CN103840455A - 一种电力系统戴维南等值参数在线识别方法及其装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种电力系统戴维南等值参数在线识别方法，无论系统侧扰动大或者小，该方法在所有时刻都能有效在线识别出参数。包括步骤：建立考虑系统侧变量的数学模型；在线采集变电站电压电流原始数据；将电压电流原始数据经傅里叶变换得到电压电流相量数据；将电压电流相量数据作为输入并利用变量的相互独立性对模型进行寻优求解，并输出辨识结果。本发明还提供一种电力系统戴维南等值参数在线识别装置，无论系统侧扰动大或者小，该装置在所有时刻都能有效在线识别出参数，能更好地为电力系统的安全运行提供保障。

Description

一种电力系统戴维南等值参数在线识别方法及其装置
技术领域
本发明涉及电力系统戴维南等值参数在线识别领域，尤其是无论系统侧扰动大或者小时也能在线识别电力系统戴维南等值参数的方法，以及基于该方法的电力系统戴维南等值参数在线识别装置。 
背景技术
随着技术的发展，基于局部量测和戴维南等值的局部电压稳定在线分析和监测方法能实现对电力系统戴维南等值参数在线识别，并可在线确定节点电压稳定裕度及最大功率极限，确保电力系统的电压稳定安全运行。现有的电力系统戴维南等值参数在线识别方法及装置仅能在系统侧扰动较小负荷侧扰动较大时识别出参数，而在其他大部分时刻无法准确得到戴维南等值参数。这是由于现有的识别方法及装置基于的数学模型假设戴维南等值电势不变造成的，而在实际系统中戴维南等值电势是不断变化的。这就造成了现有方法无法在大部分时刻准确得到戴维南等值参数，仅能在在系统侧扰动较小负荷侧扰动较大时识别出参数。 
发明内容
为克服现有电力系统戴维南等值参数在线识别方法仅能在系统侧扰动较小负荷侧扰动较大时识别出参数的不足，本发明要解决的技术问题在于提供一种电力系统戴维南等值参数在线识别方法，无论系统侧扰动大或者小，该方法在所有时刻都能有效在线识别出参数。 
一种电力系统戴维南等值参数在线识别方法，包括步骤： 
建立考虑系统侧变量的数学模型；在线采集变电站电压电流原始数据；将电压电流原始数据经傅里叶变换得到电压电流相量数据；将电压电流相量数据作为输入并利用变量的相互独立性对模型进行寻优求解，并输出辨识结果。
与现有技术相比较，本发明方法将节点电压、电流变化量分解为负荷侧和系统侧的叠加，建立新的考虑了系统侧变量的数学模型，并利用系统侧、负荷侧电流变量的相互独立性对模型进行求解。该方法避免了现有技术方法假设戴维南等值电势不变这一假设，无论系统侧扰动大或者小，该方法在所有时刻都能有效在线识别出参数。而现有技术方法仅能在系统侧扰动较小负荷侧扰动较大时识别出参数，在其余大部分时间无法提供有效的参数辨识值。 
本发明要解决的技术问题还在于提供一种电力系统戴维南等值参数在线识别装置，无论系统侧扰动大或者小，该装置在所有时刻都能有效在线识别出参数。 
一种电力系统戴维南等值参数在线识别装置，包括： 
电压电流信息采集模块，用于在线获取变电站电压电流信息；
信息处理模块，用于将电压电流信息采集模块采集到的信息经内置算法进行处理分析，并将结果输出到信息输出模块；
信息输出模块，用于显示输出结果。
与现有技术相比较，本发明装置基于的方法将节点电压、电流变化量分解为负荷侧和系统侧的叠加，建立新的考虑了系统侧变量的数学模型，并利用系统侧、负荷侧电流变量的相互独立性对模型进行求解。方法避免了现有技术方法假设戴维南等值电势不变这一假设，无论系统侧扰动大或者小，装置在所有时刻都能有效在线识别出参数。而现有技术装置仅能在系统侧扰动较小负荷侧扰动较大时识别出参数，在其余大部分时间无法提供有效的参数辨识值。 
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。 
图1是本发明方法的总体步骤。 
图2是戴维南等值电路。 
图3是本发明方法的模型求解算法流程图。 
图4是本发明装置的结构示意图。 
具体实施方式
所述电力系统戴维南等值参数在线识别方法的总体步骤如图1，步骤如下： 
建立考虑系统侧变量的数学模型；在线采集变电站电压电流原始数据；将电压电流原始数据经傅里叶变换得到电压电流相量数据；将电压电流相量数据作为输入并利用变量的相互独立性对模型进行寻优求解，并输出辨识结果。
下面对本发明的方法从原理角度进行详细说明： 
第一步，首先建立考虑系统侧变量的数学模型。
戴维南等值电路如图2所示， E 、Z u 、Z c 、V、I分别为戴维南等值电势相量，戴维南等值阻抗，负荷阻抗， 负荷节点电压相量，负荷节点电流相量。 
假设系统戴维南等值阻抗Z u 保持不变(现有模型中假设戴维南等值阻抗和戴维南等值电势都不变)，两个相邻的时刻的有： 
  
Figure 241787DEST_PATH_IMAGE001
     其中  ：
Figure 221244DEST_PATH_IMAGE002
        
式中下标1表示前一时刻的电气量，下标2表示后一时刻的电气量。
两个相邻的时刻的负荷节点电压变化量： 
  
Figure 982DEST_PATH_IMAGE003
将上式E 1分解为E 1-E 2+E 2：
 
Figure 396191DEST_PATH_IMAGE004
上式将ΔV看做两侧电压变化量的叠加。
用ΔV u 表示系统侧变化引起的负荷节点电压变化量，ΔV c 表示负荷侧变化引起的负荷节点电压变化量。则上式变为： 
Figure 272880DEST_PATH_IMAGE005
                                                                                          (1)
其中：
Figure 95343DEST_PATH_IMAGE006
类似的，负荷节点的电流变化量ΔI，也可表示为系统侧引起的电流变化量ΔI u 和负荷侧引起的电流变化量ΔI c 的叠加。推导过程与电压变化量ΔV类似：
Figure 424693DEST_PATH_IMAGE007
                                                                                               (2)
其中：
ΔV u 和ΔI u 之间刚好存在Z c1 倍关系，ΔV c 和ΔI c 之间存在-Z u 倍关系：
Figure 856253DEST_PATH_IMAGE009
                                                                                                   (3)
式(1)(2)(3)整理得：
                                                                                       (4)
上式物理意义在于将节点电压电流相量变化量分解为系统侧和负荷侧的叠加，将系统侧变量考虑进数学模型中。传统模型中假设戴维南等值电势不变，而考虑了系统侧变量的新数学模型没有这一假设，更符合实际情况。
第二步，对考虑了系统侧变量的模型求解。 
式(4)中ΔI u 、ΔI c 分别由系统侧和负荷侧提供。系统侧引起电流变化量和负荷侧引起电流变化量这两个事件是相互独立的，根据概率论ΔI u 、ΔI c 这两个随机变量是相互独立的。进一步根据概率论可知，两个相互独立随机变量的相关系数为0，即： 
Figure 666263DEST_PATH_IMAGE011
                                                                   (5)
 ρ (ΔIu,ΔIc)、cov (ΔIu,ΔIc) 分别表示ΔI u 、ΔI c 这两个变量的相关系数和协方差，D (ΔIu)、D (ΔIc)分别表示ΔI u 和ΔI c 的方差。(注：这里ρ (ΔIu,ΔIc)是复值相关系数，复值相关系数的取值范围是[-1,1]，故上式的取值范围是[0，1]。)
发明的方法基于式(4)，以待求量为自变量，式(5)最小为0时的即是估计值。
以系统侧引起电流变化量和负荷侧引起电流变化量的相关系数绝对值最小为优化目标，求解建立的模型的算法流程： 
1)根据式(4)建立考虑系统侧变量的数学模型。2)设置初始值Z u '=0。3)将Z u '值带入式(4)得到ΔI u '，ΔI c '值。4)计算ΔI u '和ΔI c '的相关系数绝对值|ρ (ΔIu',ΔIc')|。5) 若|ρ (ΔIu',ΔIc')|>ε (ε为足够小的正实数)，按照一定规则（该规则取决于使用的优化算法）改变Z u '的值，转到2步骤继续循环；若|ρ (ΔIu',ΔIc')|≤ε，循环停止，输出此时的Z u '值作为此时的戴维南等值阻抗Z u 。算法流程图如图3。
与现有技术相比较，本发明方法将节点电压、电流变化量分解为负荷侧和系统侧的叠加，建立新的考虑了系统侧变量的数学模型，并利用系统侧、负荷侧电流变量的相互独立性对模型进行求解。该方法避免了现有技术方法假设戴维南等值电势不变这一假设，无论系统侧扰动大或者小，该方法在所有时刻都能有效在线识别出参数。而现有技术方法仅能在系统侧扰动较小负荷侧扰动较大时识别出参数，在其余大部分时间无法提供有效的参数辨识值。 
所述电力系统戴维南等值参数在线识别装置结构示意图如图4，包括： 
电压电流信息采集模块，用于在线获取变电站电压电流信息；
信息处理模块，用于将电压电流信息采集模块采集到的信息经内置算法进行处理分析，并将结果输出到信息输出模块；
信息输出模块，用于显示输出结果。
发明装置基于发明方法实现电力系统戴维南等值参数的在线识别。 
首先，利用电压电流信息采集模块在线采集变电站电压电流原始信息。 
然后，将原始电压电流信息经信息处理模块进行处理。先将原始电压电流信息经快速傅里叶变换得到电压电流相量信息，再将此信息经图3流程处理得到输出信息。 
最后，将信息处理模块输出的信息在信息输出模块上显示出辨识结果，给出实时的电压稳定裕度与功率极限，提供给电力系统分析与决策。 
与现有技术相比较，本发明装置基于的方法将节点电压、电流变化量分解为负荷侧和系统侧的叠加，建立新的考虑了系统侧变量的数学模型，并利用系统侧、负荷侧电流变量的相互独立性对模型进行求解。方法避免了现有技术方法假设戴维南等值电势不变这一假设，无论系统侧扰动大或者小，装置在所有时刻都能有效在线识别出参数。而现有技术装置仅能在系统侧扰动较小负荷侧扰动较大时识别出参数，在其余大部分时间无法提供有效的参数辨识值。 

Claims (7)

1.一种电力系统戴维南等值参数在线识别方法，其特征在于，包括步骤：
建立考虑系统侧变量的数学模型；
在线采集变电站电压电流原始数据；
将电压电流原始数据经傅里叶变换得到电压电流相量数据；
将电压电流相量数据作为输入并利用变量的相互独立性对模型进行寻优求解，并输出辨识结果。
2.根据权利要求1所述的电力系统戴维南等值参数在线识别方法，其特征在于，所述考虑系统侧变量的数学模型包括：将节点电压电流相量变化量分解为系统侧和负荷侧的叠加，建立如下模型。
Figure 667858DEST_PATH_IMAGE001
3.根据权利要求1或2所述的电力系统戴维南等值参数在线识别方法，其特征在于，所述将电压电流相量数据作为输入并利用变量的相互互独立性对模型进行寻优求解，包括步骤：
1)根据式(4)建立考虑系统侧变量的数学模型；
2)设置初始值Z u '=0；
3)将Z u '值带入式(15)得到ΔI u '，ΔI c '值；
4)计算ΔI u '和ΔI c '的相关系数绝对值|ρ (ΔIu',ΔIc')|；
5) 若|ρ (ΔIu',ΔIc')|>ε (ε为足够小的正实数)，按照一定规则（该规则取决于使用的优化算法）改变Z u '的值，转到2步骤继续循环；若|ρ (ΔIu',ΔIc')|≤ε，循环停止，输出此时的Z u '值作为此时的戴维南等值阻抗Z u 。
4.根据权利要求1或者3所述的电力系统戴维南等值参数在线识别方法，其特征在于，所述的利用变量的相互互独立性对模型进行寻优求解，包括：以系统侧引起电流变化量和负荷侧引起电流变化量的相关系数绝对值最小为优化目标。
5.一种电力系统戴维南等值参数在线识别装置，其特征在于，包括：
电压电流信息采集模块，用于在线获取变电站电压电流信息；
信息处理模块，用于将电压电流信息采集模块采集到的信息经内置算法进行处理分析，并将结果输出到信息输出模块；
信息输出模块，用于显示输出结果。
6.根据权利要求5所述的电力系统戴维南等值参数在线识别装置，其特征在于，所述信息处理模块，包括：先将原始电压电流信息经快速傅里叶变换得到电压电流相量信息，再将此信息经内置算法流程处理得到输出信息。
7.根据权利要求5所述的电力系统戴维南等值参数在线识别装置，其特征在于，所述信息输出模块，包括：将信息处理模块输出的信息在信息输出模块上显示出辨识结果，给出实时的电压稳定裕度与功率极限，提供给电力系统分析与决策。
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