CN105242225A - 一种动态相量测量装置的校准系统及其校准方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种动态相量测量装置的校准系统及其校准方法，该校准系统由电流电压输入模块、相量测量模块、校准模块、控制模块、存储器模块和通讯模块构成；所述相量测量模块和电流电压输入模块、校准模块、控制模块相连；所述控制模块和存储器模块、通讯模块、校准模块相连。本发明可为校准各类动态相量测量装置提供手段。本发明采用四分之三基波周期动态相量观测算法测量动态相量，可以提高动态相量测量的准确度。将其作为动态相量测量的参考值，可提高动态相量测量装置校准的有效性。校准结果采用两种表示方法，兼顾了国家标准和国际标准。

Description

一种动态相量测量装置的校准系统及其校准方法

技术领域

本发明涉及一种校准系统及其校准方法，具体涉及一种动态相量测量装置的校准系统及其校准方法。

背景技术

同步相量测量装置(PhasorMeasurementUnit,PMU)、电能质量测量装置等许多电力系统装置中都有动态相量测量的功能。PMU和电能质量监测设备的动态性能十分重要。在实际中，电网电压的幅值、频率和相角难以保持恒定，因此PMU和电能质量监测设备始终需要观测动态信息。准确的观测电网动态，可以及时发现电压暂升暂降、振荡暂态等暂态电能质量问题，全面准确的反应电能质量情况，为提高电能质量提供支撑，为未来电力市场中的公平竞争提供保障。更重要的，当电网发生低频振荡、频率偏移等故障时，如果对电流、电压估计不准确，有可能造成对电网潮流的错误估计，从而导致对电网状态的错误判断和对电网故障的错误分析，引起错误调度，影响电网的安全稳定运行。随着分布式电源大规模接入电网，电网中的干扰因素会不断增多，动态观测对电力系统的作用会愈发显著。

相量测量方法是PMU准确校准动态相量的核心。现阶段，实际动态相量校准设备中主要采用的相量测量算法是离散傅里叶变换相量估计法(discreteFouriertransform,DFT)。DFT可以准确测量静态相量的幅值和频率，但DFT测量动态相量时效果会明显变差。因此，现有动态相量测量方法还很不成熟，不能满足动态相量校准的需要。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种动态相量测量装置的校准系统及其校准方法。

实现上述目的所采用的解决方案为：

一种动态相量测量装置的校准系统，该校准系统由电流电压输入模块、相量测量模块、校准模块、控制模块、存储器模块和通讯模块构成；所述相量测量模块和电流电压输入模块、校准模块、控制模块相连；所述控制模块和存储器模块、通讯模块、校准模块相连。

优选的，所述电流电压输入模块包括滤波器和模数转化装置；

所述滤波器用于滤除输入的模拟量的高频干扰；

所述模数转化装置用于将滤波器滤除后的模拟量转化为数字量；

所述模拟量包括电流和电压。

优选的，所述相量测量模块收到所述电流电压输入模块和卫星接收机输入的信号后，采用四分之三基波周期动态相量观测算法得到被观测相量的值，作为参考值。

优选的，所述校准模块和被校准动态相量测量装置相连；

所述校准模块用于比较被测装置的动态相量测量结果和参考值，得出校准结果。

优选的，所述控制模块用于控制系统的数据交换。

优选的，所述存储器模块用于存储相量观测和校准结果。

优选的，所述通讯模块作为微处理器连接以太网的接口，用于接收指令、上传数据，实现远程控制和分析。

优选的，所述校准方法包括如下步骤：(1)采集四分之三基波周期的模拟数据，组成列向量： $\left(\begin{array}{c}s\left(0\right)\\ s\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ s\left(\frac{3N}{4}-1\right)\end{array}\right),$ N为一个周期的采样点数；

(2)对采集的数据进行Kalman滤波降低噪声、提高信噪比；

(3)由LS法估计被观测相量并做为参考值：

$\left(\begin{array}{c}\hat{p}\\ \widehat{\stackrel{\‾}{p}}\end{array}\right)=2{\left(B_{sq}^H{W}^H{\mathrm{WB}}_{sq}\right)}^{-1}{B}_{sq}^H{W}^{H}W\hat{s}---\left(1\right)$

式中，

$B_{sq}=\left(\begin{array}{cc}{e}^{j\mathrm{\ω}}& e^{-j\mathrm{\ω}}\\ e^{j2\mathrm{\ω}}& e^{-j2\mathrm{\ω}}\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ e^{j\left(\frac{3N}{4}-1\right)\mathrm{\ω}}& e^{-j\left(\frac{3N}{4}-1\right)\mathrm{\ω}}\end{array}\right),$ ω为角频率，j是虚部，N为一个周期的采样点数，W为窗函数，一般选择Hamming窗函数或者Kaiser窗函数，为经过Kalman滤波的列向量， $\hat{s}=\left(\begin{array}{c}\begin{array}{c}\hat{s}\left(0\right)\\ \hat{s}\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ \hat{s}(\frac{3N}{4}-1)\end{array}\end{array}\right);$ 为的共轭相量；W^H为窗函数转置，为B_sq转置；

(4)设被校准装置的相量估计值为p，则采用频率估计误差(FE)、频率变化率估计误差(RFE)和总相量误差(TVE)三种指标评价p。

$I_{FE}=|\hat{f}-f|$

$I_{RFE}=|d\hat{f}/dt-df/dt|$

式中，为参考频率，f为被校准装置测量的频率。

TVE的计算方式如下所示：

$I_{TVE}=\frac{|\hat{p}-p|}{\left|p\right|}$

I_TVE为TVE的值

(5)根据计算结果和输入信息p、频率估计误差(FE)、频率变化率估计误差(RFE)和总相量误差(TVE)给出每次测量的不确定度。

与最接近的现有技术比，本发明提供的技术方案具有以下有益效果：

本发明提供的技术方案可为校准各类动态相量测量装置提供校准手段。本发明采用四分之三基波周期动态相量观测算法测量动态相量，可以提高动态相量测量的准确度。将其作为动态相量测量的参考值，可提高动态相量测量装置校准的有效性。校准结果采用两种表示方法，兼顾了国家标准和国际标准。

附图说明

图1为本发明的系统结构图；

图2为本发明动态相量观测算法的核心思路图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。

如图1所示，一种动态相量测量装置的校准系统，包括电流电压输入模块1、相量测量模块2、校准模块3、控制模块4、存储器模块5和通讯模块6。电流电压输入模块1中包括滤波器和模数转化两个部分，输入的模拟电流量和电压量经滤波器滤除高频干扰后，由模数转化部分将模拟量转化为数字量，转化结果输入相量测量模块2。相量测量模块中采用四分之三基波周期动态相量观测算法测量出动态相量，作为参考值。校准模块3读入相量测量模块2中的参考值和被测装置的相量测量结果，计算测量误差并给出测量不确定度。测量误差可以选择符合GB26862-2011中规定的形式或符合IEEEC37.118-2011中规定的形式。控制模块4负责控制系统内部各模块之间和系统与外界的数据交换。存储器模块5可以存储动态相量测量结果和校准结果。通讯模块6可以将动态相量测量结果和校准结果上传到以太网，进行远程分析和控制。

采用四分之三基波周期动态相量观测算法测量动态相量，减少动态相量的测量时间。

可以根据不同的应用需求选择不同的滤波器和窗函数，配合四分之三基波周期动态相量观测算法。

可以选择动态相量的测量结果符合GB26862-2011中规定的形式或符合IEEEC37.118-2011中规定的形式，兼顾了国家标准和国际标准。

可以根据计算结果和输入信息给出每次测量的不确定度。

可以通过通讯模块接收指令、上传数据，实现远程控制和分析。

一种动态相量测量装置的校准系统的校准方法，包括如下步骤(1)电流电压输入模块接收四分之三基波周期的模拟数据组成列向量 $\left(\begin{array}{c}s\left(0\right)\\ s\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ s\left(\frac{3N}{4}-1\right)\end{array}\right),$ N为一个周期的采样点数；电流电压输入模块的滤波器对组成的列向量数据进行Kalman滤波降低噪声、提高信噪比 $\begin{array}{c}\hat{s}\left(k\right)=\hat{s}\left(k-1\right)+b\left(k\right)\[s\left(k\right)-\hat{s}\left(k-1\right)\]\\ b\left(k\right)=q_1\left(k\right){\[q_1\left(k\right)+{\mathrm{\σ}}_v^2\]}^{-1}\\ q_1\left(k\right)=q\left(k-1\right)+{\mathrm{\σ}}_w^2\\ q\left(k\right)=q_1\left(k\right)-b\left(k\right)q_1\left(k\right)\end{array};$ σ_v为观测噪声，σ_w为建模噪声，电流电压输入模块的模数转化装置将滤波后的模拟信号转化成数字信号并传给计算模块；(2)计算模块通过最小二乘法(LS)估计被观测相量，得式(1)

$\left(\begin{array}{c}\hat{p}\\ \widehat{\stackrel{\‾}{p}}\end{array}\right)=2{\left(B_{sq}^H{W}^H{\mathrm{WB}}_{sq}\right)}^{-1}{B}_{sq}^H{W}^{H}W\hat{s}---\left(1\right)$

式中，

$B_{sq}=\left(\begin{array}{cc}{e}^{j\mathrm{\ω}}& e^{-j\mathrm{\ω}}\\ e^{j2\mathrm{\ω}}& e^{-j2\mathrm{\ω}}\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ e^{j\left(\frac{3N}{4}-1\right)\mathrm{\ω}}& e^{-j\left(\frac{3N}{4}-1\right)\mathrm{\ω}}\end{array}\right),$ ω为角频率，j是虚部，N为一个周期的采样点数，W为窗函数，一般选择Hamming窗函数或者Kaiser窗函数，为经过Kalman滤波的列向量, $\hat{s}=\left(\begin{array}{c}\begin{array}{c}\hat{s}\left(0\right)\\ \hat{s}\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ \hat{s}(\frac{3N}{4}-1)\end{array}\end{array}\right),$ 为的共轭相量；W^H为窗函数转置，为B_sq转置；(3)设被校准装置的相量估计值为p，则采用频率估计误差(FE)、频率变化率估计误差(RFE)和总相量误差(TVE)三种指标评价p。

$I_{FE}=|\hat{f}-f|$

$I_{RFE}=|d\hat{f}/dt-df/dt|$

式中，为参考频率，f为被校准装置测量的频率。

TVE的计算方式如下所示：

$I_{TVE}=\frac{|\hat{p}-p|}{\left|p\right|}$

I_TVE为TVE的值。

(4)根据计算结果和输入信息p、频率估计误差(FE)、频率变化率估计误差(RFE)和总相量误差(TVE)给出每次测量的不确定度。

如图2所示。首先选择合适滤波器处理采集数据，降低数据的信噪比。其次，选择合适的窗函数截取被测量的数据。第三，采用四分之三基波周期动态相量观测算法估计动态相量，作为参考值。最后，计算参考值和被校准设备测量值之间的误差和不确定度，实现校准。

最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种动态相量测量装置的校准系统，其特征在于，该校准系统由电流电压输入模块、相量测量模块、校准模块、控制模块、存储器模块和通讯模块构成；所述相量测量模块分别与电流电压输入模块、校准模块、控制模块相连；所述控制模块分别与存储器模块、通讯模块、校准模块相连。

2.如权利要求1所述校准系统，其特征在于，所述电流电压输入模块包括滤除输入的模拟量的高频干扰的滤波器和将滤波器滤除后的模拟量转化为数字量的模数转化装置；

所述模拟量包括电流和电压。

3.如权利要求1所述校准系统，其特征在于，所述相量测量模块收到所述电流电压输入模块和卫星接收机输入的信号后，采用四分之三基波周期动态相量观测算法得到被观测相量的值，作为参考值。

4.如权利要求1所述校准系统，其特征在于，所述校准模块和被校准动态相量测量装置相连；

所述校准模块用于比较被测装置的动态相量测量结果和参考值，得出校准结果。

5.如权利要求1所述校准系统，其特征在于，所述控制模块用于控制系统的数据交换。

6.如权利要求1所述校准系统，其特征在于，所述存储器模块用于存储相量观测和校准结果。

7.如权利要求1所述校准系统，其特征在于，所述通讯模块作为微处理器连接以太网的接口，用于接收指令、上传数据，实现远程控制和分析。

8.一种使用权利要求1所述校准系统进行校准的校准方法，其特征在于，所述校准方法包括如下步骤：(1)采集四分之三基波周期的模拟数据，组成列向量 $\left(\begin{array}{c}s\left(0\right)\\ s\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ s\left(\frac{3N}{4}-1\right)\end{array}\right);$ N为一个周期的采样点数；

(2)对列向量中的数据进行Kalman滤波和模数转换；

(3)通过下式求得被观测相量的值并将做为参考值：

$\left(\begin{array}{c}\hat{p}\\ \widehat{\stackrel{\‾}{p}}\end{array}\right)=2{\left(B_{sq}^H{W}^H{\mathrm{WB}}_{sq}\right)}^{-1}{B}_{sq}^H{W}^{H}W\hat{s}---\left(1\right)$

式中， $B_{sq}=\left(\begin{array}{cc}{e}^{j\mathrm{\ω}}& e^{-j\mathrm{\ω}}\\ e^{j2\mathrm{\ω}}& e^{-j2\mathrm{\ω}}\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ e^{j\left(\frac{3N}{4}-1\right)\mathrm{\ω}}& e^{-j\left(\frac{3N}{4}-1\right)\mathrm{\ω}}\end{array}\right),$ ω为角频率，j是虚部，N为一个周期的采样点数，W为窗函数，一般选择Hamming窗函数或者Kaiser窗函数，为经过Kalman滤波的列向量， $\hat{s}=\left(\begin{array}{c}\begin{array}{c}\hat{s}\left(0\right)\\ \hat{s}\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ \hat{s}(\frac{3N}{4}-1)\end{array}\end{array}\right),$ 为的共轭相量；W^H为窗函数转置，为B_sq转置；

(4)设被校准装置的相量估计值为p，则计算频率估计误差(FE)、频率变化率估计误差(RFE)和总相量误差(TVE)三种指标评价p，按下式计算TVE：

$I_{TVE}=\frac{|\hat{p}-p|}{\left|p\right|}$

I_TVE为TVE的值；

(5)根据p、频率估计误差(FE)、频率变化率估计误差(RFE)和总相量误差(TVE)给出每次测量的不确定度。