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[發明專利]互聯電網低頻振蕩頻率和阻尼估計值聯合置信區間的確定方法有效

專利信息
申請號: 201410021104.0 申請日: 2014-01-17
公開(公告)號: CN103809020A 公開(公告)日: 2014-05-21
發明(設計)人: 丁晟;黃宏亮;李曉東;施一明 申請(專利權)人: 浙江大學
主分類號: G01R23/02 分類號: G01R23/02;G01R31/00
代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 代理人: 胡紅娟
地址: 310027 浙*** 國省代碼: 浙江;33
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摘要:
搜索關鍵詞: 電網 低頻 振蕩 頻率 阻尼 估計值 聯合 置信區間 確定 方法
【說明書】:

技術領域

本發明涉及智能電網領域,特別涉及一種互聯電網低頻振蕩頻率和阻尼估計值聯合置信區間的確定方法。

背景技術

大電網之間的互聯是世界各國電網發展的共同經驗。為了實現如大范圍的資源優化配置以減少備用容量等效益,區域電網互聯形成大規模的互聯電力系統已成為世界電力工業的發展趨勢。然而,大電網的互聯使得低頻振蕩事故頻發,限制了互聯電網間的能量傳輸。傳統的對于電力系統中低頻振蕩的分析方法基于電力系統模型,通過計算對應于系統中低頻振蕩模式的特征根來得到各個低頻振蕩模式的頻率、阻尼等信息。

這類分析方法隨著非線性電力系統規模的不斷擴大日益顯示出其局限性:

①電力系統的實質是非線性,它具有許多非線性環節;

②電力系統中存在多種擾動;

③低頻振蕩涉及多臺發電機,因此分析低頻振蕩所涉及的系統模型需要考慮許多環節(諸如勵磁系統等),這使得模型十分復雜。因此迫切需要能符合大電網實際運行條件的新方法。

近年來,基于WAMS的辨識方法在估計低頻振蕩頻率和阻尼方面取得了較大的成功。根據實測數據可以利用辨識方法辨識出系統在穩態運行點處的線性模型并利用特征值分析(eigen-analysis)估計出系統中某個或多個低頻振蕩模式。美國的一些學者已經將基于暫態數據(ring-down?data)的Prony方法發展成能夠處理類噪聲數據(ambient?data)的預測誤差方法(Prediction?Error?Method,PEM)。然而,電力系統中存在的噪聲會影響到低頻振蕩模式估計的準確性。在如文獻(M.G.Anderson,N.Zhou,J.W.Pierre,R.W.Wies,Bootstrap-based?confidence?interval?estimates?for?electromechanical?modes?from?multiple?output?analysis?of?measured?ambient?data,IEEE?Transactions?on?Power?Systems,vol.20,no.2,pp.943-950,2005)等諸多文獻中,學者們利用bootstrap等Monte-Carlo方法可以確定估計結果的不確定性,但計算量較大。本專利中描述的新方法采用特征方程靈敏度分析和多元統計理論,直接根據辨識的結果估計出辨識結果的誤差邊界。新方法的優點不僅在于減少了計算量更在于較準確的估計出了低頻振蕩模式的頻率和阻尼估計值的聯合置信區間,從而為評價辨識結果的準確性提供重要指標。

發明內容

針對現有技術的不足,本發明提供了一種互聯電網低頻振蕩頻率和阻尼估計值聯合置信區間的確定方法。

一種互聯電網低頻振蕩頻率和阻尼估計值聯合置信區間的確定方法,包括如下步驟:

(1)確定需要估計的低頻振蕩模式,計算該低頻振蕩模式在每條母線電壓相角上的能觀性,并確定能觀性最強的母線;

(2)采集能觀性最強的母線的電壓相角信號,并對所述的電壓相角信號進行預處理,得到預處理后的電壓相角信號;

(3)利用預處理后的電壓相角信號對ARMA模型進行極大似然估計,得到模型參數以及模型參數的協方差;

(4)根據所述的模型參數以及模型參數的協方差,確定所述ARMA模型的特征方程系數的估計值的均值和特征方程系數的協方差;

(5)根據步驟(4)的結果,計算得到所述低頻振蕩模式的離散特征值的實部的估計值與虛部的估計值的二元正態分布;

(6)根據步驟(5)的結果,分別對所述低頻振蕩頻率與離散特征值的實部與虛部的函數和阻尼與離散特征值的實部與虛部的函數進行線性化處理得到Jacob矩陣,再根據Jacob矩陣確定所述低頻振蕩模式的頻率和阻尼的估計值的二元正態分布;

(7)根據步驟(6)的結果,確定該低頻振蕩模式的頻率和阻尼的估計值的置信橢圓,并根據得到的置信橢圓確定該低頻振蕩模式的頻率和阻尼的估計值的聯合置信區間。

所述步驟(6)中根據步驟(5)中得到的低頻振蕩模式的離散特征值的實部的估計值與虛部的估計值的二元正態分布分別確定低頻振蕩模式的頻率和阻尼估計值的均值和協方差矩陣,進而得到所述低頻振蕩模式的頻率和阻尼的估計值的二元正態分布。

所述步驟(7)中根據置信橢圓分別找出橢圓上該低頻振蕩模式的頻率和阻尼的最大值和最小值,從而確定該低頻振蕩模式的頻率和阻尼的估計值的聯合置信區間。

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