[發明專利]一種改進的電力系統健康狀態監測的方法及系統

在審

• 申請號: 201710820113.X
• 申請日: 2017-09-13
• 公開（公告）號: CN107482778A
• 公開（公告）日: 2017-12-15
• 發明（設計）人: 葛維春;王磊;許韋華;張艷軍
• 申請（專利權）人: 國網遼寧省電力有限公司;國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院;國家電網公司
• 主分類號: H02J13/00
• 分類號: H02J13/00;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及電力系統監測領域，特別涉及一種改進的電力系統健康狀態監測的方法及系統。

背景技術

傳統電力系統運行狀態監測方法是利用數據采集和監控系統(SCADA)得到的實時測量和偽測量數據通過求解非線性方程組的迭代方法得到系統狀態變量的最佳估計值的。但該方法存在的問題是一方面傳統設備在時間上不同步，在空間上不廣域。不同安裝地點之間沒有統一時間坐標，缺乏準確的共同時間標記，記錄的數據只是局部有效，整個系統動態特性的分析難以完成。另一方面隨著電力系統復雜程度的迅速提高，采用傳統方法通過電壓互感器和電流互感器測量電壓和電流，通過功率變換裝置、模數轉換器，由遠動通道通過接口送到調度中心進行計算，在電力系統運行于某些病態條件時,帶著既定誤差進行非線性運算很容易由于元件參數、檢測偏差或某些隨機因素導致迭代結果偏離節點運行的真實情況，導致任務量巨大，誤差增加，狀態估計可靠性降低。

傳統電力系統狀態估計有加權最小二乘法、快速分解法、基于量測變換的狀態估計法等幾種基本方法，基本加權最小二乘法是狀態估計，存在著計算時間長且繁瑣，使用內存大。所以用這種方法進行狀態估計分析最慢，一般對于大型的電力系統來說，不將這個算法用做實時狀態估計。快速分解法計算程序繁瑣復雜，只適合大型電力系統的實時狀態估計。基于等效電流量測變換法無法對單獨的有功或無功量測量進行計算。

隨著電力系統的發展需求，廣域測量系統(WAMS)應運而生，利用相量測量單元(PMU)通過全球定位系統(GPS)授時在同一時間坐標下獲得各種狀態量的有效值以及相位關系，量測量精度高、數據時間高度統一、數據更新時間短，為電力系統運行狀態估計創造了良好條件。但是該方法由于成本高、技術難度大，在未來一段時間內，在系統所有節點全部裝設PMU設備是不太可能的。

發明內容

為了解決上述的具體技術問題，本發明一種改進的電力系統健康狀態監測的方法及系統，首先基于復雜電力系統中PMU裝置的安裝節點，將電網分為線性區域和非線性區域，若某節點安裝有PMU裝置，那么把它稱為可以用線性模型描述的線性區域，可直接求解。對其余非線性區域將PMU和SCADA量測相結合作為訓練樣本，利用人工神經網絡智能算法對電力系統進行狀態估計。本算法將帶有同倫算法的BP神經網絡算法用于電力系統的狀態估計,避免了數學模型的建立及其各種非線性迭代運算,同時容錯性使之不受病態條件的限制,利用樣本訓練后的神經網絡,僅需數秒即可求得狀態量結果,并且精度很高。

本發明提出一種改進的電力系統健康狀態監測的方法及系統，實現過程如下：

步驟1數據采集通過采集終端(PMU裝置、SCADA系統)獲取變電站、發電機機端的運行數據，采集信息包括三相電壓、三相電流、開關量、發電機功角等；

步驟2數據分析通過數據分析模塊，對采集到的數據進行數據分析計算，輸出樣本數據；

步驟3樣本訓練提取樣本數據，并通過人工神經網絡智能算法對其做樣本訓練，并輸出訓練樣本數據；

步驟4狀態估算對輸出訓練樣本數據，進行狀態估算，輸出結果到顯示設備；

所述步驟4中，狀態估算方法中，對于安裝有PMU裝置的線性區域利用線性模型直接求解包括如下子步驟：

①設一個電力網絡有a個節點和b條支路，在第l個節點上裝有PMU裝置，則線性測量方程為：

式中：分別為電壓和電流相量量測；

分別為裝有和未裝有PMU裝置節點的電壓相量；

I為l×l單位陣；

Y₁、Y₂分別為串聯和并聯導納矩陣；

v_V、v_I分別為電壓和電流相量的量測誤差。

②根據電網絡理論可以獲得雅克比矩陣：

式中：A_M為量測電壓節點對應的l×b階關聯矩陣；

A_N為不可測電壓節點對應的(l－1)×b階關聯矩陣；

Y_b1、Y_b2是支路自導納矩陣與支路間導納矩陣。

③在線性系統中rank(J)＝N，根據最小二乘法可得：

A＝J^TR^-1J

其中雅可比矩陣J、權重矩陣R^-1和增益矩陣A都是常數,無需迭代可直接求解方程。