[發(fā)明專利]一種電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)辨識方法及其相關裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111173241.2 | 申請日: | 2021-10-08 |
| 公開(公告)號: | CN113922366A | 公開(公告)日: | 2022-01-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 曾繁宏;李昊飛 | 申請(專利權)人: | 廣東電網(wǎng)有限責任公司廣州供電局 |
| 主分類號: | H02J3/00 | 分類號: | H02J3/00;G01R31/00 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產(chǎn)權代理有限公司 11227 | 代理人: | 潘紅 |
| 地址: | 510630 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 電力系統(tǒng) 等值 慣性 常數(shù) 辨識 方法 及其 相關 裝置 | ||
本申請公開了一種電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)辨識方法及其相關裝置,方法包括:通過同步相量測量單元采集電力系統(tǒng)中各同步機的有功功率和連接母線頻率;將所有有功功率的和作為第一輸入信號,將所有連接母線頻率的加權平均值作為第一輸出信號,并對第一輸入信號和第一輸出信號進行預處理;通過預處理后的第一輸入信號和預處理后的第一輸出信號構建自回歸移動平均模型,并通過遞推加權最小二乘法對自回歸移動平均模型進行參數(shù)辨識,得到辨識模型;通過辨識模型提取電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù),改善了現(xiàn)有技術無法實現(xiàn)對電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)的實時在線辨識的技術問題。
技術領域
本申請涉及電力系統(tǒng)技術領域,尤其涉及一種電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)辨識方法及其相關裝置。
背景技術
慣性是電力系統(tǒng)的一種固有屬性,是保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的基礎。電力系統(tǒng)的慣性通常來源于系統(tǒng)中同步機儲存的旋轉(zhuǎn)動能,且可用等值慣性常數(shù)來表征。因此,實現(xiàn)對電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)的實時在線辨識對保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行具有重要意義。按照采樣信號的類型來分類,電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)辨識方法可以分為基于暫態(tài)響應信號的辨識和基于類噪聲信號的辨識。目前,基于暫態(tài)響應信號的辨識大多借助系統(tǒng)的大擾動歷史數(shù)據(jù),而基于類噪聲信號的辨識僅采用非遞推算法,計算效率低,以上方法均無法實現(xiàn)對電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)的實時在線辨識。
發(fā)明內(nèi)容
本申請?zhí)峁┝艘环N電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)辨識方法及其相關裝置,用于改善現(xiàn)有技術無法實現(xiàn)對電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)的實時在線辨識的技術問題。
有鑒于此,本申請第一方面提供了一種電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)辨識方法,包括:
通過同步相量測量單元采集電力系統(tǒng)中各同步機的有功功率和連接母線頻率;
將所有所述有功功率的和作為第一輸入信號,將所有所述連接母線頻率的加權平均值作為第一輸出信號,并對所述第一輸入信號和所述第一輸出信號進行預處理;
通過預處理后的第一輸入信號和預處理后的第一輸出信號構建自回歸移動平均模型,并通過遞推加權最小二乘法對所述自回歸移動平均模型進行參數(shù)辨識,得到辨識模型;
通過所述辨識模型提取電力系統(tǒng)等值慣性常數(shù)。
可選的,所述對所述第一輸入信號和所述第一輸出信號進行預處理,包括:
通過所述第一輸入信號、所述第一輸出信號分別除以對應的第一輸入信號基值、第一輸出信號基值,得到第一輸入信號標幺值、第一輸出信號標幺值;
去除所述第一輸入信號標幺值的均值和第一輸出信號標幺值的均值;
對去均值后的第一輸入信號標幺值、去均值后的第一輸出信號標幺值進行濾波;
對濾波后的第一輸入信號標幺值、濾波后的第一輸出信號標幺值進行重采樣。
可選的,所述通過預處理后的第一輸入信號和預處理后的第一輸出信號構建自回歸移動平均模型,并通過遞推加權最小二乘法對所述自回歸移動平均模型進行參數(shù)辨識,得到辨識模型,之后還包括:
對所述辨識模型進行交叉驗證,得到交叉驗證結果;
當所述交叉驗證結果為辨識模型可靠時,執(zhí)行后續(xù)步驟。
可選的,所述對所述辨識模型進行交叉驗證,得到交叉驗證結果,包括:
獲取用于驗證的第二輸入信號和第二輸出信號;
將所述第二輸入信號輸入到所述辨識模型,得到預測輸出信號;
計算所述第二輸出信號和所述預測輸出信號的擬合度;
當所述擬合度大于預置擬合度閾值時,得到辨識模型可靠的交叉驗證結果,當所述擬合度小于或等于預置擬合度閾值時,得到辨識模型不可靠的交叉驗證結果。
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