) coordination and optimization method for mitigating inside-and-outside correlative coupling |
| CN103208808B (en) * | 2013-03-07 | 2015-01-14 | 武汉大学 | Power system sub-synchronous oscillation mode identification method |
| JP6129758B2 (en) * | 2014-02-03 | 2017-05-17 | 株式会社日立製作所 | Power system monitoring apparatus and power system monitoring method |
| CN104578053B (en) * | 2015-01-09 | 2017-01-04 | 北京交通大学 | Power system transient stability Forecasting Methodology based on disturbed voltage trace bunch feature |
| JP6509676B2 (en) * | 2015-08-17 | 2019-05-08 | 株式会社東芝 | Reduced model creation device, creation method and creation program |
| CN105528496B (en) * | 2016-01-07 | 2018-08-14 | 大连海事大学 | A kind of Prony low-frequency oscillation analysis methods of residual error iteration |
| CN106505591B (en) * | 2016-12-15 | 2019-03-01 | 清华大学 | A kind of multi-machine power system ultra-low frequency oscillation analysis method |
| JP6960263B2 (en) * | 2017-07-07 | 2021-11-05 | 株式会社日立製作所 | System operation support devices and methods in the power system, and wide area monitoring protection control system |
| JP7174677B2 (en) * | 2019-07-26 | 2022-11-17 | 株式会社日立製作所 | Power system stabilization system and power system stabilization method |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH048128A (en) * | 1990-04-26 | 1992-01-13 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Dynamic stability monitoring system |
| JPH0515066A (en) * | 1991-06-27 | 1993-01-22 | Hitachi Ltd | Stabilization diagnosis method and device of power system |
| JPH06225457A (en) * | 1993-01-25 | 1994-08-12 | Central Res Inst Of Electric Power Ind | Abnormal vibration preventing system for power system |
| JP3425221B2 (en) * | 1994-05-30 | 2003-07-14 | 株式会社東芝 | Power system stabilizer |
| JP3675965B2 (en) * | 1996-07-12 | 2005-07-27 | 東京瓦斯株式会社 | Sound or vibration data collection, processing method using autoregressive model, and significant signal extraction system from sound or vibration data using autoregressive model |
| JP3698234B2 (en) * | 1998-07-09 | 2005-09-21 | 関西電力株式会社 | Control device for synchronous generator |
| JP3556865B2 (en) * | 1999-08-05 | 2004-08-25 | 株式会社日立製作所 | Apparatus and method for determining system stabilization control parameter |
| US6625520B1 (en) * | 2000-05-31 | 2003-09-23 | Luonan Chen | System and method for operating electric power systems utilizing optimal power flow |
| JP2001352679A (en) * | 2000-06-09 | 2001-12-21 | Hitachi Ltd | Stabilizer and monitor for power system |
| JP4024752B2 (en) * | 2001-06-22 | 2007-12-19 | サイメトリックス、リミテッド | Improvements related to power transmission |
| JP2004282882A (en) * | 2003-03-14 | 2004-10-07 | Central Res Inst Of Electric Power Ind | Method and program for discriminating stabilization of electric power system |
-
2004
- 2004-09-29 JP JP2004283535A patent/JP4279763B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2006101619A (en) | 2006-04-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4279763B2 (en) | Power system stability diagnosis device, power system stabilization device, and power system contraction support device | |
| EP2327149B1 (en) | System and method for monitoring power damping compliance of a power generation unit | |
| US8898027B2 (en) | Method and system for a comprehensive analysis of low frequency oscillation | |
| JP4906634B2 (en) | Power system stability diagnostic apparatus and method | |
| CN104953583B (en) | Method used for online monitoring of low-frequency oscillation of electric power system and based on combination of change-point detection and Prony method | |
| Ning et al. | Two-level ambient oscillation modal estimation from synchrophasor measurements | |
| CN112886638B (en) | Online generator inertia identification method and system | |
| CN104578115A (en) | Electric system low frequency oscillation mode identification method based on correlation functions | |
| CN107036808B (en) | Gearbox of wind turbine combined failure diagnostic method based on support vector machines probability Estimation | |
| CN112698087A (en) | Broadband measurement-based power system broadband oscillation online monitoring method and system | |
| CN113325314A (en) | Motor fault diagnosis method | |
| JP2001352679A (en) | Stabilizer and monitor for power system | |
| CN110472373A (en) | A kind of dynamic frequency after Power System Disturbances estimates measurement method | |
| CN114046869A (en) | Broadband oscillation information online monitoring method and system based on daily disturbance response of power system | |
| Umeda et al. | Experimental study on model predictive control for a point absorber type wave energy converter with a linear generator | |
| KR100946278B1 (en) | Modeling and parameter test method for wind farm | |
| ÖZGÖNENEL et al. | A complete motor protection algorithm based on PCA and ANN: a real time study | |
| Banerjee et al. | Data-driven static load model parameter estimation with confidence factor | |
| CN106099952B (en) | A kind of governing system causes the mechanism recognition methods of low-frequency oscillation | |
| CN110261716B (en) | Transformer operation state vibration sound detection method based on Dirac mixing mechanism | |
| CN110286291A (en) | A kind of running state of transformer vibration sound detection method and system using principal component | |
| CN112881839A (en) | Transformer diagnosis method based on mutual information of frequency concentration and vibration stability | |
| Alvarado et al. | Avoiding and suppressing oscillations | |
| Zuo et al. | Low-Frequency Oscillation Mode Identification with OpenPDC Platform | |
| Tanveer et al. | Intelligent Fault Diagnosis of Rotating Machines using Artificial Neural Network |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070221 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070221 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20070518 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080627 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080715 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080911 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090310 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20090312 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120319 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120319 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130319 Year of fee payment: 4 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130319 Year of fee payment: 4 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130319 Year of fee payment: 4 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |