## 中文标题 面向LCC-HVDC系统暂态多馈入短路比评估的统一故障扰动建模

《Energies》：Unified Fault-Disturbance Modeling for Transient Multi-Infeed Short-Circuit Ratio Assessment in LCC-HVDC Systems

　　

多馈入短路比（multi-infeed short-circuit ratio, MSCR）被广泛用于表征含多条电网换相换流器高压直流（line-commutated converter high-voltage direct-current, LCC-HVDC）馈入的交流受端系统的稳态强度。然而，其额定功率分母并不能描述换流器闭锁、换相失败、交流故障清除或邻近馈入同时扰动期间实际施加的扰动。本文提出了一种统一扰动驱动的暂态多馈入短路比（unified disturbance-driven transient multi-infeed short-circuit ratio, UDTMSCR）。从故障轨迹中获得的六个量——无功功率偏差、有功功率降低、无功功率变化率、扰动能量、恢复持续时间和故障类别校正——经归一化后组合为一个馈入扰动项。将该扰动项替代额定功率，保留了MSCR原有的阻抗耦合结构，通过有界参与系数对各邻近扰动进行加权，从而计及本地和邻近扰动的严重程度与时序。分母进一步分解为本地贡献和互耦合贡献，并可采用百分位数阈值进行严重程度分级。数值评估包括八个具有代表性的双馈入算例和一项48案例参数化研究，涉及互路径阻抗、邻近事件延迟和邻近扰动幅值。对于八个算例，逆UDTMSCR与故障侧电压峰值之间的Pearson相关系数和Spearman秩相关系数分别为0.979和0.976，而逆MSCR的相应值为0.193和0.246。参数化研究中对应的数值为：逆UDTMSCR为0.973和0.983，逆MSCR为?0.294和?0.310。此外，还纳入仅峰值暂态指标和暂态电压严重程度指标作为额外参考，并量化了结果对扰动权重、耦合权重、分级阈值、事件窗口和记录缺陷的敏感性。这些结果表明，所提指标保留了MSCR的工程解释，同时更好地反映了故障严重程度、馈入间耦合和恢复特性。由于轨迹由降阶模型生成，仍有必要采用详细电磁暂态模型和现场记录进行验证。

## 论文解读文章

### 一、研究背景与存在问题

电网换相换流器高压直流（line-commutated converter high-voltage direct-current, LCC-HVDC）输电仍是远距离大容量输电、大规模可再生能源输送和跨区电力交换的核心技术。在多个受端电网中，若干LCC-HVDC终端在电气上彼此靠近，因此单个换流母线强度不能脱离相邻馈入产生的阻抗耦合与控制交互来独立评估。多馈入短路比（multi-infeed short-circuit ratio, MSCR）通过组合被评估换流母线的自阻抗、相邻换流母线的互阻抗以及所有馈入的额定有功功率来表征这种耦合，在规划研究中具有广泛用途。

然而，故障暂态并非仅由额定有功功率决定。双极闭锁期间换流器无功需求可能迅速消失，而滤波器与补偿装置继续注入无功；换相失败引起直流电压、电流、熄弧角及无功需求的突变；交流故障清除后电压与功率恢复决定后续过电压的幅值与持续时间。由于这些过程在幅值和时间尺度上存在差异，以额定功率为分母的指标虽能给出合理的稳态排序，却无法复现暂态电压排序。已有研究存在以下问题：第一，现有强度指标保留静态或准静态扰动尺度，其分母不能代表不同故障类型实际施加的扰动；第二，换相失败与过电压研究虽描述了丰富的暂态行为，但其指标常针对特定故障，未嵌入阻抗加权MSCR结构；第三，邻近馈入扰动通常通过电气耦合或交互因子处理，而邻近暂态扰动的同时性与严重程度很少被显式表达；第四，实用指标不仅应给出标量值，还应揭示风险究竟来自自阻抗、互耦合、扰动幅值、变化速率、扰动持续时间还是恢复时间。

### 二、研究内容与总体结论

研究人员提出了一种统一扰动驱动的暂态多馈入短路比（UDTMSCR）。从故障轨迹中提取六个物理分量——无功功率峰值偏差、有功功率降低、无功功率变化率、扰动能量、恢复持续时间和故障类别校正——将其归一化并加权组合为馈入扰动项。将该扰动项替代额定功率后，MSCR的阻抗耦合结构得以保留，各邻近扰动通过有界参与系数被加权，从而计及本地与邻近扰动的严重程度和时序。分母进一步分解为本地贡献与互耦合贡献，并可采用百分位数阈值进行严重程度分级。数值评估表明，在八个代表性双馈入算例中，逆UDTMSCR与故障侧电压峰值之间的Pearson和Spearman相关系数分别达0.979和0.976，而逆MSCR仅为0.193和0.246；48案例参数化研究中对应值为0.973和0.983，逆MSCR为?0.294和?0.310。该结果证明所提指标保留了MSCR的工程解释，同时更好地反映故障严重程度、馈入间耦合和恢复特性。重要意义在于建立了从故障过程描述到多馈入强度评估的桥梁，使规划级强度指标能够与暂态电压风险序一致。

### 三、主要关键技术方法

研究人员采用以下关键技术方法：（1）故障轨迹特征提取，从暂态有功、无功、电压、电流及换流器角度记录中提取六个归一化描述符；（2）统一扰动合成，通过加权组合将六维特征向量合成为标量扰动值；（3）馈入间扰动耦合系数估计，基于扰动包络重叠度、归一化互阻抗及可选保护时序计算有界参与系数；（4）降阶双馈入机理模型验证，以等效自阻抗Z₁₁、Z₂₂和互阻抗Z₁₂构成阻抗矩阵，以一阶恢复环节表征电压动态。该研究无样本队列，全部算例基于仿真程序与结果数据生成。

### 四、研究结果

**5.1 双馈入机理模型**：研究人员建立了包含两个LCC-HVDC馈入的等效模型，以阻抗增益和一阶恢复环节构成电压动态响应，用于检验所提指标在本地阻抗、互阻抗、故障类别和邻近扰动变化时是否与暂态电压严重程度一致变化。

**5.2 场景配置**：构造了八个代表性场景，时间步长0.001 s，仿真时长2.0 s，扰动始于0.20 s，标称扰动平台结束于0.55 s。场景涵盖闭锁、换相失败、交流故障清除和耦合扰动等不同故障类别与参数变化。

**5.3 与暂态电压峰值的相关性**：八个算例中逆UDTMSCR与故障侧电压峰值的Pearson相关系数为0.979，Spearman秩相关系数为0.976；逆MSCR对应值仅为0.193和0.246。闭锁子集中逆UDTMSCR的两个系数均为1.000，而逆MSCR为0.480和0.300，表明扰动驱动分母比额定功率分母更贴近电压严重程度排序。

**5.4 代表性场景解释**：增加本地阻抗Z₁₁使UDTMSCR下降而电压峰值上升；增加Z₂₂仅产生有限影响；增加互阻抗Z₁₂时常规MSCR反而上升而UDTMSCR下降，与电压风险方向一致；耦合闭锁场景中耦合系数从0.020增至0.641，UDTMSCR降至3.913，正确反映邻近馈入成为实际扰动源；换相失败场景虽扰动幅值较低但斜坡描述符突出；交流清除场景的恢复分量不可忽略。

**5.5 事件时序与电气距离的参数化灵敏度**：48个附加闭锁算例组合了四个互路径值、四个邻近事件延迟和三个邻近扰动幅值。延迟从0增至0.30 s时平均重叠度从1.000降至0.463，平均耦合系数从0.746降至0.478；逆UDTMSCR的Pearson和Spearman相关系数为0.973和0.983，而逆MSCR为?0.294和?0.310，证明系数能区分同步多馈入应力与时间分离的邻近事件。

**5.6 权重、阈值、事件窗口与记录缺陷的灵敏度**：扰动权重±50%变化时Pearson相关性保持在0.956–0.991之间；500组随机权重中位数Spearman相关性为0.917（八算例）和0.978（48算例）。分级阈值与电压峰值分级一致率为87.5%，而逆MSCR仅为35.4%。窗口起始提前20 ms