[發(fā)明專利]模型處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110516133.4
• 申請日: 2021-05-12
• 公開（公告）號: CN113221064B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姜臻;于力;張斌;郭志誠;席禹;陳煜敏;符健
• 申請（專利權(quán)）人: 南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)科技（廣東）有限公司
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G06F17/18
• 代理公司: 華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 鄧云鵬

本申請涉及一種模型處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：建立目標(biāo)變換器的初始數(shù)學(xué)模型；根據(jù)多個(gè)所述狀態(tài)變量確定線性狀態(tài)矩陣，并求解出所述線性狀態(tài)矩陣的特征值；確定各所述狀態(tài)變量在所述線性狀態(tài)矩陣的特征值中的參與因子；將所述線性狀態(tài)矩陣轉(zhuǎn)換為奇異攝動(dòng)式矩陣，并根據(jù)各所述狀態(tài)變量在所述線性狀態(tài)矩陣的特征值中的參與因子和所述奇異攝動(dòng)式矩陣對所述初始數(shù)學(xué)模型進(jìn)行降階處理，得到所述目標(biāo)變換器對應(yīng)的目標(biāo)數(shù)學(xué)模型；所述目標(biāo)數(shù)學(xué)模型用于計(jì)算所述目標(biāo)變換器是否處于暫態(tài)。采用本方法能夠縮短仿真時(shí)間，避免邊緣計(jì)算設(shè)備算力不足的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及模型處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種模型處理方法、裝置、計(jì)?算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著環(huán)境問題日益受到重視，越來越多的新能源以分布式電源的形式接入?了電力系統(tǒng)。這些分布式電源多為直流電源，通常需要借由電力電子變換器實(shí)?現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換。然而與傳統(tǒng)同步發(fā)電機(jī)相比，電力電子變換器的響應(yīng)速度更快且?慣性更小，無法像同步發(fā)電機(jī)一樣承受電網(wǎng)的干擾，這給電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行，?尤其是系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定帶來了挑戰(zhàn)。

目前，為了觀察電力電子變換器和系統(tǒng)是否出現(xiàn)暫態(tài)穩(wěn)定性問題，可以采?用邊緣計(jì)算的方式在發(fā)電現(xiàn)場通過時(shí)域數(shù)值仿真確定。由于時(shí)域數(shù)值仿真運(yùn)行?于邊緣計(jì)算設(shè)備，規(guī)避了云計(jì)算過程中因通信失敗、通信延時(shí)等等原因產(chǎn)生的?風(fēng)險(xiǎn)和弊端，且大幅降低了通信成本和通信帶寬。

但是，隨著電力電子變換器數(shù)量的增加和電力系統(tǒng)規(guī)模的增大，時(shí)域數(shù)值?仿真的數(shù)學(xué)模型的階數(shù)和復(fù)雜度呈快速上升趨勢，不僅導(dǎo)致仿真耗時(shí)常，而且?出現(xiàn)了邊緣計(jì)算設(shè)備算力不足的問題。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠降低數(shù)學(xué)模型階數(shù)、縮?短仿真時(shí)長、避免邊緣計(jì)算設(shè)備算力不足的模型處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備?和存儲(chǔ)介質(zhì)。

一種模型處理方法，該方法包括：

建立目標(biāo)變換器的初始數(shù)學(xué)模型；其中，初始數(shù)學(xué)模型包括多個(gè)用于表征?目標(biāo)變換器的下垂控制特性的狀態(tài)方程，各狀態(tài)方程包括至少一個(gè)狀態(tài)變量；

根據(jù)多個(gè)狀態(tài)變量確定線性狀態(tài)矩陣，并求解出線性狀態(tài)矩陣的特征值；

確定各狀態(tài)變量在線性狀態(tài)矩陣的特征值中的參與因子；

將線性狀態(tài)矩陣轉(zhuǎn)換為奇異攝動(dòng)式矩陣，并根據(jù)各狀態(tài)變量在線性狀態(tài)矩?陣的特征值中的參與因子和奇異攝動(dòng)式矩陣對初始數(shù)學(xué)模型進(jìn)行降階處理，得?到目標(biāo)變換器對應(yīng)的目標(biāo)數(shù)學(xué)模型；目標(biāo)數(shù)學(xué)模型用于計(jì)算目標(biāo)變換器是否處?于暫態(tài)。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，上述根據(jù)各狀態(tài)變量在線性狀態(tài)矩陣的特征值中的?參與因子和奇異攝動(dòng)式矩陣對初始數(shù)學(xué)模型進(jìn)行降階處理，得到目標(biāo)變換器對?應(yīng)的目標(biāo)數(shù)學(xué)模型，包括：

根據(jù)各狀態(tài)變量在線性狀態(tài)矩陣的特征值中的參與因子，從多個(gè)狀態(tài)變量?查找出慢狀態(tài)變量和快狀態(tài)變量；

根據(jù)奇異攝動(dòng)式矩陣對初始數(shù)學(xué)模型進(jìn)行去除快狀態(tài)變量保留慢狀態(tài)變量?的處理，得到目標(biāo)變換器對應(yīng)的目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，上述根據(jù)各狀態(tài)變量在線性狀態(tài)矩陣的特征值中的?參與因子，從多個(gè)狀態(tài)變量查找出慢狀態(tài)變量和快狀態(tài)變量，包括：

根據(jù)線性狀態(tài)矩陣的特征值的實(shí)部和虛部，將線性狀態(tài)矩陣的特征值劃分?為多個(gè)簇，并從多個(gè)簇中查找出目標(biāo)簇；其中，目標(biāo)簇的特征值與虛軸的距離?在預(yù)設(shè)距離范圍內(nèi)；

根據(jù)各狀態(tài)變量在線性狀態(tài)矩陣的特征值中的參與因子，從目標(biāo)簇對應(yīng)的?狀態(tài)變量中查找出慢狀態(tài)變量和快狀態(tài)變量。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，上述根據(jù)各狀態(tài)變量在線性狀態(tài)矩陣的特征值中的?參與因子，從目標(biāo)簇對應(yīng)的狀態(tài)變量中查找出慢狀態(tài)變量和快狀態(tài)變量，包括：