CN110380379A - 一种电力系统故障监测与报警系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种电力系统故障监测与报警系统，涉及电力系统，包括：辨识参数矩阵确定模块，用于确定辨识参数矩阵；数据采集模块，用于采集发动机节点上的电源电压相量、负荷节点上的负荷电压以及电流相量；中间数据求解模块，用于求解增加第n次抽样数据后的η_{(n‑1,add n)}的估计值；辨识参数矩阵递推求解模块，用于求解去除第n‑p次抽样数据后辨识参数矩阵的估计值；导纳矩阵变化求解模块，用于求解荷发导纳矩阵内各项的变化率；故障路线确定模块，用于提取荷发导纳矩阵内变化率大于预设值的故障项，确定故障线路。本发明对前项数据进行剔除，使得计算处理量变少，将距离当前时刻的较远的数据进行剔除，有效提高系统估计精度，能够有效识别到电力系统的故障路线。

Description

一种电力系统故障监测与报警系统

技术领域

本发明涉及电力系统领域，特别是涉及一种电力系统故障监测与报警系统。

背景技术

电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。它的功能是将自然界的一次能源通过发电动力装置转化成电能，再经输电、变电和配电将电能供应到各用户。为实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度，以保证用户获得安全、优质的电能。

电力系统的主体结构有电源(水电站、火电厂、核电站等发电厂)，变电所(升压变电所、负荷中心变电所等)，输电、配电线路和负荷中心。各电源点还互相联接以实现不同地区之间的电能交换和调节，从而提高供电的安全性和经济性。输电线路与变电所构成的网络通常称电力网络。电力系统的信息与控制系统由各种检测设备、通信设备、安全保护装置、自动控制装置以及监控自动化、调度自动化系统组成。电力系统的结构应保证在先进的技术装备和高经济效益的基础上，实现电能生产与消费的合理协调。

典型的电力系统模型包括多个发动机节点、多个负荷节点以及电力网络。

由于电力系统是一个复杂的时变系统，随着系统的运行，处理数据量越来越大，极大地增大了处理数据的所需要的计算机处理能力，使得数据处理速度变慢或处理数据成本提高。此外，在现有技术中，采用遗忘因子进行加权进行最小二乘法的递推，一方面并不能将旧数据完全清除，另一方面在一些现有技术中，旧数据与新数据的总加权值大于1使得求解值发生偏移。

发明内容

有鉴于现有技术的上述的一部分缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种电力系统故障监测与报警系统，旨在优化电力系统网络的参数估计求解，仅保留最近的数据并进行参数辨识，提高系统参数估计的求解速度。

为实现上述目的，本发明提供了一种电力系统故障监测与报警系统，所述系统包括：

辨识参数矩阵确定模块，所述辨识参数矩阵确定模块用于确定辨识参数矩阵为η_(n)＝(-[Y_LL]^-1Y_LG-[Y_LL]^-1)；所述Y_LL为电力系统的负荷节点间的荷间导纳矩阵Y_LL，所述Y_LG为电力系统的负荷节点与发电机节点间的荷发导纳矩阵Y_LG；所述电力系统的模型满足：为电力系统的全导纳矩阵，E、I_G分别为发电机节点电压相量和发电机节点电流相量，V、I分别为负荷节点电压相量和负荷节点电流相量；

数据采集模块，用于采集电力系统网络上的各个发动机节点上的电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n；所述电源电压相量E_n＝[E_(1,n),E_(2,n),...,E_(i,n)]^T，所述负荷节点上的负荷电压V_n＝[V_(1,n),V_(2,n),...,V_(j,n)]^T，所述负荷节点上的电流相量I_n＝[I_(1,n),I_(2,n),...,I_(j,n)]^T；所述i为所述发电机节点的节点数，所述j为负荷节点的节点数，n为抽样数据的序号；

中间数据求解模块，用于响应于n>p，求解增加第n次抽样数据后的η_{(n-1,add n)}的估计值所述满足：

其中，

所述V _n＝[V_n-p+1 V_n-p+2 ... V_n]，所述所述I为单位矩阵；所述p为预设正整数；所述p大于待估计的参数个数且所述满秩；

辨识参数矩阵递推求解模块，用于响应于n>p且所述已求得，求解去除第n-p次抽样数据后辨识参数矩阵η_(n)的估计值所述满足：

其中，

导纳矩阵变化求解模块，用于响应于所述待辨识矩阵内的数据发生波动，待所述待辨识矩阵稳定后，从待辨识矩阵中拆分出所述荷发导纳矩阵Y_LG、所述荷间导纳矩阵Y_LL，求解所述荷发导纳矩阵Y_LG内各项的变化率；

故障路线确定模块，用于提取所述荷发导纳矩阵Y_LG内变化率大于预设值的故障项，获取于所述故障项相对应的第一负荷节点和第二发电机节点，确定所述第一负荷节点与所述第二发电机节点之间的第一传输线路为故障线路。

在一具体实施方式中，所述电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n为同步采样。

在一具体实施方式中，所述电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n的采样周期为10ms-1000ms。

在一具体实施方式中，所述荷发导纳矩阵Y_LG内各项的变化率为数据发生波动前的第一稳态与数据发生波动后的第二稳态的比值。

在一具体实施方式中，所述故障路线确定模块，还包括：

故障节点确定单元，用于获取所述荷发导纳矩阵Y_LG的所述故障项的负荷节点编号以及发动机节点编号，根据所述负荷节点编号确定第一负荷节点，根据所述发动机节点编号确定第二发电机节点。

本发明的有益效果是：在本发明中，通过限定电力系统的数据项数，保持数据上限为p项，即在实际运算中，可以采用先增加第n次抽样数据H_n、V_n，然后删除当前序列的首项数据，维持数据序列长度。一方面，本发明对前项数据进行剔除，使得计算处理量变少，同时，由于电力系统是一个渐变系统，距离当前时间节点越远的数据准确性越低，将距离当前时刻的较远的数据进行剔除，有效提高系统精度。此外，通过公式两步求解，所获得的参数估计精度越较高，增强参数估计准确度。本发明能够有效地在线识别电力系统的故障路线，提高故障识别的效率，降低电力系统故障维护成本。

附图说明

图1是本发明一具体实施方式的一种电力系统故障监测与报警系统的系统框图；

图2是本发明一具体实施方式的多源、多负载电力系统模型；

图3是本发明一具体实施方式的一种基于最小二乘电力系统状态估计方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：

电力系统是一个复杂的时变系统，如图2所示的多源、多负载的电力系统，发电机总数为i，负载总数为j，引入节点导纳矩阵，基于基尔霍夫电压、电流定律，可得到基于全网的电力网络模型：

可得：

V＝-[Y_LL]^-1Y_LGE-[Y_LL]^-1I (1)

通过电力系统网络节点上的同步相量测量装置(PMU)连续抽样获得各个发动机节点上的电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n；所述电源电压相量E_n＝[E_(1,n),E_(2,n),...,E_(i,n)]^T，所述负荷节点上的负荷电压V_n＝[V_(1,n),V_(2,n),...,V_(j,n)]^T，所述负荷节点上的电流相量I_n＝[I_(1,n),I_(2,n),...,I_(j,n)]^T；所述i为所述发电机节点的节点数，所述j为负荷节点的节点数，n为抽样数据的序号；

将上述n次抽样数据联立可得综合电网模型：

即：

记

根据最小二乘法，对于V _n＝η_(n) H _n而言，当(H _n)(H _n)^T非奇异时，求得极小值：

而对于电力系统模型而言，当H _n、V _n增加第n次抽样数据[V_n]时，分别变换为：

V _{n-1_add_n}＝[V_n-p V_n-p+1 ... V_n-1 V_n] (7)

令可得：

H _{n-1_add_n}＝[H _n-1 H_n] (8)

V _{n-1_add_n}＝[V _n-1 V_n] (9)；

则η_{(n-1,add n)}的估计值满足：

根据矩阵求逆公式，化简可得：

同理，将上述H _{n-1_add_n}、V _{n-1_add_n}删除首项，获得H _n、V _n；其中，

V _{n-1_add_n}＝[V_n-p V_n-p ... V_n-1 V_n] (13)

V _n+1＝[V_n-p+1 V_n-p+2 ... V_n] (15)

即：

H _{n-1_add_n}＝[H_n-p H _n] (16)

V _{n-1_add_n}＝[V_n-p V _n] (17)

则η_{(n-1,add n)}的估计值满足：

根据矩阵求逆公式，化简可得：

在本发明中，通过限定电力系统的数据项数，保持数据上限为p项，即在实际运算中，可以采用先增加第n次抽样数据H_n、V_n，然后删除当前序列的首项数据，维持数据序列长度。

一方面，对前项数据进行剔除，使得计算处理量变少，同时，由于电力系统是一个渐变系统，距离当前时间节点越远的数据准确性越低，将距离当前时刻的较远的数据进行剔除，有效提高系统精度。此外，通过公式两步求解，所获得的参数估计精度越较高，增强参数估计准确度。

具体而言，如图1所示，在本发明第一实施例中，提供一种电力系统故障监测与报警系统100，所述系统包括：

辨识参数矩阵确定模块101，所述辨识参数矩阵确定模块用于确定辨识参数矩阵为η_(n)＝(-[Y_LL]^-1Y_LG -[Y_LL]^-1)；所述Y_LL为电力系统的负荷节点间的荷间导纳矩阵Y_LL，所述Y_LG为电力系统的负荷节点与发电机节点间的荷发导纳矩阵Y_LG；所述电力系统的模型满足：为电力系统的全导纳矩阵，E、I_G分别为发电机节点电压相量和发电机节点电流相量，V、I分别为负荷节点电压相量和负荷节点电流相量；

数据采集模块102，用于采集电力系统网络上的各个发动机节点上的电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n；所述电源电压相量E_n＝[E_(1,n),E_(2,n),...,E_(i,n)]^T，所述负荷节点上的负荷电压V_n＝[V_(1,n),V_(2,n),...,V_(j,n)]^T，所述负荷节点上的电流相量I_n＝[I_(1,n),I_(2,n),...,I_(j,n)]^T；所述i为所述发电机节点的节点数，所述j为负荷节点的节点数，n为抽样数据的序号；

中间数据求解模块103，用于响应于n>p，求解增加第n次抽样数据后的η_{(n-1,add n)}的估计值所述满足：

其中，

所述V _n＝[V_n-p+1 V_n-p+2 ... V_n]，所述所述I为单位矩阵；所述p为预设正整数；

辨识参数矩阵递推求解模块104，用于响应于n>p且所述已求得，求解去除第n-p次抽样数据后辨识参数矩阵η_(n)的估计值所述满足：

其中，

导纳矩阵变化求解模块105，用于响应于所述待辨识矩阵内的数据发生波动，待所述待辨识矩阵稳定后，从待辨识矩阵中拆分出所述荷发导纳矩阵Y_LG、所述荷间导纳矩阵Y_LL，求解所述荷发导纳矩阵Y_LG内各项的变化率；

故障路线确定模块106，用于提取所述荷发导纳矩阵Y_LG内变化率大于预设值的故障项，获取于所述故障项相对应的第一负荷节点和第二发电机节点，确定所述第一负荷节点与所述第二发电机节点之间的第一传输线路为故障线路。

在本实施例中，所述电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n为同步采样。

在本实施例中，所述电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n的采样周期为10ms-1000ms。

在本实施例中，所述荷发导纳矩阵Y_LG内各项的变化率为数据发生波动前的第一稳态与数据发生波动后的第二稳态的比值。

在本实施例中，所述故障路线确定模块，还包括：

故障节点确定单元，用于获取所述荷发导纳矩阵Y_LG的所述故障项的负荷节点编号以及发动机节点编号，根据所述负荷节点编号确定第一负荷节点，根据所述发动机节点编号确定第二发电机节点。

如图3所示，在本发明第二实例中，提供一种基于最小二乘电力系统状态估计方法，所述方法包括：

步骤S1、确定辨识参数矩阵为η_(n)＝(-[Y_LL]^-1Y_LG -[Y_LL]^-1)；所述Y_LL为电力系统的负荷节点间的荷间导纳矩阵Y_LL，所述Y_LG为电力系统的负荷节点与发电机节点间的荷发导纳矩阵Y_LG；所述电力系统的模型满足：为电力系统的全导纳矩阵，E、I_G分别为发电机节点电压相量和发电机节点电流相量，V、I分别为负荷节点电压相量和负荷节点电流相量；

步骤S2、采集电力系统网络上的各个发动机节点上的电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n；所述电源电压相量E_n＝[E_(1,n),E_(2,n),...,E_(i,n)]^T，所述负荷节点上的负荷电压V_n＝[V_(1,n),V_(2,n),...,V_(j,n)]^T，所述负荷节点上的电流相量I_n＝[I_(1,n),I_(2,n),...,I_(j,n)]^T；所述i为所述发电机节点的节点数，所述j为负荷节点的节点数，n为抽样数据的序号；

步骤S3、响应于n>p，求解增加第n次抽样数据后的η_{(n-1,add n)}的估计值所述满足：

其中，

所述V _n＝[V_n-p+1 V_n-p+2 ... V_n]，所述所述I为单位矩阵；所述p为预设正整数；

步骤S4、响应于n>p且所述已求得，求解去除第n-p次抽样数据后辨识参数矩阵η_(n)的估计值所述满足：

其中，

步骤S5、响应于所述待辨识矩阵内的数据发生波动，待所述待辨识矩阵稳定后，从待辨识矩阵中拆分出所述荷发导纳矩阵Y_LG、所述荷间导纳矩阵Y_LL，求解所述荷发导纳矩阵Y_LG内各项的变化率；

步骤S6、提取所述荷发导纳矩阵Y_LG内变化率大于预设值的故障项，获取于所述故障项相对应的第一负荷节点和第二发电机节点，确定所述第一负荷节点与所述第二发电机节点之间的第一传输线路为故障线路。

在本实施例中，在所述步骤S2中，所述电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n为同步采样。

在本实施例中，在所述步骤S2中，所述电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n的采样周期为10ms-1000ms。

在本实施例中，在所述步骤S5中，所述荷发导纳矩阵Y_LG内各项的变化率为数据发生波动前的第一稳态与数据发生波动后的第二稳态的比值。

在本实施例中，所述步骤S6还包括：

获取所述荷发导纳矩阵Y_LG的所述故障项的负荷节点编号以及发动机节点编号，根据所述负荷节点编号确定第一负荷节点，根据所述发动机节点编号确定第二发电机节点。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (5)

1.一种电力系统故障监测与报警系统，其特征在于，所述系统包括：

辨识参数矩阵确定模块，所述辨识参数矩阵确定模块用于确定辨识参数矩阵为η_(n)＝(-[Y_LL]^-1Y_LG-[Y_LL]^-1)；所述Y_LL为电力系统的负荷节点间的荷间导纳矩阵Y_LL，所述Y_LG为电力系统的负荷节点与发电机节点间的荷发导纳矩阵Y_LG；所述电力系统的模型满足： 为电力系统的全导纳矩阵，E、I_G分别为发电机节点电压相量和发电机节点电流相量，V、I分别为负荷节点电压相量和负荷节点电流相量；

数据采集模块，用于采集电力系统网络上的各个发动机节点上的电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n；所述电源电压相量E_n＝[E_(1,n),E_(2,n),...,E_(i,n)]^T，所述负荷节点上的负荷电压V_n＝[V_(1,n),V_(2,n),...,V_(j,n)]^T，所述负荷节点上的电流相量I_n＝[I_(1,n),I_(2,n),...,I_(j,n)]^T；所述i为所述发电机节点的节点数，所述j为负荷节点的节点数，n为抽样数据的序号；

中间数据求解模块，用于响应于n>p，求解增加第n次抽样数据后的η_(n-1,addn)的估计值所述满足：

其中，

所述V _n＝[V_n-p+1 V_n-p+2 ... V_n]，所述所述I为单位矩阵；所述p为预设正整数；

辨识参数矩阵递推求解模块，用于响应于n>p且所述已求得，求解去除第n-p次抽样数据后辨识参数矩阵η_(n)的估计值所述满足：

其中，

导纳矩阵变化求解模块，用于响应于所述待辨识矩阵内的数据发生波动，待所述待辨识矩阵稳定后，从待辨识矩阵中拆分出所述荷发导纳矩阵Y_LG、所述荷间导纳矩阵Y_LL，求解所述荷发导纳矩阵Y_LG内各项的变化率；

故障路线确定模块，用于提取所述荷发导纳矩阵Y_LG内变化率大于预设值的故障项，获取于所述故障项相对应的第一负荷节点和第二发电机节点，确定所述第一负荷节点与所述第二发电机节点之间的第一传输线路为故障线路。

2.如权利要求1所述的一种电力系统故障监测与报警系统，其特征在于，所述电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n为同步采样。

3.如权利要求1所述的一种电力系统故障监测与报警系统，其特征在于，所述电源电压相量E_n、负荷节点上的负荷电压V_n以及负荷节点上的电流相量I_n的采样周期为10ms-1000ms。

4.如权利要求1所述的一种电力系统故障监测与报警系统，其特征在于，所述荷发导纳矩阵Y_LG内各项的变化率为数据发生波动前的第一稳态与数据发生波动后的第二稳态的比值。

5.如权利要求1所述的一种电力系统故障监测与报警系统，其特征在于，所述故障路线确定模块，还包括：

故障节点确定单元，用于获取所述荷发导纳矩阵Y_LG的所述故障项的负荷节点编号以及发动机节点编号，根据所述负荷节点编号确定第一负荷节点，根据所述发动机节点编号确定第二发电机节点。