CN102170126B - 一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法 - Google Patents

一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法，涉及电力系统的安全运行。该方法通过对电网广域测量系统中采集到的相对功角进行k点中值滤波，通过Teagar能量算子得到振荡频率，当电网中存在振荡频率在0.1~2.5Hz之间的功率振荡时，通过基于经典模态分解EMD的信号能量分析法计算出主导振荡模式的阻尼比，实现低频振荡的在线分析及预警。本发明的优点是：Teagar能量算子可快速计算出电网中相对功角的频率，阻尼比的算法得到了简化，避免大量的积分运算，计算更加简便快捷，实现了在电网出现低频振荡时的在线分析及预警。

Description

一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法
技术领域
本发明涉及电力系统的安全运行，更具体地涉及电网广域测量系统（WAMS）中电网中低频振荡的测量与分析。
背景技术
电力系统中发生的低频振荡来源于发电机或发电机群转子之间的相对摇摆。它是当系统中出现局部的有功剩余或缺乏，相关的发电机或发电机群因此而加减速以求达到有功平衡时，由于阻尼缺乏而引起系统中发生的有功功率的持续振荡。振荡频率在0.1~2.5Hz之间的功率振荡，称为低频振荡或机电振荡。低频振荡常发生在长距离、重负荷输电线路上，特别是采用快速放大倍数的励磁系统中，弱阻尼下的低频振荡对系统稳定性带来更大的危害，甚至引起解列。互联电网在空间上的广域分布给电力系统的安全、稳定与可靠运行均带来了新的挑战，快速而准确地对低频振荡事件进行在线分析并预警是提高大型电网稳定性的关键技术之一。
广域测量系统（WAMS）的相角测量单元（PMU）装置以GPS为采样基准，能全网同步采集机组和线路的电压、电流以及重要的开关保护信号，在电力系统稳态分析、全网动态过程记录和暂态稳定预测及控制、电压和频率稳定监视及控制、低频振荡分析及抑制、全局反馈控制等方面起着重要作用，随着基于相角测量单元（PMU）的广域测量系统（WAMS）在电网中全面应用，大大提高了对电网低频振荡问题的分析能力。
  Teagar能量算子由Teagar进行语音信号的非线性建模时首次提出，广泛应用于语音信号处理。黄文清等在电工技术学报2007，22(6)：154-157发表的《基于Teager能量算子的电能质量扰动实时检测方法》将能量算子应用到电能质量检测，能够简洁、有效地检测到频率突变，对扰动发生的起始时刻进行准确定位。
  穆钢等在中国电机工程学报2007，27(19)：7-11发表的《根据受扰轨迹识别电力系统主要振荡模式的信号能量法》和2008,28(9)：36-41发表的《结合经验模态分解的信号能量法及其在低频振荡研究中的应用》利用信号能量分析法，从阻尼耗散原理出发，实现对阻尼比的辨识。该方法的不足之处在于，对阻尼比的求解过程包含大量的积分，计算复杂。
田立峰等在电力系统自动化设备2010，30(5)：28-33发表的《电网低频振荡在线可视化监视的理论和实现》提出一种低频振荡在线监视方法，该方法包括二层算法，第一层算法用fifter滤波滤除工频分量，再用过零点检测法对低频振荡频率进行辨识，判断电网广域测量系统（WAMS）中是否存在低频振荡嫌疑；第二层算法采用Prony算法提取低频振荡经典指标阻尼比，再根据阈值进行低频振荡在线监测。该方法在低频振荡预警中具有借鉴意义，但其不足之处在于，频率检测采用过零点检测法，只计及采样点处数值正负的变化次数，对于符号翻转处载波信号幅度衰减到零的信号，在量化精度有限情况下，很难分辨符号翻转点载波信号的变化规律，频率辨识精度受限；另外，Prony算法是一种适用于线性系统的频谱分析法，对非平稳的复合模式WAMS数据的处理误差较大。
赵礼杰等在电力系统保护与控制2009，37（23）：9-14发表的《基于EMD的Prony算法在低频振荡模态参数辨识中的应用》采用经典模态分解（EMD）方法，可提取实际信号中的高频噪声，同时完成对低频振荡的各种振荡模式进行分离，经典模态分解（EMD）对非线性、非平稳变化、含非周期成分的实际复杂波形具有很强的适应能力，克服了Prony法和傅里叶分解（FFT）在分析这类复杂波形上遇到的困难。
发明内容
本发明的目的是提供一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法。该方法通过对电网广域测量系统中采集到的相对功角进行k点中值滤波，通过Teagar能量算子得到振荡频率，当电网中存在振荡频率在0.1~2.5Hz之间的功率振荡时，通过基于经典模态分解EMD的信号能量分析法计算出主导振荡模式的阻尼比，实现低频振荡的在线分析及预警。
一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法，该方法包含下列步骤：
a、从特高压同步电网广域测量系统的相角测量单元（PMU）中采集相对功角，将相对功角和采集该相对功角的时间作为一个样点数据，以                                                
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE001
为采样频率采集样点数据；
b、按照样点数据的时间顺序，连续取N个样点数据，N个样点数据构成一个WAMS数据组；
c、对WAMS数据组进行k点中值滤波或k点均值滤波，滤波后的相对功角信号记为
Figure 933468DEST_PATH_IMAGE002
；
d、用Teagar能量算子处理相对功角信号
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE003
：
 d1、计算相对功角信号
Figure 725975DEST_PATH_IMAGE003
的Teagar能量算子：
                            (1)
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE005
      (2)
式(1)、(2)中j=3,4，…，N-3；
d2、计算相对功角信号
Figure 150189DEST_PATH_IMAGE003
的振荡频率
Figure 338462DEST_PATH_IMAGE006
：
      
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE007
                     (3)
其中
Figure 973974DEST_PATH_IMAGE001
为采样频率；
e、当相对功角信号
Figure 241007DEST_PATH_IMAGE003
的振荡频率
Figure 876126DEST_PATH_IMAGE006
均大于2.5Hz时，实施步骤i；否则，实施步骤f；
f、对相对功角信号
Figure 482688DEST_PATH_IMAGE003
进行经典模态分解（EMD），得到m个轴对称的内蕴模式函数分量(IMF)和1个直流分量r，通过下列式子筛选主导振荡模式分量：
  
Figure 413735DEST_PATH_IMAGE008
                                  (4) 
     （i=1,2，…，m）            (5)
Figure 417332DEST_PATH_IMAGE010
   （i=1,2，…，m）          (6)
式(4)中的
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE011
为相对功角信号
Figure 341294DEST_PATH_IMAGE003
在时间段t1~t2的能量；式(5) 中的
Figure 300898DEST_PATH_IMAGE012
为第i个内蕴模式函数分量的能量；式(6) 中的为第i个内蕴模式函数分量
Figure 252715DEST_PATH_IMAGE014
的能量权重；能量权重
Figure 743608DEST_PATH_IMAGE013
最大的内蕴模式函数分量即为主导振荡模式分量，记为
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE015
；
g、对步骤f中的主导振荡模式分量
Figure 831780DEST_PATH_IMAGE015
按下式（7）计算阻尼比
Figure 911470DEST_PATH_IMAGE016
；
                  
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE017
                      (7)
其中：
Figure 745171DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 536410DEST_PATH_IMAGE020
，…分别为主导振荡模式分量
Figure 864492DEST_PATH_IMAGE015
在过零点时刻
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 736371DEST_PATH_IMAGE022
、
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE023
…所对应的半周期内的幅值，M为数据组对应时间段内相对功角信号
Figure 757285DEST_PATH_IMAGE003
的最大周期数；
h、根据阻尼比
Figure 645607DEST_PATH_IMAGE024
的值，进行低频振荡预警；
当
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE025
时，系统处于正常状态，安全等级为绿色；
当
Figure 839696DEST_PATH_IMAGE026
时，系统处于警戒状态，安全等级为黄色；
当
Figure 201110084330X100002DEST_PATH_IMAGE027
时，系统处于紧急状态，安全等级为红色；
i、去除WAMS数据组中相对功角采样时间较早的H个样点数据，增加紧靠WAMS数据组相对功角采样时间之后的H个样点数据，这N个样点数据构成一个新的WAMS数据组，返回步骤c。
本发明具有以下优点：
1、应用Teagar能量算子的方法，可快速计算出电网中相对功角的频率，具有快速响应能力及健壮性； 
2、阻尼比的简化算法，与传统信号能量法阻尼比计算相比，避免大量的积分运算，在计算精度满足实际需求的同时，简便快捷，在电网出现低频振荡时，能及时给予预警。
附图说明
图1为一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法的流程示意图；
图2为G7-G1相对功角信号的EMD分解结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
实施例一
一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法，该方法包含下列步骤：
a、从特高压同步电网广域测量系统的相角测量单元（PMU）中采集相对功角，将相对功角和采集该相对功角的时间作为一个样点数据，以
Figure 628399DEST_PATH_IMAGE001
为采样频率采集样点数据，其中8 Hz≤
Figure 508630DEST_PATH_IMAGE001
≤15Hz；
b、按照样点数据的时间顺序，连续取N个样点数据，N个样点数据构成一个WAMS数据组，其中150≤N≤2000；
c、对WAMS数据组进行k点中值滤波或k点均值滤波，其中3≤k≤9，滤波后的相对功角信号记为；
d、用Teagar能量算子处理相对功角信号：
 d1、计算相对功角信号
Figure 525237DEST_PATH_IMAGE003
的Teagar能量算子：
                            (1)
Figure 439283DEST_PATH_IMAGE005
      (2)
式(1)、(2)中j=3,4，…，N-3；
d2、计算相对功角信号
Figure 601274DEST_PATH_IMAGE003
的振荡频率
Figure 974356DEST_PATH_IMAGE006
：
      
Figure 258707DEST_PATH_IMAGE007
                     (3)
其中
Figure 608917DEST_PATH_IMAGE001
为采样频率；
e、当相对功角信号的振荡频率
Figure 192399DEST_PATH_IMAGE006
均大于2.5Hz时，实施步骤i；否则，实施步骤f；
f、对相对功角信号
Figure 319755DEST_PATH_IMAGE003
进行经典模态分解（EMD），得到m个轴对称的内蕴模式函数分量(IMF)和1个直流分量r，通过下列式子筛选主导振荡模式分量：
  
Figure 157261DEST_PATH_IMAGE008
                                  (4) 
     （i=1,2，…，m）            (5)
Figure 484696DEST_PATH_IMAGE010
   （i=1,2，…，m）          (6)
式(4)中的
Figure 782953DEST_PATH_IMAGE011
为相对功角信号
Figure 107755DEST_PATH_IMAGE003
在时间段t1~t2的能量；式(5) 中的为第i个内蕴模式函数分量的能量；式(6) 中的
Figure 305836DEST_PATH_IMAGE013
为第i个内蕴模式函数分量
Figure 539109DEST_PATH_IMAGE014
的能量权重；能量权重
Figure 23311DEST_PATH_IMAGE013
最大的内蕴模式函数分量即为主导振荡模式分量，记为
Figure 134486DEST_PATH_IMAGE015
；
g、对步骤f中的主导振荡模式分量按下式（7）计算阻尼比
Figure 487025DEST_PATH_IMAGE016
；
                  
Figure 520840DEST_PATH_IMAGE017
                      (7)
其中：
Figure 232444DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 35315DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 548074DEST_PATH_IMAGE020
，…分别为主导振荡模式分量
Figure 131502DEST_PATH_IMAGE015
在过零点时刻
Figure 318901DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 241857DEST_PATH_IMAGE022
、…所对应的半周期内的幅值，M为数据组对应时间段内相对功角信号
Figure 245509DEST_PATH_IMAGE003
的最大周期数；
h、根据阻尼比
Figure 236599DEST_PATH_IMAGE024
的值，进行低频振荡预警；
当
Figure 76379DEST_PATH_IMAGE025
时，系统处于正常状态，安全等级为绿色；
当
Figure 930940DEST_PATH_IMAGE026
时，系统处于警戒状态，安全等级为黄色；
当
Figure 161064DEST_PATH_IMAGE027
时，系统处于紧急状态，安全等级为红色；
i、去除WAMS数据组中相对功角采样时间较早的H个样点数据，30≤H≤90，增加紧靠WAMS数据组相对功角采样时间之后的H个样点数据，这N个样点数据构成一个新的WAMS数据组，返回步骤c。
实施例二
一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法，该方法的步骤与实施例一相同，以PSASP中8机系统中的7号机相对1号机的相对功角信号为例，其中步骤a中，取
Figure 142796DEST_PATH_IMAGE001
=15Hz，步骤b中取N=150，步骤c中取k=7，步骤i中取H=75，G7-G1相对功角信号的EMD分解结果见说明书附图2，G7-G1相对功角信号及其EMD分量的能量统计如表1，表1中，E0为原信号的能量，E1、E2、E3、E4、Er分别为分量c1、c2、c3、c4、r的能量，内蕴模式分量c1~ c4中，能量权重最大的IMF分量c1为主导振荡模式。
8机系统的Q-R特征值分析结果如表2，0.77Hz是阻尼最弱、振幅较强的模式，是主导振荡模式。本发明辨识结果如表3，Prony算法分析结果如表4，对比可知，本发明辨识结果与Q-R特征值分析结果相吻合，且与Prony算法相比，本发明对阻尼比和频率的辨识结果均更接近公认的Q-R特征值分析结果。
表1  G7-G1相对功角信号及其EMD分量的能量统计
E0 E1 E2 E3 E4 Er
5167.90 445.04 0.05 0.06 0.10 4699.80
表2  PSASP的Q-R特征值分析结果
Figure 148667DEST_PATH_IMAGE028
表3  本发明辨识结果
表4  PSASP的 Prony算法拟合结果
时间段 阻尼比 频率（HZ）
0~10s 0.0209 0.7965
5~15s 0.0179 0.7913
10~20s 0.0123 0.7779
本发明能够实现低频振荡的在线分析及预警。

Claims (3)

1.一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法，其特征在于，该方法包含下列步骤：
a、从特高压同步电网广域测量系统的相角测量单元中采集相对功角，将相对功角和采集该相对功角的时间作为一个样点数据，以                                               
Figure 201110084330X100001DEST_PATH_IMAGE002
为采样频率采集样点数据；
b、按照样点数据的时间顺序，连续取N个样点数据，N个样点数据构成一个WAMS数据组；
c、对WAMS数据组进行k点中值滤波或k点均值滤波，滤波后的相对功角信号记为；
d、用Teagar能量算子处理相对功角信号
Figure DEST_PATH_IMAGE006
：
 d1、计算相对功角信号
Figure 621426DEST_PATH_IMAGE006
的Teagar能量算子：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
                            (1)
Figure DEST_PATH_IMAGE010
      (2)
式(1)、(2)中j=3,4，…，N-3；
d2、计算相对功角信号
Figure 912468DEST_PATH_IMAGE006
的振荡频率
Figure DEST_PATH_IMAGE012
：
       
Figure DEST_PATH_IMAGE014
                     (3)
其中
Figure 629888DEST_PATH_IMAGE002
为采样频率；
e、当相对功角信号的振荡频率均大于2.5Hz时，实施步骤i；否则，实施步骤f；
f、对相对功角信号
Figure 35833DEST_PATH_IMAGE006
进行经典模态分解，得到m个轴对称的内蕴模式函数分量和1个直流分量，通过下列式子筛选主导振荡模式分量：
  
Figure DEST_PATH_IMAGE016
                                  (4) 
     （i=1,2，…，m）            (5)
Figure DEST_PATH_IMAGE020
   （i=1,2，…，m）          (6)
式(4)中的
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为相对功角信号
Figure 552134DEST_PATH_IMAGE006
在时间段t1~t2的能量；式(5) 中的
Figure DEST_PATH_IMAGE024
为第i个内蕴模式函数分量的能量；式(6) 中的
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为第i个内蕴模式函数分量
Figure DEST_PATH_IMAGE028
的能量权重；能量权重
Figure 302DEST_PATH_IMAGE026
最大的内蕴模式函数分量即为主导振荡模式分量，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE030
；
g、对步骤f中的主导振荡模式分量按下式（7）计算阻尼比
Figure DEST_PATH_IMAGE032
；
                   
Figure DEST_PATH_IMAGE034
                      (7)
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
，…分别为主导振荡模式分量
Figure 98763DEST_PATH_IMAGE030
在过零点时刻
Figure DEST_PATH_IMAGE042
、
Figure DEST_PATH_IMAGE044
、…所对应的半周期内的幅值，M为数据组对应时间段内相对功角信号
Figure 164676DEST_PATH_IMAGE006
的最大周期数；
h、根据阻尼比
Figure DEST_PATH_IMAGE048
的值，进行低频振荡预警；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE050
时，系统处于正常状态，安全等级为绿色；
当时，系统处于警戒状态，安全等级为黄色；
当时，系统处于紧急状态，安全等级为红色；
i、去除WAMS数据组中相对功角采样时间较早的H个样点数据，增加紧靠WAMS数据组相对功角采样时间之后的H个样点数据，这N个样点数据构成一个新的WAMS数据组，返回步骤c。
2.根据权利要求1所述的一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法，其特征在于，取步骤a中的值为：8 Hz≤
Figure 884729DEST_PATH_IMAGE002
≤15Hz；取步骤b中的N值为：150≤N≤2000；取步骤c中的k值为：3≤k≤9；取步骤i中的H值为：30≤H≤90。
3.根据权利要求1所述的一种电力系统低频振荡在线分析及预警方法，其特征在于，取步骤a中的
Figure 376891DEST_PATH_IMAGE002
=15Hz，取步骤b中的N=150，取步骤c中的k=7，取步骤i中的H=75。
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