基于Matlab Simulink的同步发电机励磁系统模型的研究
2020-09-04岳文超
岳文超
(连云港供电公司,江苏 连云港222000)
随着电网的范围增大,网载负荷能力增强,电网安全也面临着挑战。发电机的励磁控制系统可以稳定频率和电压的波动,改善动态品质,提高抗干扰能力,对防止电网事故扩大起着重要作用。建立励磁系统模型进行研究,可以精确评估电网暂态稳定性,方便对电网进行事故预想。以往的模型动态指标采用经验值或默认值,往往与实际不符,且软件复杂,不能满足一般工作人员的需求。且Matlab具有更好的兼容性和友好的人机互动,应用前景巨大。所以,利用Matlab对励磁系统模型进行分析,一方面,可以节省分析者的时间成本;另一方面,可以提升模拟分析的的精度和指导价值。
1 励磁系统工作模型原理解析
励磁系统由以下两部分构成:向发电机绕组提供可控直流电流,用于建立稳定的直流磁场,称之为励磁输出模块;在正常运行或发生事故时调节及励磁电流以满足相关需求,包括励磁调节、强励磁、强减磁和自灭磁等,称为励磁控制模块。励磁调节器与发电机的电压、电流等状态量构建联系,以预先设置的调节参数对励磁功率模块发出控制信号,控制励磁功率模块的输出,从而控制整个发电系统。根本的功能是调整发电机两端电压或者无功功率。
系统组成如图1所示。
图1励磁系统框图
2 励磁系统模型的设计和仿真
2.1 量测环节的建立
在Simulink环境下的SimPowerSystem模块库中,打开Machine模块库,用Browser在Simulink窗口中建立如图2的传递函数,其中Vref为励磁系统的参考电压,Vd为发电机直轴电压,Vq为交轴电压,Vstab为PSS输出电压,构成励系统量测模块。
图2量测环节传递函数
2.2 电压调节器、励磁机、励磁系统稳定器的建立
利用Simulink在窗口中建立传递函数,如图3所示。
图3系统的相应传递函数
其中电压调节器是由超前滞后环节1+TCs/1+TBs和惯性放大模块组成,调节器的相位特性由超前滞后环节体现,一般情况下TBs和TCs都很小,予以忽略。KA为惯性放大环节放大倍数,TA为时间常数。
引入励磁系统负反馈环节的目的是改善励磁系统的稳定运行和动态品质,主要是一个软反馈环节——励磁系统稳定器PSS。一般来说,他励交、直流励磁机的KL=1。静止励磁系统无励磁负反馈环节。
2.3 仿真系统其他模块的建立
使用Simulink环境下SimPowerSystem的模块库中的Machine模块、Elements模块和Electrical Sources模块,分别建立同步发电机、厂用电负荷、变压器和无穷大电源,适当加入其他辅助模块,构建如图4所示的励磁系统模型,并为各个模块设置典型参数值。
图4励磁系统模型
2.4 励磁系统的仿真
2.4.1 仿真一
设置开始仿真后0.3 s时发生A相接地故障,0.5 s后结束,算法为ode23tb。单项故障长时存在的励磁电压如图5所示。单项故障短时存在的励磁电压如图6所示。由图5可见励磁电压趋于稳定。其中励磁电压在0.3 s时上升但是由于AER的限制作用不能持续上升。
图5单相故障长时存在的励磁电压
图6单相故障短时存在的励磁电压
2.4.2 仿真二
其余设置和仿真一设置一样为A相接地故障。0.1 s发生故障,0.2 s故障排除。仿真采用T=10,算法为ode23tb。
2.4.3 仿真三
采用仿真一相同的励磁模型,只是故障类型改成三相短路,励磁电压如图7所示。可见当0.3 s时发生故障导致机端电压降低,此时AER的调节作用使发电机的励磁电压快速提升到顶置,实现强行励磁。将攻角特性快速提高到最大值,减少了加速面积,增加了减速面积,进而提高了整个系统的暂态稳定性。
图7三相故障下的励磁电压
3 结论与展望
3.1 研究工作总结
本文使用了MATLAB程序建立了发电机励磁系统模拟仿真模型,对模拟结果的分析可以得出此模型能够体现发电机实际的励磁系统动态响应过程,为电力系统的稳定分析及电网运行调度提供准确的数据依据。具体结论如下。
指出了建立励磁系统精确模型的重要性,介绍了励磁系统和电力系统稳定器的基本知识。为了建立发电机励磁系统更详细、更准确的模型,对电网某典型机组进行原始参数分析、现场试验、参数辨识,确定了发电机组励磁系统的模型参数。利用MATLAB软件建立了励磁系统仿真模型,通过对仿真结果的分析,得出此模型能够反映出真实的发电机励磁系统的动态响应过程,可以提供给有关部门参考使用。通过传递函数可以进行自动电压调节器(AVR)和电力系统稳定器(PSS)的仿真。
3.2 进一步的工作
本文在仿真研究中依据问题研究的侧重点,忽略调速器的变化,供给同步发电机恒定的机械功率。为了更好完成仿真工作,应当在仿真系统中构造和引入调速器模块,从而最大程度地避免仿真失真。采用单机无穷大系统,与实际机组还是存在一定的误差。如果时间足够,还可以考虑建立更详细的系统模型。