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基于广域同步量测的电力系统扰动识别与定位方法
随着电力系统规模的不断扩大和电力质量要求的提高，电力系统的稳定性和安全性愈加受到关注。扰动是电力系统中常见的问题，假如扰动情况得不到及时处理，就可能引起系统崩溃或设备烧坏，对电力系统的运行稳定性和安全性造成影响。因此，扰动识别和定位是电力系统中一项非常重要的任务。
当前，电力系统扰动的识别和定位主要依赖于广域测量系统（WAMS）的同步量测数据。广域同步量测是指通过分布式测量系统采集同步数据，对电力系统的各个储能单元进行同步监测并对其进行分析和评估。同步量测数据可以为扰动的识别和定位提供丰富的信息，从而实现对电力系统异常情况的早期发现和快速处置。
本文主要介绍基于广域同步量测的电力系统扰动识别与定位方法。该方法主要由两个步骤组成：扰动的识别阶段和扰动的定位阶段。
识别阶段中，利用同步电压和同步频率的差异判断是否存在扰动，同时分析同步量测数据的变化趋势和统计学特征，确定扰动发生的时刻和持续时间。具体而言，可以利用如下的扰动指标进行判断：
（1）同步电压阻尼比：电力系统中，扰动对同步振荡的阻尼比有很大的影响。如果同步电压阻尼比突然变化，则说明电力系统中可能存在扰动。
（2）同步频率偏差：电力系统中，同步频率受很多因素的影响，如果同步频率偏差超过一定阈值，则说明电力系统中可能存在扰动。
（3）同步电压和同步频率的瞬时变化指数：扰动发生时，同步电压和同步频率会发生瞬间变化，这些变化可以通过计算瞬时变化指数得到。
在识别出扰动之后，需要对扰动进行进一步的定位。定位阶段中，主要采用梅森相角算法对扰动进行定位。梅森相角算法是一种基于同步量测数据的相角辨识算法，可以通过分析电力系统不同单元之间的相位差，估计扰动产生的位置。
本文的方法在现有的扰动识别和定位方法中具有如下优点：
（1）利用广域同步量测数据进行分析和评估，具有良好的实时性和精度。
（2）采用多个扰动指标进行扰动识别，提高了识别的准确性和可靠性。
（3）采用梅森相角算法进行扰动定位，可有效地估计扰动发生的位置。
（4）可以在实际电力系统中进行应用，并得到良好的效果。
综上所述，基于广域同步量测的电力系统扰动识别与定位方法是一种可行性较高、准确性较好的扰动处理方法，对于提高电力系统的可靠性和稳定性具有重要意义。