[發(fā)明專利]基于廣域測量類噪聲信號的電力系統(tǒng)節(jié)點間相位關系辨識方法

有效

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• 申請日: 2009-07-13
• 公開（公告）號: CN101609480A
• 公開（公告）日: 2009-12-23
• 發(fā)明（設計）人: 陸超;吳超;韓英鐸
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;H02J3/00
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司
• 代理人: 朱 琨

技術領域

本技術方案涉及基于廣域測量類噪聲信號的電力系統(tǒng)內節(jié)點間相位關系辨識方法，屬于電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析技術領域。

背景技術

隨著大型機組快速勵磁系統(tǒng)的采用、電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大、互聯，低頻振蕩問題日益突出，嚴重威脅著電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。節(jié)點間相位關系是表征系統(tǒng)低頻振蕩特性的重要參數，正確分析振蕩模式下各節(jié)點的相位關系，有助于實現同調機組分群，進而在發(fā)生振蕩失步時快速解列系統(tǒng)，提高互聯電力系統(tǒng)的安全可靠性。

特征值分析法是研究低頻振蕩問題的最基本方法，該方法是在某一穩(wěn)定運行點對系統(tǒng)模型進行線性化處理，計算系統(tǒng)狀態(tài)矩陣特征值及特征向量，實現對低頻振蕩模式下各節(jié)點相位關系的分析。但該方法一般基于離線獲得的元件參數建立系統(tǒng)模型，分析結果嚴重依賴于參數的準確性，難以反映電力系統(tǒng)實際的動態(tài)穩(wěn)定性水平。

廣域測量系統(tǒng)的出現為大規(guī)模互聯電力系統(tǒng)的監(jiān)測、分析和控制提供了新的手段，可以在同一參考時間框架下捕捉到系統(tǒng)內各地點的實時穩(wěn)態(tài)、動態(tài)信息。目前，一般基于實測的系統(tǒng)內某種擾動后的一定幅度的振蕩過程數據進行地盤振蕩特性分析，如廣泛采用的Prony方法。實踐證明，采用該思路可以較準確地分析得到低頻振蕩模式下節(jié)點間相位關系。但是，這類方法一般只能在電力系統(tǒng)發(fā)生較明顯振蕩時使用，不能在系統(tǒng)正常運行狀態(tài)下評估系統(tǒng)特性，因此應用范圍有限。

觀察多個電網不同時間段廣域測量系統(tǒng)實測數據發(fā)現，電力系統(tǒng)在日常運行過程中，即使是正常運行狀態(tài)，由于時刻存在負荷投切等隨機性質的小擾動，系統(tǒng)內各信號均存在類似噪聲信號的小幅波動。這鐘類噪聲信號幾乎時刻存在，可以及時、準確反映當前系統(tǒng)的運行特性，同時易于采集。現階段已有基于類噪聲信號的低頻振蕩特性研究，但工作主要集中在對振蕩模式頻率、阻尼比參數的估計。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提供一種基于廣域測量類噪聲信號的低頻振蕩模式下節(jié)點間相位關系辨識方法，以實現在電網正常運行狀態(tài)下的系統(tǒng)特性分析。

基于廣域測量類噪聲信號的電力系統(tǒng)節(jié)點間相位關系辨識方法，其特征在于，是一種通過時間序列預測分析類方法處理類噪聲信號，以辨識低頻振蕩模式下節(jié)點間相位關系的一種計算機處理方法，在計算機中依次按以下步驟實現：

步驟(1)：計算機初始化：

在所述計算機中建立以下模塊：

電力系統(tǒng)仿真模塊，至少含有發(fā)電機、負荷、變壓器三種節(jié)點類型，

基于時間序列預測分析方法的類噪聲信號的自回歸滑動平均ARMA模型法建模模塊，求解各節(jié)點類噪聲信號對應ARMA模型的自回歸AR部分和滑動平均MA部分參數，

低頻振蕩模式下節(jié)點間相位關系辨識模塊，基于所述各節(jié)點類噪聲信號對應ARMA模型AR部分和MA部分參數，計算各節(jié)點系統(tǒng)響應信號對應ARMA模型的Green函數系數，進而計算低頻振蕩模式下各節(jié)點之間的相位關系；

步驟(2)：向所述仿真電力系統(tǒng)中負荷處注入小幅隨機擾動時序信號{a_t}，a_t是所述小幅隨機擾動信號在t時刻的元素，采集所述各節(jié)點的系統(tǒng)響應類噪聲信號{x_t}，其中t＝1，2…N，N為所述系統(tǒng)響應時序信號{x_t}的數據個數；

步驟(3)：建立所述類噪聲信號的自回歸滑動平均ARMA模型：

步驟(3.1)：按下式計算平穩(wěn)零均值時序信號{x_tcp0}：

xtcp0=xt-1NΣt=1Nxt,]]>

x_tcp0為所述時序{x_tcp0}在t時刻的元素，

步驟(3.2)：按下式建立所述平穩(wěn)零均值時序信號{x_tcp0}的ARMA模型：