CN109710018A - 功率系统模型参数调节工具 - Google Patents

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A.梅农
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Abstract

一种功率系统模型参数调节工具，其包含服务器控制处理器和模型校准单元，所述服务器控制处理器与多个扰动事件的相量测量单元监测的数据记录进行通信，所述模型校准单元提供事件筛选、功率系统模型仿真、和模型参数的同时调整。模型校准执行使用默认模型参数的仿真，处理器将仿真结果与所监测的数据进行比较。如果预测在阈值内，则终止调节；否则执行参数可识别性分析以确定各种模型参数对功率系统模型精确度的不同作用，选择引起功率系统模型预测中的降级的参数集合，并且用被选择以减少降级的值来更新对应于参数集合的成员的默认模型参数。一种方法和一种非暂态计算机可读介质也被公开。

Description

功率系统模型参数调节工具
政府支持
根据合同No.DE-OE0000858利用由美国能源部所提供的政府支持。
背景技术
功率系统模型在提供功率系统稳定性的关键分析中是有用的。用于功率系统模型的确认和/或校准的一种传统途径是在临时时段内将感兴趣的功率系统组件从电分配电网中断开。功率系统组件（诸如功率设备）的断开降低了电分配电网以最节省成本的方式来提供充足功率以满足需求的能力。
用于确认和/或校准功率系统模型的另一个传统途径是在远程测量点处将一个或多个相量测量单元（PMU）安装到电分配电网中。PMU能在这些远程点处测量电网上存在的（一个或多个）电波的特性。所捕获的测量能被用于确认和/或校准功率系统组件模型，而无需将组件从电网中断开。然而在此传统途径下，模型校准结果仅对于特定扰动有效。无法保证，对于后续扰动，使用先前扰动所调整的参数值仍然有效。此外，参数可识别性研究围绕默认参数值而进行。高度局部化的可识别性研究能够影响用于调整感兴趣的组件的确认/校准算法的性能。
从本领域中缺少的是用于调整功率系统模型的确认/校准算法，其对实际PMU测量数据起杠杆作用以改进用于多个可能扰动的模型而无需将功率系统组件其本身从电分配电网中断开以执行模型校准。
附图说明
图1描绘了依照实施例的系统，所述系统包含功率系统模型参数调节工具；
图2描绘了依照实施例的过程，所述过程用于功率系统模型参数调节；
图3描绘了依照实施例的螺线图，所述螺线图示出功率系统模型的预测的参数灵敏度；
图4描绘了依照实施例的螺线图，所述螺线图示出功率系统模型的有功功率预测的参数灵敏度；以及
图5描绘了依照实施例的螺线图，所述螺线图示出功率系统模型的无功功率预测的参数灵敏度。
具体实施方式
实施系统和方法提供了用于基于扰动的模型确认和或校准的功率系统模型参数调节工具。此调节工具能改进用于被用作功率生成系统的各种类型的动力装置（即，发电设备、可再生能源源、控制装置、动力负载、等等）的功率系统模型的精确性。依照实施例，针对多个扰动从PMU获得的高保真度扰动测量数据能起杠杆作用以改进功率系统模型，使得能够满足强制的电网可靠性要求。
依照实施例，参数调节工具使用来自多个扰动的PMU数据以执行分析。此调节分析能识别功率系统模型中的装置参数灵敏度的相关性和量值。从分析中，受一个（或多个）选择的扰动所影响的功率系统模型参数的集合被传递到模型校准算法。参数的集合能包含受（一个或多个）具体选择的扰动影响最大（即，导致功率系统模型预测性能中的最大降级）的那些模型参数。依照实施例，参数灵敏度研究能针对不同类型的扰动而进行以识别哪些参数应该被包含在所述集合中。
实施模型校准算法调整了功率系统模型的这些传递的参数以使由模型所生成的输出更接近地匹配由PMU针对所选择的扰动所收集的信号。在一些实现中，例如，生成的输出能是真实且无功功率输出。依照实施例，参数调整考虑多个扰动的作用以达到全局模型确认/校准，以最佳地适配多种扰动。依照实施例，校准步骤能同时针对多个扰动调整参数。
实施途径能顾及功率系统模型中的非线性；顾及多个不同的扰动事件；校准结果能围绕假定的默认参数值而被局部化。参数的物理约束在模型校准期间被强加，并且实施校准算法避免了调整可能已经被设置为其真（例如，最佳）值的模型参数。
图1描绘了依照实施例的系统100，其包含功率系统模型参数调节工具110。实施参数调节工具120能包含与数据存储140进行通信的服务器130。
服务器130能包含与参数调节工具的其它组件进行通信的控制处理器131。控制处理器131访问计算机可执行指令141，其在一些实现中能在数据存储140中被存储。服务器控制处理器131能通过执行可执行指令141来支持用于基于扰动的模型确认和或校准的实施功率系统模型参数调节。专用硬件、软件模块、和/或固件能实现在本文中被公开的实施途径。
服务器130能直接地和/或跨电子通信网络118与数据存储140进行通信。所述电子通信网络能是、能包括、或能部分是私有互联网协议（IP）网络，因特网，集成服务数字网络（ISDN），帧中继连接，连接到电话线的调制解调器，公共交换电话网络（PSTN），公共或私有数据网络，局域网（LAN），城域网（MAN），广域网（WAN），有线或无线网络，本地、区域、或全球通信网络，企业内联网，前述网络的任何组合，和/或任何其它合适的通信部件。应该认识到，本文中所公开的技术和系统不受网络118的性质所限制。
功率系统能包含功率生成系统110，其将电功率提供到电功率分配电网112。PMU115能被耦合到所述电功率分配电网以监测信号特性（例如，电压（V）、频率（F）、活动（active）无功功率（P）、以及稳定（nonactive）无功功率（Q））。由PMU 115获得的数据能跨电子通信网络118被提供到参数调节工具120。此数据能被存储在数据记录PMU监测的数据143中。应该容易理解的是，功率系统不限于单个功率生成系统；电功率电网能是多个生产方（功率生成系统）、传输线、变电站、变压器、和负载（功率用电设备）的广阔的、互连的网络；并且多个PMU能在多个位置被耦合到功率电网。
在传统途径下，针对一个事件（例如，分开地对待每个扰动事件）调整（“校准”）功率系统模型。此传统途径导致严重限制对于响应于后续事件令人满意地预测功率系统的性能的该模型的性能。因为实施途径同时执行跨多个事件的功率系统参数调整，所以这些系统参数能被提供到功率系统模型。通过将所调整的参数结合到功率系统模型中，该模型能比传统校准（“调整”）的模型更精确地预测功率系统性能。
依照实施例，所述参数调节工具针对所有所选择的扰动来生成轨迹（trajectory）灵敏度矩阵。通过扰乱每个模型参数并将所扰乱的参数值馈送到模型校准单元133来生成这些矩阵。取决于被考虑的扰动的数量，模型校准算法144能遵循两个选项。
如果扰动的数量足够大使得所有扰动的灵敏度矩阵的零空间的并集具有比参数数量更高的秩，则实施模型校准算法能解决最优化问题以找到具有到所有零空间的最小总距离的解决方案。该解决方案反映了在这些扰动的一个或多个中具有相关性的参数集合。因此，此类解决方案给出跨扰动的参数的综合可识别性秩评定（ranking）。
如果扰动的数量小，则能通过模型校准算法144来实现第二选项。此第二选项评估针对每个扰动的参数的可识别性，然后运算跨扰动的平均可识别性秩评定。由于以参数的默认值来进行灵敏度研究，所以当参数的值远远偏离它们的默认值时，参数调节工具也能执行全局灵敏度一致性研究。此类研究能在整个参数空间中描画参数灵敏度的几何形状。
由于不同事件可能具有不同特性，所以对应于每个单个事件的传统可识别性分析可能不适用于其它事件。例如，针对事件A的最可识别参数的集合可能对于事件B不是可识别的。于是，对于单个事件校准，参数的此集合的值仅由传统途径所调整以使输出匹配事件A的测量数据。但是当所调整的参数值被用于仿真事件B时，在来自功率系统模型的仿真输出和来自PMU的测量数据之间仍然可能存在差异。
依照实施例，因为存在来自多个事件的测量数据的可用性，跨多个事件的综合可识别性研究能被执行。此综合研究能为多个扰动的同时校准提供最可识别的参数集合。依照实施例，此参数集合能被用于将功率系统模型146调整为更好地同时匹配（当与传统调整的功率系统模型相比时）多个事件的测量数据。
当考虑N事件的量时，将奇异值分解（SVD）分析应用于灵敏度轨迹矩阵，这导致零空间的量等于N的值。针对一个事件的零空间也能被解译为其中参数灵敏度是未知数的齐次代数等式的系统。由于来自一个事件的零空间具有比参数的数量更低的秩，所以等式的数量比未知数的数量更少。
考虑更多事件等同于将更多等式添加到系统。在事件数量N超过某一值后（并且事件的特性应该是多样的），系统将具有比未知数更多的等式。在实现中，数值秩（numericalrank）应该比未知数的数量更大。使等式系统的左侧和右侧之间的差最小化的解决方案表示跨所有所考虑的事件的所有参数的综合灵敏度量值。针对灵敏度相关性，顾及所有考虑的事件的零空间，综合相关性索引也能被运算。
依照实施例，如果事件的数量没有大到足以构建带有比参数的数量更高的秩的零空间，则每个单个事件的可识别性被分析，并且然后平均可识别性能被用作跨所有事件的可识别性。
依照实施例，模型校准算法144能实现算法I以执行使用轨迹灵敏度矩阵的零空间的灵敏度相关性运算，以运算灵敏度相关性。相关性索引能通过对零空间中右奇异向量中的大元素进行计数来定义。
图2描绘了依照实施例的过程200，其用于功率系统模型参数调节。由耦合到电功率分配电网112的一个或多个PMU 115所监测的扰动数据被接收（步骤205）。扰动数据能包含来自电功率电网上感兴趣的一个或多个点的电压、频率、活动和稳定无功功率测量。此数据能被存储在PMU监测的数据143中。
使用默认模型参数的回放仿真能被执行（步骤210）。这些默认参数能是结合在功率系统模型中的当前参数。所述当前参数能被存储在模型参数记录145中。仿真能由模型校准单元133所进行，模型校准单元133能使用诸如GE PSLF、Powertech TSAT的功率系统仿真引擎来执行实时功率系统仿真场景。
依照实施例，模型校准单元能实现带有三个功能性的模型校准。第一功能性是事件筛选工具，其用于从记录的事件数据的库中选择扰动事件的特性。当功率系统遭受不同扰动时，此功能性能够仿真功率系统响应。第二功能性是用于参数可识别性研究的预调节工具。当实现此功能性时，模型校准单元133能仿真功率系统模型的（一个或多个）响应。第三功能性是用于模型的同时调整的工具，所述模型使用由多个事件所组成的增强型事件。
依照实施例，事件筛选能在仿真期间被实现以提供计算效率。如果数百个事件被缝接（stitch）在一起并被不选择地馈送到校准算法中，则算法可能不能够收敛。为维持事件的数量可管理并且仍然保持所有事件的可接受表示，筛选过程需要被执行以选择所有事件之中最具特性的事件。取决于事件的类型，测量数据能具有不同特性。例如，如果事件是局部振荡，则相比区域间振荡事件，测量数据中的振荡频率将快得多。在一些实现中，K-medoids群集化算法能被用于将带有类似特性的事件分组到一起，由此降低要被校准的事件的数量。
所仿真的默认模型性能的结果能与在功率系统上所测量的实际扰动数据进行比较（步骤215）。如果默认模型性能在精确性的预定阈值（例如，由例如功率系统操作者/设计者等所指定）内（例如，相等或小于），则处理器200能结束参数调节（步骤222），并且等待来自后续事件的扰动数据（步骤225）。
如果默认模型性能在预定阈值之外，则参数可识别性算法被执行（步骤230）。依照实施例，参数可识别性分析能确定各个参数对功率系统模型146能具有的不同效应。在一些实现中，每个参数能在表示功率系统模型的多项式方面来表示因子/系数。为决定功率系统模型的哪些参数是用于调整的最佳选择，参数灵敏度研究通常在模型校准之前被执行。灵敏度研究能改变参数的值、将功率系统模型结果与监测的数据进行比较、并且然后确定由参数值中的改变所引起的扰乱的量值。
为运算模型对每个参数的灵敏度，通过向上和向下扰乱的该参数的值来进行回放仿真。向上和向下扰乱之间的模型的性能中的不同（即，当与所测量的扰动数据进行比较时）产生轨迹灵敏度矩阵。
依照实施例，参数可识别性分析解决了两方面：（a）输出对参数改变的灵敏度的量值；以及（b）在不同参数灵敏度之中的相关性。例如，如果具体参数的灵敏度量值低，则在参数估计问题的雅可比矩阵中，参数将在接近于零的行中出现。同样，如果一些参数灵敏度具有相关性，则其反映在雅可比的对应行之中存在线性相关性。这两个场景都导致雅可比矩阵的奇异性，使得估计问题不可行。因此，关键是向下选择高度灵敏并导致在参数灵敏度之间没有相关性的参数。
依照实施例，可识别性分析能每次考虑一个扰动事件、以及同时考虑多个扰动事件。针对单个事件，轨迹灵敏度矩阵含有参数灵敏度的相关性和量值的信息。奇异值分解（SVD）是用于提取此类信息的有用工具。使A是Nt-by-Np轨迹灵敏度矩阵，其中Nt是时间样本的数量，Np是参数的数量。A的SVD是，
其中Nt-by-Nt矩阵U的列是A的左奇异向量u i （i=1…Nt）；Nt-by-Np矩阵S的左上对角元素是A的奇异值σi（i=1…Np）；并且Np-by-Np矩阵V的列是A的右奇异向量vi（i=1…Np）。
在将SVD应用到轨迹灵敏度矩阵A之后，参数灵敏度的量值能被运算为：
参数灵敏度的相关性还能从SVD的结果来运算。参数灵敏度的相关性被含有在对应于零奇异值（即，零空间）的右奇异向量中。对于零空间的每列，如果存在多于一个元素大于预定义的阈值，则对应于那些元素的参数灵敏度具有相关性。此相关性能通过零空间的定义来解释。零空间中的每个右奇异向量表示零模式，该右奇异向量中的元素的值指示参数灵敏度对该零模式的贡献。如果存在多个大元素，则它们通过互相抵消来对零模式做出贡献。
用于模型校准的大多数算法途径以某种方式依赖于系统响应对参数的灵敏度。如果对于参数的集合的不相关扰乱具有低或相关响应，则传统算法模型校准途径可能无法独特地识别此类参数集合。此外，在估计集合中具有此类参数子集典型地导致校准算法中的数值难题。因为功能评估（仿真运行）的数量与被估计的参数的数量成比例，所以在传统途径中此类“不可识别的”参数的包含导致计算时间的不必要增加。依照实施例，在进入实施模型校准算法的校准阶段之前，此类相关性被识别和被隔离。由公开的实施例所实现的这种识别和隔离是对传统途径的改进，并且是所公开的两阶段途径（可识别性分析，随后是模型校准）的基本原理。
返回到过程200，在参数可识别性（在步骤230）之后，模型校准被执行（步骤235）。模型校准能使用无迹卡尔曼过滤器（UKF）来捕捉系统中的非线性，并且实现基于最优化的参数估计。在UKF中，参数识别问题被提出为估计问题，其中要被估计的不确定状态是系统的参数。基于模型的估计方案的观察模型包含功率系统模型和追踪的输出。对于基于最优化的估计，参数识别问题被提出为最优化问题，其中最优化问题的决策变量是要被估计的功率系统的参数。最优化问题目标函数能包含功率系统模型输出和其到所观察的响应的距离（例如，2-范数（norm））（来自PMU测量）。
应用在功率系统模型146中的参数值能被更新（步骤240）。所更新的参数值能被存储在模型参数记录145中。通过应用这些调节的参数值，功率系统模型能提供对于扰动事件的功率系统反应的更精确响应预测。在模型参数被应用之后，对于监测的PMU数据的具体集合，参数调节完成（步骤222）。能生成/显示（一个或多个）估计的参数值、置信度度量、和模型错误响应对测量的数据的报告。依照实施例，参数调节工具能自动分析参数灵敏度和相关性以识别对要被更新的一个或多个参数的选择。
图3描绘了依照实施例的螺线图300，其示出功率系统模型的预测的参数灵敏度。螺线图300是功率系统模型146灵敏度的量值和相关性预测两者对参数的可视化。依照实施例，螺线的顶点上的值能以这样的方式来布置：灵敏度的量值从图形螺线的原点（0）在逆时针方向上减少。螺线图也提供在模型的灵敏度上具有对所互连的参数的互相关性（interdependency）的任何参数之间的互连305。
螺线图是在选择最可识别为对模型的预测具有影响的那些参数时的有用视觉工具。例如，图3中的螺线图的可视分析示出参数P8、P5是最可识别的参数，因为它们具有高灵敏度量值和低灵敏度相关性。尽管参数P9指示功率模型对参数P9比对参数P5具有更大的量值灵敏度，但是参数P9具有更大得多的灵敏度相关—由参数P9与参数P12、P1、P11、P18、P16、P7之间的六个互连所指示，其中对于参数P5没有灵敏度相关性被指示。类似地，尽管参数P17、P6、P4不具有灵敏度相关性，但是模型对这些参数的量值灵敏度比其对参数P5、P9的量值灵敏度更低。
图4描绘了依照实施例的螺线图400，其示出功率系统模型的有功功率预测的参数灵敏度。图5描绘了依照实施例的螺线图500，其示出功率系统模型的无功功率预测的参数灵敏度。每个螺线图400、500是功率系统模型146参数量值灵敏度（由螺线图上参数与原点（0，0）的距离所示出）和参数相关性灵敏度（由参数之间的互连405、505的数量所示出）两者的可视化。
实施系统和方法利用由耦合到电分配电网的PMU所监测的实际扰动数据。由此，不需要离线采用功率生成系统以评估功率系统模型。相应地，在没有电网操作的任何中断的情况下，实施例提供非侵入式解决方案。附加地，由于实施例对跨多个事件的扰动数据起杠杆作用，所以在确保跨一系列事件的测量与功率系统模型预测输出之间的良好匹配中存在成功的高可能性。
依照实施例，可识别参数的集合能被找到，其中相关性的运算不限于在前二良好调节的参数之间，而是能运算所有选择的模型参数之中的相关性。相关性的这种运算使用零空间而非轨迹灵敏度之间的距离来实现。实施途径提供跨多个事件而非仅一个事件的综合参数可识别性（量值灵敏度和相关性灵敏度）评价。
依照一些实施例，存储在非易失性存储器或计算机可读介质（例如，寄存器存储器、处理器高速缓存、RAM、ROM、硬驱动器、闪速存储器、CD ROM、磁介质、等等）中的计算机程序应用可包含代码或可执行指令，所述代码或可执行指令在被执行时可命令和/或促使控制器或处理器执行通过使用从监测多个扰动事件的PMU中获得的数据来识别功率系统模型中装置参数灵敏度的量值和相关性的方法（如以上所公开的）。
计算机可读介质可以是非暂态计算机可读介质，其包含除了暂态、传播信号之外的所有形式和类型的存储器以及所有计算机可读介质。在一个实现中，非易失性存储器或计算机可读介质可以是外部存储器。
本申请提供了如下的技术方案：
技术方案1. 一种功率系统模型参数调节工具，包括：
服务器，所述服务器包含控制处理器；
所述服务器与数据存储进行通信，所述数据存储包含含有相量测量单元监测的数据的一个或多个记录，所监测的数据表示功率系统对多个扰动事件的响应；
模型校准单元，所述模型校准单元配置成提供事件筛选、对所述多个扰动事件的功率系统模型响应的仿真、以及基于所述功率系统模型响应的多于一个模型参数的同时调整；
所述数据存储包含可执行指令，所述可执行指令促使所述控制处理器进行以下操作：
命令所述模型校准单元执行使用默认模型参数的仿真；
将所述仿真的结果与所监测的数据进行比较；
如果所述比较指示功率系统模型预测在预定阈值内，则终止参数调节并等待从后续扰动事件中更新的监测的数据；
否则执行参数可识别性分析以确定各种模型参数对功率系统模型精确性的不同作用；
从所述各种模型参数中选择参数的集合，参数的所述集合引起功率系统模型预测性能中的降级；以及
用被选择以减少所述降级的值来更新对应于参数的所述集合的成员的默认模型参数；以及
等待从后续扰动事件中更新的监测的数据。
技术方案2. 技术方案1所述的工具，所述默认模型参数包含在所述仿真的执行之前存储在模型参数记录中的模型参数。
技术方案3. 技术方案1所述的工具，所述参数可识别性分析包含灵敏度研究，所述灵敏度研究用于确定对于所述各种模型参数的功率系统模型量值灵敏度和相关性灵敏度。
技术方案4. 技术方案3所述的工具，所述灵敏度研究包含通过改变所述各种参数中的每个参数的值来进行仿真，以及基于所述默认参数值来测量所仿真的性能与所述功率系统模型的性能中的不同。
技术方案5. 技术方案1所述的工具，所述可执行指令配置成促使所述控制处理器生成与测量的数据相对的估计的参数值、置信度度量、和模型错误响应的图形图中的至少一个。
技术方案6. 技术方案1所述的工具，所述可执行指令配置成促使所述控制处理器生成螺线图，所述螺线图含有所述功率系统模型对所述各种模型参数的量值灵敏度和相关性灵敏度的可视化。
技术方案7. 技术方案1所述的工具，所述参数可识别性分析应用无迹卡尔曼过滤和基于最优化的参数估计中的至少一个。
技术方案8. 一种功率系统模型参数调节的方法，所述方法包括：
接收表示功率系统对多个扰动事件的响应的监测的数据；
命令模型校准单元执行使用默认模型参数的仿真，所述仿真引起基于所述多个扰动事件的功率系统模型预测；
将所述仿真的结果与所监测的数据进行比较；
如果所述比较指示功率系统模型预测在预定阈值内，则终止参数调节并等待从后续扰动事件中更新的监测的数据；
否则执行参数可识别性分析以确定各种模型参数对功率系统模型精确性的不同作用；
从所述各种模型参数中选择参数的集合，参数的所述集合引起功率系统模型预测性能中的降级；以及
用被选择以减少所述降级的值来更新对应于参数的所述集合的成员的默认模型参数；以及
等待从后续扰动事件中更新的监测的数据。
技术方案9. 技术方案8所述的方法，所述默认模型参数包含在所述仿真的执行之前存储在模型参数记录中的模型参数。
技术方案10. 技术方案8所述的方法，所述参数可识别性分析包含灵敏度研究，所述灵敏度研究用于确定对于所述各种模型参数的功率系统模型量值灵敏度和相关性灵敏度。
技术方案11. 技术方案10所述的方法，所述灵敏度研究包含通过改变所述各种参数中的每个参数的值来进行仿真，以及基于所述默认参数值来测量所仿真的性能与所述功率系统模型的性能中的不同。
技术方案12. 技术方案8所述的方法，包含生成与测量的数据相对的估计的参数值、置信度度量、和模型错误响应的图形图中的至少一个。
技术方案13. 技术方案8所述的方法，包含生成螺线图，所述螺线图含有所述功率系统模型对所述各种模型参数的量值灵敏度和相关性灵敏度的可视化。
技术方案14. 技术方案8所述的方法，所述参数可识别性分析包含应用无迹卡尔曼过滤和基于最优化的参数估计中的至少一个。
技术方案15. 一种在其上已经存储了指令的非暂态计算机可读介质，所述指令当由控制处理器所执行时促使所述控制处理器执行功率系统模型参数调节的方法，所述方法包括：
接收表示功率系统对多个扰动事件的响应的监测的数据；
命令模型校准单元执行使用默认模型参数的仿真，所述仿真引起基于所述多个扰动事件的功率系统模型预测；
将所述仿真的结果与所监测的数据进行比较；
如果所述比较指示功率系统模型预测在预定阈值内，则终止参数调节并等待从后续扰动事件中更新的监测的数据；
否则执行参数可识别性分析以确定各种模型参数对功率系统模型精确性的不同作用；
从所述各种模型参数中选择参数的集合，参数的所述集合引起功率系统模型预测性能中的降级；以及
用被选择以减少所述降级的值来更新对应于参数的所述集合的成员的默认模型参数；以及
等待从后续扰动事件中更新的监测的数据。
技术方案16. 技术方案15所述的介质，含有存储在其中的计算机可读指令，所述计算机可读指令用于促使所述控制处理器执行所述方法，所述方法包含在所述仿真的执行之前在模型参数记录中存储所述默认模型参数。
技术方案17. 技术方案15所述的介质，含有存储在其中的计算机可读指令，所述计算机可读指令用于促使所述控制处理器通过包含灵敏度研究来执行所述参数可识别性分析，所述灵敏度研究用于确定对于所述各种模型参数的功率系统模型量值灵敏度和相关性灵敏度。
技术方案18. 技术方案17所述的介质，含有存储在其中的计算机可读指令，所述计算机可读指令用于促使所述控制处理器通过包含以下操作来执行所述灵敏度研究：通过改变所述各种参数中的每个参数的值来进行仿真，以及基于所述默认参数值来测量所仿真的性能与所述功率系统模型的性能中的不同。
技术方案19. 技术方案15所述的介质，含有存储在其中的计算机可读指令，所述计算机可读指令用于促使所述控制处理器执行所述方法，所述方法包含生成与测量的数据相对的估计的参数值、置信度度量、和模型错误响应的图形图中的至少一个。
技术方案20. 技术方案15所述的介质，含有存储在其中的计算机可读指令，所述计算机可读指令用于促使所述控制处理器执行所述方法，所述方法包含生成螺线图，所述螺线图含有所述功率系统的量值灵敏度和相关性灵敏度的可视化。
尽管特定硬件和方法已经在本文中被描述，然而注意的是，任何数量的其它配置可依照本发明的实施例来提供。因此，虽然已经示出、描述、和指出了本发明的基本新颖特征，但将理解的是，在不脱离本发明的精神和范畴的情况下，本领域那些技术人员可以对所示出的实施例的细节和形式以及对它们的操作做出各种省略、替换、和改变。从一个实施例到另一个实施例的元素的替换也完全被打算和设想。本发明只针对随附于此的权利要求及其中叙述的等同物来定义。
部件列表
参考标号 描述
100 系统
110 发电系统
112 电功率分配网
115 相量测量单元（PMU）
118 电子通信网络
120 参数调节工具
130 参数调节工具服务器
131 服务器控制处理器
133 模型校准单元
140 服务器数据存储
141 可执行程序指令
143 PMU可监测的数据记录
144 模型校准算法
145 模型参数记录
146 功率系统模型
300 螺线图
O 原点
P1-P16 参数数量
400 螺线图
405 互连
500 螺线图
505 互连

Claims (10)

1.一种功率系统模型参数调节工具，包括：
服务器，所述服务器包含控制处理器；
所述服务器与数据存储进行通信，所述数据存储包含含有相量测量单元监测的数据的一个或多个记录，所监测的数据表示功率系统对多个扰动事件的响应；
模型校准单元，所述模型校准单元配置成提供事件筛选、对所述多个扰动事件的功率系统模型响应的仿真、以及基于所述功率系统模型响应的多于一个模型参数的同时调整；
所述数据存储包含可执行指令，所述可执行指令促使所述控制处理器进行以下操作：
命令所述模型校准单元执行使用默认模型参数的仿真；
将所述仿真的结果与所监测的数据进行比较；
如果所述比较指示功率系统模型预测在预定阈值内，则终止参数调节并等待从后续扰动事件中更新的监测的数据；
否则执行参数可识别性分析以确定各种模型参数对功率系统模型精确性的不同作用；
从所述各种模型参数中选择参数的集合，参数的所述集合引起功率系统模型预测性能中的降级；以及
用被选择以减少所述降级的值来更新对应于参数的所述集合的成员的默认模型参数；以及
等待从后续扰动事件中更新的监测的数据。
2.权利要求1所述的工具，所述默认模型参数包含在所述仿真的执行之前存储在模型参数记录中的模型参数。
3.权利要求1所述的工具，所述参数可识别性分析包含灵敏度研究，所述灵敏度研究用于确定对于所述各种模型参数的功率系统模型量值灵敏度和相关性灵敏度。
4.权利要求3所述的工具，所述灵敏度研究包含通过改变所述各种参数中的每个参数的值来进行仿真，以及基于所述默认参数值来测量所仿真的性能与所述功率系统模型的性能中的不同。
5.权利要求1所述的工具，所述可执行指令配置成促使所述控制处理器生成与测量的数据相对的估计的参数值、置信度度量、和模型错误响应的图形图中的至少一个。
6.权利要求1所述的工具，所述可执行指令配置成促使所述控制处理器生成螺线图，所述螺线图含有所述功率系统模型对所述各种模型参数的量值灵敏度和相关性灵敏度的可视化。
7.权利要求1所述的工具，所述参数可识别性分析应用无迹卡尔曼过滤和基于最优化的参数估计中的至少一个。
8.一种功率系统模型参数调节的方法，所述方法包括：
接收表示功率系统对多个扰动事件的响应的监测的数据；
命令模型校准单元执行使用默认模型参数的仿真，所述仿真引起基于所述多个扰动事件的功率系统模型预测；
将所述仿真的结果与所监测的数据进行比较；
如果所述比较指示功率系统模型预测在预定阈值内，则终止参数调节并等待从后续扰动事件中更新的监测的数据；
否则执行参数可识别性分析以确定各种模型参数对功率系统模型精确性的不同作用；
从所述各种模型参数中选择参数的集合，参数的所述集合引起功率系统模型预测性能中的降级；以及
用被选择以减少所述降级的值来更新对应于参数的所述集合的成员的默认模型参数；以及
等待从后续扰动事件中更新的监测的数据。
9.权利要求8所述的方法，所述默认模型参数包含在所述仿真的执行之前存储在模型参数记录中的模型参数。
10.权利要求8所述的方法，所述参数可识别性分析包含灵敏度研究，所述灵敏度研究用于确定对于所述各种模型参数的功率系统模型量值灵敏度和相关性灵敏度。
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