CN102970180A - 一种电力系统广域测量系统通信时延的实时仿真方法 - Google Patents

Abstract

一种电力系统广域测量系统通信时延的实时仿真方法，包括进行一次仿真运算后对关注的多个WAMS量测分别执行小步长子流程，获得多个量测受通信网络时延影响的值；然后判断是否到达一次WAMS测量周期，不是则进行下一次仿真，是则对关注的多个量测分别执行大步长子流程，获得多个量测受通信网络时延影响的值，并协调处理多个受时延影响的量测数据。发明方法中不同的量测可以使用不同的时延序列以模仿相应的信道特性，使仿真的通信时延非常接近真实的WAMS并可对丢包、通信失败等各种网络状态进行模拟仿真。本发明方法易于编程实现并嵌入到实时仿真系统中，可进一步对其输出的受通信网络时延影响的WAMS数据进行分析处理，具有很好的扩展性。

Description

一种电力系统广域测量系统通信时延的实时仿真方法

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，尤其是涉及一种电力系统广域测量系统通信时延的实时仿真方法。

背景技术

为了保证为飞速发展的现代社会提供安全、可靠、经济的电能，现代电力系统的各大区域电网互相联接，形成了地域跨度达几千千米的广域电力系统。广域电力系统在显著提高安全性、可靠性和经济性的同时，广域电力系统的动态控制问题也变得更加严峻。随着通信技术的进步，电力系统广域测量系统（WAMS）快速发展，WAMS测量终端——同步相量测量单元（PMU）逐渐布置在了电力系统的关键节点（通常为广域电力系统中所有的500kV节点及重要的220kV节点）。WAMS正逐步成为广域电力系统动态监测与控制的重要数据平台。

电力系统广域测量系统的测量数据更新间隔通常为10ms至20ms，且存在具有分布特性的网络通信时延。工作人员在已有的电力系统广域测量系统工程中，对通信网络时延进行了实测，得到的结论为其通信时延具有分布特性，具有一个平均的网络时延，越大或越小的通信时延出现的概率越小。典型的数据为，平均时延为10ms左右，但是仍会有80ms的时延时而出现。

用于广域电力系统的基于WAMS数据的动态监测与控制的相关研究需要以实际的电力系统试验为基础。在实际运行的广域电力系统中进行一次试验的代价极高，研究人员通常以计的算机仿真试验代替实际广域电力系统中的试验。

在电力系统的计算机仿真中，动态监测与控制使用的均为没有考虑通信网络特性的实时数据。以实时数字仿真器（RTDS，Real Time Digital Simulator）系统为代表的电力系统设备硬件在环试验平台能通过功率放大器等设备真实还原电力系统设备的安装环境。RTDS虽然能使用其自带的GT-net板卡或接入PMU设备仿真WAMS功能，但是实验室中难以搭建与真实WAMS相近的通信网络，导致难以仿真WAMS受通信网络时延的影响。

综上，现有的电力系统仿真方法中，均难以仿真通信网络时延对WAMS的影响，亟需一种在实时仿真系统中，可以仿真与实际WAMS通信网络特性相同的通信时延的方法。

发明内容

为了克服现有技术缺陷，本发明提出了一种电力系统广域测量系统通信时延的实时仿真方法。

本发明的技术方案为一种电力系统广域测量系统通信时延的实时仿真方法，定义变量j的初始值为0；设关注的WAMS量测有K个，对应有K组中间辅助变量，每组中间辅助变量包括相应的测量值缓冲数据序列、通信时延缓冲数据序列、时延数据序列和WAMS数据链；所述测量值缓冲数据序列是用于存放当前仿真时刻起至之前最大仿真时延dT_max段内的测量值的序列，所述通信时延缓冲数据序列是用于存放与测量值缓冲数据序列中量测值的对应时延数据的序列，所述时延数据序列是用于存放待仿真的时延数据的序列，所述WAMS数据链是根据时标信息进行同步的带时标WAMS测量数据的序列；

每当完成一个仿真步长的仿真计算后，得到多个量测的瞬时值，开始当前仿真步长的通信时延仿真，通信时延仿真包括以下步骤，

步骤1，令j＝j+1；

步骤2，根据限定处理时延的最大循环次数N值对关注的K个WAMS量测分别执行小步长子流程，所述小步长子流程以实时仿真系统的仿真步长dt实时输出量测受通信时延影响的值；

其中，

dT为WAMS测量步长，仿真的最大时延为dT_max；

步骤3，输出经过小步长子流程处理后的K个WAMS量测的受通信网络时延影响的值；

步骤4，判断是否到达一次WAMS测量周期，判断条件为j等于M，如果不相等，则没有到达WAMS测量周期，进行下一次仿真，再次执行步骤1；如果相等，则到达一次WAMS测量周期，继续执行步骤5；

其中，

dt为实时仿真系统的仿真步长，dT为WAMS测量步长；

步骤5，根据限定处理时延的最大循环次数N值对关注的K个WAMS量测分别执行大步长子流程，所述大步长子流程用于以WAMS测量步长dT输出量测受通信时延影响的值以及相应的时标；

步骤6，根据经过大步长子流程处理后的K个WAMS量测的对应的WAMS数据链，协调处理K个受时延影响的量测数据；

步骤7，结束当前仿真步长的通信时延仿真。

而且，步骤2中，将关注的WAMS量测依次标记为第k个量测，k=1，...,K；

对第k个量测执行的小步长子流程如下：

步骤a，初始化变量i=0；

步骤b，判断i是否小于N，若i大于等于N，则结束小步长子流程，进入步骤3；若i小于N则继续进行步骤c；

步骤c，逐一判断通信时延缓冲数据序列中的第i个受时延影响的测量值是否能用；具体方法为，设通信时延缓冲数据序列为td_buf，从通信时延缓冲数据序列td_buf中读取第k个量测的第i个通信时延缓冲数据td_buf(k)(i)，记为t，表达式为，

t=td_buf(k)(i)

然后，判断t的值是否与预设的特殊网络状态对应的数值之一相等，若没有相等的情况，则执行步骤d；若有相等的情况，则进行针对该特殊状态的相应处理，i＝i+1，并返回步骤a；

步骤d，判断第i个受时延影响的测量值是否能用，包括先用t值减相应的时延，表达式为，

t=t-i×dT-j×dt

若t>0，则该时刻受时延影响的测量值不能用，i=i+1，并返回步骤b；若t<0，则执行步骤e；

步骤e，计算第k个量测受时延影响后的实时测量值yk_out为，

yk_out=y_buf(k)(i)

其中，y_buf为测量值缓冲数据序列，y_buf(k)(i)为第k个量测的第i个测量值缓冲数据；

步骤f，结束小步长子流程。

而且，步骤5中，将关注的WAMS量测依次标记为第k个量测，k=1,…,K；

对第k个量测执行的大步长子流程如下：

步骤a，初始化变量i=0；

步骤b，判断i是否小于N，若i大于等于N，则结束大步长子流程，进入步骤6；若i小于N则继续进行步骤c；

步骤c，逐一判断通信时延缓冲数据序列中的第i个受时延影响的测量值是否能用；具体方法为，从通信时延缓冲数据序列td_buf中读取第k个量测的第i个通信时延缓冲数据td_buf(k)(i)，记为t，表达式为，

t=td_buf(k)(i)

然后，判断t的值是否与预设的特殊网络状态对应的数值之一相等，若没有相等的情况，则执行步骤d；若有相等的情况，则进行针对该特殊状态的相应处理，则i=i+1，并返回步骤a；

步骤d，判断第i个受时延影响的测量值是否能用，包括先用t值减相应的时延，表达式为，

t=t-i×dT

若t>0，则该时刻受时延影响的测量值不能用，i=i+1，并返回步骤b；若t<0，则执行步骤e；

步骤e，计算第k个量测受时延影响后，用于保存的测量值yk_d为，

yk_d=y_buf(k)(i)

其中，y_buf为测量值缓冲数据序列，y_buf(k)(i)为第k个量测的第i个测量值缓冲数据；

步骤f，更新测量值缓冲数据序列、通信时延缓冲数据序列如下，

y_buf(k)(M-1)=y_buf(k)(M-2);

...

y_buf(k)(2)=y_buf(k)(1);

y_buf(k)(1)=y_buf(k)(0);

y_buf(k)(0)=yk;

及

td_buf(k)(M-1)=td_buf(k)(M-2);

...

td_buf(k)(2)=td_buf(k)(1);

td_buf(k)(1)=td_buf(k)(0);

td_buf(k)(0)=td_new(k);

其中，yk为实时仿真系统中第k个量测的实时量测值，td_new(k)为依次从自第k个量测的相应时延数据序列中取的一个数据；

步骤g，结束大步长子流程。

本发明所提供技术方案的优点如下：

1.本发明方法中使用的时延数据为给定序列，该时延数据序列可以任意给定，既可使用给定分布特性的随机序列，也可使用在实际WAMS通信网络中实测的时延序列；同时不同的WAMS量测可以分别使用不同的时延数据序列以模仿不同信道的不同特性，使得实时仿真系统仿真的通信时延非常接近真实的WAMS，节约实际广域电力系统中的操作成本。

2.本发明方法中使用给定的时延数据序列，故可设定序列中的特定值对应丢包、通信失败等各种网络状态，进而在实时仿真系统中可以对这些特殊状态进行模拟仿真。

3.本发明方法易于编程实现并嵌入到实时仿真系统中，同时可进一步对其输出的受通信网络时延影响的WAMS数据进行分析、处理，具有很好的扩展性。

附图说明

图1是本发明实施例的仿真流程图。

图2是本发明实施例的小步长子流程图。

图3是本发明实施例的大步长子流程图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。

本发明方法中假定时延数据已知，使用给定的时延数据序列，该时延数据序列可以根据仿真要求任意给定，既可使用给定分布特性生成的随机序列，也可使用在实际WAMS通信网络中实测的时延数据序列；另外，不同的量测可以使用不同的时延数据序列以模仿不同信道的不同特性。在时延数据序列中，可设定序列中的特定值对应丢包、通信失败等各种网络状态，进而在实时仿真系统中对这些特殊状态进行处理。在下述流程中，设定时延数据序列中数值0对应丢包情况，实时仿真中的处理方法为去掉相应测量数据。

在电力系统的实时仿真系统中，使用的仿真步长通常小于电力系统半个周波（通常为20ms的一半，为10ms），以RTDS为例，通常使用的仿真步长为50us。WAMS中使用的测量间隔通常为10ms。在本发明方法中，合理的设定WAMS测量步长为实时系统仿真步长的整数倍，该倍数为M。M可按下式计算，例如在仿真步长为50us时，M=10×1000/50=200。

$M=\frac{\mathrm{dT}}{\mathrm{dt}}$

其中，dt为实时仿真系统的仿真步长，dT为WAMS测量步长。M在程序中用于判断仿真是否到达一次WAMS测量周期，以执行WAMS相应功能。

本发明方法中，设定仿真的最大时延为dT_max，在生成时延数据序列时，凡超过该时延的数据视为丢包，该数据被置为0，则时延序列中的数据均小于dT_max。设定N为定处理时延的最大循环次数，N可按下式计算，

$N=\frac{{\mathrm{dT}}_{\max }}{\mathrm{dT}}$

通常，WAMS中的量测有多个，即有多个模拟量信号，本发明方法中设定仿真中关注的WAMS量测有K个，则有K组仿真中使用的中间辅助变量，每组中间辅助变量包括相应的测量值缓冲数据序列、通信时延缓冲数据序列、时延数据序列、WAMS数据链等变量。测量值缓冲数据序列用于存放当前仿真时刻起至之前最大仿真时延dT_max段内的测量值序列，共N个数据，是用于判断各时刻量测值是否可用的缓冲数据；通信时延缓冲数据序列用于存放与测量值缓冲数据序列中量测值的对应时延数据，同样也有N个数据；时延数据序列用于存放待仿真的时延数据，供通信时延缓冲数据序列更新时使用；WAMS数据链为根据时标信息进行同步的带时标WAMS测量数据序列。

实施例提供的流程可编程实现，并在实时仿真系统中的自动运行。具体实现时，实时仿真系统对一个仿真步长进行仿真计算结束后，进行附带的通信时延仿真，通信时延仿真结束后，结束当前仿真步长下的所有仿真计算，按同样方式进行下一仿真步长的仿真计算，并再次通信时延仿真。实施例提供的通信时延仿真实现流程中设有用于判断是否到达一次WAMS测量周期的变量j，j的初始值为0。整个通信仿真开始时，对所有变量进行初始化，测量值变量和时延变量均初始化为0。如图1所示，仿真系统完成一个仿真步长的仿真计算后，针对该仿真步长进行的具体通信时延仿真实现流程包括下述步骤：

步骤1，开始进行当前仿真步长的通信时延仿真，令j＝j+1。

步骤2，根据限定处理时延的最大循环次数N值对关注的K个WAMS量测分别执行小步长子流程。小步长子流程在实时仿真系统中以仿真步长dt实时输出量测受通信时延影响的值，将关注的K个WAMS量测依次标记为第k个量测，k=1，...,K。

如图2所示，对第k个量测执行的小步长子流程如下：

步骤a，初始化变量i=0，变量i用于计数处理时延的循环次数。

步骤b，判断是否到达限定的处理时延的最大循环次数，即比较i与N的大小，若i大于等于N，则结束小步长子流程，进入步骤3；若i小于N则继续进行步骤c。

步骤c，逐一判断测量值缓冲数据序列中的第i个受时延影响的测量值是否能用。具体实施时，可以预先设定时延数据序列中的不同数值对应不同的特殊网络状态以便在由时延数据序列更新后的通信时延缓冲数据序列中检测并仿真处理这些特殊网络状态。具体实现方法为，从通信时延缓冲数据序列td_buf中读取第k个量测的第i个通信时延缓冲数据td_buf(k)(i)，记为t，表达式为，

t=td_buf(k)(i)

然后，判断t的值是否与预设的特殊网络状态对应的数值之一相等，若没有相等的情况，则执行步骤d；若有相等的情况，则需要进行针对该特殊状态的相应处理。实施例设定时延数据序列中数值0对应丢包情况，当检测到第k个量测的第i个通信时延缓冲数据td_buf(k)(i)的值为0时，出现丢包情况，处理方法为去掉该测量数据，则i=i+1，并返回步骤a。

步骤d，第i个受时延影响的测量值不是特定网络状态，继续判断第i个受时延影响的测量值是否能用，t值减相应的时延，表达式为，

t=t-i×dT-j×dt

若t>0，则该时刻受时延影响的测量值不能用，i=i+1，并返回步骤b。若t<0，则执行步骤e。

步骤e，第i个受时延影响的测量值能用，则第k个量测受时延影响后的实时测量值yk_out为，

yk_out=y_buf(k)(i)

其中，y_buf为测量值缓冲数据序列，y_buf(k)(i)为第k个量测的第i个测量值缓冲数据。

步骤f，结束小步长子流程。

步骤3，输出经过小步长子流程处理后的K个WAMS量测的受通信网络时延影响的值。应用中若实际仿真若不需要小步长子流程提供的K个WAMS量测受通信网络时延影响值，则可省略步骤2、3，执行步骤1后直接跳转至步骤4。

步骤4，判断是否到达一次WAMS测量周期，判断条件为j等于M，如果不相等，则没有到达WAMS测量周期，再次返回步骤1；如果相等，则到达一次WAMS测量周期，继续执行步骤5。

步骤5，根据限定处理时延的最大循环次数N值对关注的K个WAMS量测分别执行大步长子流程。大步长子流程在实时仿真系统中以WAMS测量步长dT输出量测受通信时延影响的值以及相应的时标，供后续协调处理K个量测数据及将量测数据存入WAMS数据库时使用。设其中关注的WAMS量测依次标记为第k个量测，k=1，...,K。

如图3所示，对第k个量测执行的大步长子流程如下：

步骤a，初始化变量i=0，变量i用于计数处理时延的循环次数。

步骤b，判断是否到达限定的处理时延的最大循环次数，即比较i与N的大小，若i大于等于N，则结束大步长子流程；若i小于N则继续进行步骤c。

步骤c，逐一判断通信时延缓冲数据序列中的第i个受时延影响的测量值是否能用。具体方法为，从通信时延缓冲数据序列td_buf中读取第k个量测的第i个通信时延缓冲数据td_buf(k)(i)，记为t，表达式为，

t=td_buf(k)(i)

然后，判断t的值是否与预设的特殊网络状态对应的数值之一相等，若没有相等的情况，则执行步骤d；若有相等的情况，则需要进行针对该特殊状态的相应处理；实施例设定时延数据序列中数值0对应丢包情况，当检测到第k个量测的第i个通信时延缓冲数据td_buf(k)(i)的值为0时，出现丢包情况，处理方法为去掉该测量数据，则i=i+1，并返回步骤a。

步骤d，不是特定网络状态，继续判断第i个受时延影响的测量值是否能用，t值减相应的时延，表达式为，

t=t-i×dT

若t>0，则该时刻受时延影响的测量值不能用，i=i+1，并返回步骤b。若t<0，则执行步骤e。

步骤e，第i个受时延影响的测量值能用，则第k个量测受时延影响后，用于保存的测量值yk_d为，

yk_d=y_buf(k)(i)

其中，y_buf为测量值缓冲数据序列，y_buf(k)(i)为第k个量测的第i个测量值缓冲数据。第k个量测相应的时标信息为n(k)，n(k)=i。具体实施时，可以使用WAMS实时数据库中数据对应的数组位置n(k)代表数据的时标信息实现同一时刻不同量测数据对齐的功能，即根据n(k)将保存的测量值yk_d存入WAMS实时数据库的相应位置。

步骤f，更新测量值缓冲数据序列、通信时延缓冲数据序列。

y_buf(k)(M-1)=y_buf(k)(M-2);

...

y_buf(k)(2)=y_buf(k)(1);

y_buf(k)(1)=y_buf(k)(0);

y_buf(k)(0)=yk;

及

td_buf(k)(M-1)=td_buf(k)(M-2);

...

td_buf(k)(2)=td_buf(k)(1);

td_buf(k)(1)=td_buf(k)(0);

td_buf(k)(0)=td_new(k);

其中，yk为实时仿真系统中第k个量测的实时量测值，td_new(k)为依次从自第k个量测相应的时延数据序列中取的一个数据。

步骤g，结束大步长子流程。

步骤6，根据经过大步长子流程处理后的K个WAMS量测对应的WAMS数据链，协调处理K个受时延影响的量测数据。具体的协调处理可按照实际仿真要求及动态监测或控制算法的原理进一步实现，具体实施时可灵活扩展。

步骤7，结束当前仿真步长的通信时延仿真。恢复变量j的初始值，即j=0。开始下一仿真步长的电力系统仿真计算，计算完成后，再次返回执行步骤1，针对下一仿真步长进行以上通信时延仿真实现流程。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (3)

1.一种电力系统广域测量系统通信时延的实时仿真方法，其特征在于：定义变量j的初始值为0；设关注的WAMS量测有K个，对应有K组中间辅助变量，每组中间辅助变量包括相应的测量值缓冲数据序列、通信时延缓冲数据序列、时延数据序列和WAMS数据链；所述测量值缓冲数据序列是用于存放当前仿真时刻起至之前最大仿真时延dT_max段内的测量值的序列，所述通信时延缓冲数据序列是用于存放与测量值缓冲数据序列中量测值的对应时延数据的序列，所述时延数据序列是用于存放待仿真的时延数据的序列，所述WAMS数据链是根据时标信息进行同步的带时标WAMS测量数据的序列；

每当完成一个仿真步长的仿真计算后，得到多个量测的瞬时值，开始当前仿真步长的通信时延仿真，通信时延仿真包括以下步骤，

步骤1，令j＝j+1；

步骤2，根据限定处理时延的最大循环次数N值对关注的K个WAMS量测分别执行小步长子流程，所述小步长子流程以实时仿真系统的仿真步长dt实时输出量测受通信时延影响的值；

其中，

dT为WAMS测量步长，仿真的最大时延为dT_max；

步骤3，输出经过小步长子流程处理后的K个WAMS量测的受通信网络时延影响的值；步骤4，判断是否到达一次WAMS测量周期，判断条件为j等于M，如果不相等，则没有到达WAMS测量周期，进行下一次仿真，再次执行步骤1；如果相等，则到达一次WAMS测量周期，继续执行步骤5；

其中，

dt为实时仿真系统的仿真步长，dT为WAMS测量步长；

步骤5，根据限定处理时延的最大循环次数N值对关注的K个WAMS量测分别执行大步长子流程，所述大步长子流程用于以WAMS测量步长dT输出量测受通信时延影响的值以及相应的时标；

步骤6，根据经过大步长子流程处理后的K个WAMS量测的对应的WAMS数据链，协调处理K个受时延影响的量测数据；

步骤7，结束当前仿真步长的通信时延仿真。

2.根据权利要求1所述电力系统广域测量系统通信时延的实时仿真方法，其特征在于：步骤2中，将关注的WAMS量测依次标记为第k个量测，k=1，...,K；

对第k个量测执行的小步长子流程如下：

步骤a，初始化变量i=0；

步骤b，判断i是否小于N，若i大于等于N，则结束小步长子流程，进入步骤3；若i小于N则继续进行步骤c；

步骤c，逐一判断通信时延缓冲数据序列中的第i个受时延影响的测量值是否能用；具体方法为，设通信时延缓冲数据序列为td_buf，从通信时延缓冲数据序列td_buf中读取第k个量测的第i个通信时延缓冲数据td_buf(k)(i)，记为t，表达式为，

t=td_buf(k)(i)

然后，判断t的值是否与预设的特殊网络状态对应的数值之一相等，若没有相等的情况，则执行步骤d；若有相等的情况，则进行针对该特殊状态的相应处理，i=i+1，并返回步骤a；

步骤d，判断第i个受时延影响的测量值是否能用，包括先用t值减相应的时延，表达式为，

t=t-i×dT-j×dt

若t>0，则该时刻受时延影响的测量值不能用，i=i+1，并返回步骤b；若t<0，则执行步骤e；

步骤e，计算第k个量测受时延影响后的实时测量值yk_out为，

yk_out=y_buf(k)(i)

其中，y_buf为测量值缓冲数据序列，y_buf(k)(i)为第k个量测的第i个测量值缓冲数据；

步骤f，结束小步长子流程。

3.根据权利要求1或2所述电力系统广域测量系统通信时延的实时仿真方法，其特征在于：步骤5中，将关注的WAMS量测依次标记为第k个量测，k=1，...,K；

对第k个量测执行的大步长子流程如下：

步骤a，初始化变量i=0；

步骤b，判断i是否小于N，若i大于等于N，则结束大步长子流程，进入步骤6；若i小于N则继续进行步骤c；

步骤c，逐一判断通信时延缓冲数据序列中的第i个受时延影响的测量值是否能用；具体方法为，从通信时延缓冲数据序列td_buf中读取第k个量测的第i个通信时延缓冲数据td_buf(k)(i)，记为t，表达式为，

t=td_buf(k)(i)

然后，判断t的值是否与预设的特殊网络状态对应的数值之一相等，若没有相等的情况，则执行步骤d；若有相等的情况，则进行针对该特殊状态的相应处理，则i=i+1，并返回步骤a；

步骤d，判断第i个受时延影响的测量值是否能用，包括先用t值减相应的时延，表达式为，

t=t-i×dT

若t>0，则该时刻受时延影响的测量值不能用，i=i+1，并返回步骤b；若t<0，则执行步骤e；

步骤e，计算第k个量测受时延影响后，用于保存的测量值yk_d为，

yk_d=y_buf(k)(i)

其中，y_buf为测量值缓冲数据序列，y_buf(k)(i)为第k个量测的第i个测量值缓冲数据；

步骤f，更新测量值缓冲数据序列、通信时延缓冲数据序列如下，

y_buf(k)(M-1)=y_buf(k)(M-2);

...

y_buf(k)(2)=y_buf(k)(1);

y_buf(k)(1)=y_buf(k)(0);

y_buf(k)(0)=yk;

及

td_buf(k)(M-1)=td_buf(k)(M-2);

...

td_buf(k)(2)=td_buf(k)(1);

td_buf(k)(1)=td_buf(k)(0);

td_buf(k)(0)=td_new(k);

其中，yk为实时仿真系统中第k个量测的实时量测值，td_new(k)为依次从自第k个量测的相应时延数据序列中取的一个数据；

步骤g，结束大步长子流程。

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