一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统

技术领域

本发明涉及电力系统广域量测应用的技术领域，尤其涉及一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统。

背景技术

在电力系统中，电能质量对于电力系统安全、经济运行、保障用户用电设备的正常运行具有重要意义。电压、频率和波形是衡量电能质量的三个指标。其中，频率是衡量电能质置的一个重要指标。在我国，《电力工业技术管理法规》规定电力系统额定频率为50±0.2Hz，当交流电频率超过此范围时，会对发电厂设备、用户设备以及经济效益产生巨大影响。因此，保证频率稳定对于维持电力系统安全正常运行起到至关重要的作用。

目前已有的频率振荡识别方法包括：利用电压行波暂态分量分析定位振荡源头；利用振荡时各个机组的转子相位、电压相位的不同分布情况判别振荡；根据失步中心同侧与异侧站点电压频率传播方向不同，在大区域互联电网判断失步振荡等。然而，已有方法存在对PMU数据的可靠性依赖度较高、算法复杂而难以工程化应用等缺点。在频率响应控制领域，现有方法存在频率反馈控制动作滞后性大、为保障频率稳定而在控制过程中采取切负荷策略等问题，上述频率振荡识别及控制方法中存在的问题对电网频率安全存在重大威胁。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有频率反馈控制动作滞后性大、为保障频率稳定而在控制过程中采取切负荷策略等问题，提出了本发明。

因此，本发明目的是提供一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：在线测量模块(100)，从电网的主要导电通路中采集包括幅值、频率、相位和阻尼因子的电气信息；

数据处理模块(200)，从所述在线测量模块(100)中获取所需的采样数据，并通过特定频带吸收衰减滤波算法实现对采样数据的频率振荡分析和低频振荡在线辨识功能；

快速响应模块(300)，从所述数据处理模块(200)中获取所需频率振荡信息，并通过快速频率响应控制，完成对电网频率波动事件的迅速准确处理。

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：所述特定频带吸收衰减滤波算法包括，

通过特定频带提取方法提取采样数据中的特定频带中采样信号和暂态成分；

采用吸收衰减滤波算法对采样信号进行处理并构建信号模型；

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：所述特定频带提取方法使用短时傅里叶变换提取特定频带中的采样信号，表示如下：

其中，g(t)为窗函数，f(t)为待提取采样信号，b为时间平移因子，ω为采样信号的角频率，e

确定窗函数g(t)，提取一定窗口宽度下任意时频内的暂态信号。

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：所述信号模型表示如下：

其中，u

设定多项式，表示如下：

其中，a

由所构建的信号模型构造并处理后得到差分方程，表示如下：

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：所述快速响应模块(300)由决策模块(310)与控制模块(320)构成。

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：所述决策模块(310)采用自回归模型实现机器学习训练功能实现机器学习功能，可依照已有的历史频率响应控制方法对电网在线运行状态进行控制。

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：所述决策模块(310)包括，

历史数据模块(311)，从所述数据处理模块(200)中获取及存储电网历史运行数据；

实时数据模块(312)，从所述数据处理模块(200)中获取电网实时运行数据；

数据集构建模块(313)，将获取到的数据按照训练要求构建成数据集；

模型训练模块(314)以历史频率波动事件下的初始发电机投运容量和频率变化率作为输入特征量，以频率波动后的最低点或最高点作为输出特征量，开展机器学习模型训练；

误差修正模块(315)，对所述机器学习模型进行校准，修正预测误差。

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：所述自回归模型表示如下：

其中，X

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：所述控制模块(320)向相应调频设备发出调节指令，可在短期内为受干扰的电网提供暂时频率调节功能。

作为本发明所述的一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，其中：所述控制模块(320)包括，

下垂控制模块(321)，短期内为受干扰的电网提供暂时频率调节功能；

故障诊断模块(322)，制定潮流调整等控制策略；

处理模块(323)，执行快速频率响应控制策略。

本发明的有益效果：本发明可避免复杂的非线性方程组求解过程，可充分利用原始数据进行振荡分析并实现低频振荡在线辨识；本发明使得当频率波动发生时，能在短时间内依照提取的特征量迅速预测频率未来变化，对应制定频率响应控制策略；同时，实时运行数据也将动态更新至模型的训练数据集中，以不断提高模型的运行准确度和应用系统的契合度；本发明在监测到系统频率波动发生后，可迅速、准确地处置电网频率波动事件。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明频率振荡识别和多区域互联频率响应控制装置的结构示意图。

图2为本发明频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统的特定频带吸收衰减滤波算法识别电网低频振荡的流程图。

图3为本发明频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统的自回归模型训练流程图。

图4为本发明频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统的试验输入信号图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

再其次，本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

实施例1

参照图1～图3，为本发明的一个实施例，提供了一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统，包括：

具体的，在线测量模块(100)，从电网的主要导电通路中采集包括幅值、频率、相位和阻尼因子的电气信息。

进一步的，数据处理模块(200)，从所述在线测量模块(100)中获取所需的采样数据，并通过特定频带吸收衰减滤波算法实现对采样数据的频率振荡分析和低频振荡在线辨识功能。

具体的，特定频带吸收衰减滤波算法通过特定频带提取方法提取采样数据中的特定频带中的采样信号和暂态成分。

进一步的，特定频带提取方法使用短时傅里叶变换提取特定频带中的采样信号，表示如下：

其中，g(t)为窗函数，f(t)为待提取采样信号，b为时间平移因子，e

进一步的，通过确定窗函数g(t)，提取一定窗口宽度下任意时频内的暂态信号。

进一步的，采用吸收衰减滤波算法对采样信号进行处理并构建信号模型如下：

其中，A

进一步的，设定多项式，表示如下：

其中，a

进一步的，由所构建的信号模型构造并处理后得到差分方程，表示如下：

进一步的，通过吸收衰减滤波算法对电网频率振荡进行识别。

具体的，吸收衰减滤波算法是电力系统中普遍使用的辨识电网频率振荡的方法，通过一组衰减正弦函数的线性组合对等间距采样数据进行拟合，可从中分析出采样数据的幅值、相位、频率等信息。

进一步的，构造利用吸收衰减滤波算法对采样数据相关信息求解的流程图如图1所示，具体步骤如下：

吸收衰减滤波算法中衰减正弦函数的线性组合可表示为：

y＝∑Ae

其中，y为待分析的信号，广为时间，A为信号幅值，λ为衰减因子，f为频率，θ为相位。

当输入一串等距离散序列x(0)，x(1)，...，x(N-1)，N为离散序列的单数，需要用P阶的衰减正弦函数来表达这一串序列，表示为：

其中，

进一步的，如图2所示，吸收衰减滤波算法识别电网低频振荡的流程如下：

具体的，构建二阶样本矩阵函数，表示为：

其中，x(n-j)为离散序列第n-j点的值，x&(n-j)为其共轭，并且采样序列为实数。

得到样本的二阶矩阵为：

其中，L为矩阵维数，L＝N/2。

进一步的，通过奇异值分解(SVD)算法对吸收衰减滤波算法中的模型结束p差分方程系数进行求解。

具体的，将采样数据带入差分方程，得到：

进一步的，将系数矩阵设为Y，对Y进行SVD分解如下：

Y＝U∑V

其中，U为(N-p)×(N-p)阶矩阵，V为p×p阶矩阵，∑V

进一步的，通过SVD算法对分解结果求差分方程系数a，公式如下：

其中，V

进一步的，为了将求取多项式的根转换为求取矩阵特征值，将差分方程系数a代入所构建的吸收衰减滤波算法模型中的多项式，并令该多项式为0，得到多项式，表示为：

其中，u为多项式方程中的变量，a

进一步的，利用多项式方程系数构建矩阵A，可表示为：

具体的，利用Cholesky分解方法求解矩阵A的特征值，即为式(12)的根。将求得的式(12)多项式方程的根z代入信号模型方程，可得：

进一步的，求取矩阵z的广义逆变换和模型的系数项C，即：

其中，z

进一步的，在求解出采样信号的频率和相位信息后，当振荡分量幅值A大于0.1Hz时，即认为发生了振荡，当衰减因子λ绝对小于于0.1时判定该振荡分量有效。

具体的，快速响应模块(300)，从所述数据处理模块(200)中获取所需频率振荡信息，并通过快速频率响应控制，完成对电网频率波动事件的迅速准确处理。

进一步的，由于单纯依赖于一次或二次调频的传统频率响应控制方案已难以满足交直流混联电网应用背景下的系统需求，复杂的网络结构和高度电力电子化的控制设备缩减了对频率控制的容许时间，使得电力系统的频率控制成为十分严峻的问题；为此，需要能够快速做出决策方案、减少频率波动持续时间的控制方法；以大功率缺额故障为例，在传统的频率响应控制方法中，近似认为系统频率受扰动后线性下降，则其随时间变化的系统频率可表示为式(16)，

其中Δf是频率变化量，广是时间，ΔP是功率缺额，H是等效后的系统惯性时间常数，α是比例系数。

具体的，对应此时的机组i输出功率变化可表示为式(17)，

其中，ΔP

进一步的，若令系统在监测到频率波动超过给定门槛数值f

具体的，同步电机的转子运动方程可表示为式(19)，

其中，δ为转子的位置角，ω

具体的，由式(19)可知，在频率响应控制下，系统频率随时间的变化可表示为式(20)。

由式(20)可见，在形如式(18)的机组功率变化可使得系统频率在波动过程中的最低点要高于传统频率响应控制模式下的情况，避免潜在的频率波动影响进一步扩大。

进一步的，本发明提出一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统。

具体的，所述快速响应模块(300)由决策模块(310)与控制模块(320)构成。

进一步的，决策模块(310)采用自回归模型，如图3所示，实现机器学习训练功能实现机器学习功能，可依照已有的历史频率响应控制方法对电网在线运行状态进行控制。

进一步的，决策模块(310)包括：

历史数据模块(311)，从所述数据处理模块(200)中获取及存储电网历史运行数据。

实时数据模块(312)，从所述数据处理模块(200)中获取电网实时运行数据。

数据集构建模块(313)，将获取到的数据按照训练要求构建成数据集。

模型训练模块(314)以历史频率波动事件下的初始发电机投运容量和频率变化率作为输入特征量，以频率波动后的最低点或最高点作为输出特征量，开展机器学习模型训练。

误差修正模块(315)，对所述机器学习模型进行校准，修正预测误差。

具体的，自回归模型表示如下：

其中，c为常数项，ε

进一步的，控制模块(320)向相应调频设备发出调节指令，可在短期内为受干扰的电网提供暂时频率调节功能。

具体的，所述控制模块(320)包括：

下垂控制模块(321)，短期内为受干扰的电网提供暂时频率调节功能。

故障诊断模块(322)，制定潮流调整等控制策略。

处理模块(323)，执行快速频率响应控制策略。

实施例2

本实施例为本发明的另一个实施例，提供了一种频率振荡识别和多区域互联频率响应控制系统的验证测试，对本方法中采用的技术效果加以验证说明。

试验输入信号采用采样频率为60mHz、幅值为20mHz、频率为1.5mHz的正弦信号模拟电网频率信号，共计300个采样点；在第150个采样点处叠加一个幅值为15mHz、频率为10mHz以及采样持续时间为50个采样点的振荡信号，用于模拟电网频率振荡的发生，如图4所示。

选择基于特定频带的短时傅里叶变换检测方法作为传统方法比对，该方法利用多分辨率分析将信号分解为一系列子空间，提取振荡部分主要成分的子空间作为分析对象；其与本发明所提出的吸收衰减滤波算法(拟合阶数为50阶)检测得到的频率振荡特征参数如表1所示，可见短时傅里叶变换方法虽能识别出频荡的发生时刻，但却不能克服由于能量损失和信号衰减导致测得的幅值参数偏小；而本发明所提出的吸收衰减滤波算法不仅能够识别频率振荡的发生时刻，也可以得到拟合信号所需的衰减因子等信息，且检测精度较高。

表1：两种识别方法的效果比较。

重要的是，应注意，在多个不同示例性实施方案中示出的本申请的构造和布置仅是例示性的。尽管在此公开内容中仅详细描述了几个实施方案，但参阅此公开内容的人员应容易理解，在实质上不偏离该申请中所描述的主题的新颖教导和优点的前提下，许多改型是可能的(例如，各种元件的尺寸、尺度、结构、形状和比例、以及参数值(例如，温度、压力等)、安装布置、材料的使用、颜色、定向的变化等)。例如，示出为整体成形的元件可以由多个部分或元件构成，元件的位置可被倒置或以其它方式改变，并且分立元件的性质或数目或位置可被更改或改变。因此，所有这样的改型旨在被包含在本发明的范围内。可以根据替代的实施方案改变或重新排序任何过程或方法步骤的次序或顺序。在权利要求中，任何“装置加功能”的条款都旨在覆盖在本文中所描述的执行所述功能的结构，且不仅是结构等同而且还是等同结构。在不背离本发明的范围的前提下，可以在示例性实施方案的设计、运行状况和布置中做出其他替换、改型、改变和省略。因此，本发明不限制于特定的实施方案，而是扩展至仍落在所附的权利要求书的范围内的多种改型。

此外，为了提供示例性实施方案的简练描述，可以不描述实际实施方案的所有特征(即，与当前考虑的执行本发明的最佳模式不相关的那些特征，或于实现本发明不相关的那些特征)。

应理解的是，在任何实际实施方式的开发过程中，如在任何工程或设计项目中，可做出大量的具体实施方式决定。这样的开发努力可能是复杂的且耗时的，但对于那些得益于此公开内容的普通技术人员来说，不需要过多实验，所述开发努力将是一个设计、制造和生产的常规工作。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。