CN112505452A - 一种广域系统宽频振荡监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电力系统广域监测技术领域，尤其是一种广域系统宽频振荡监测方法，现提出如下方案，其包括Step1：在PMU子站设计压缩矩阵Φ对电气量数据x进行降维处理，得到压缩数据y；Step2：在主站构建分类器；Step3：将所述压缩数据y上传至所述主站，并利用所述分类器对压缩数据y进行宽频振荡检测判断；Step4：利用数据还原算法对step3中产生振荡的压缩数据y进行信号恢复，得到恢复信号；Step5：对所述恢复信号进行时频分析，得到频率、阻尼等参数信息。本发明能够在现有带宽下基于主站对宽频振荡进行快速准确监测，具有较强适应性与数据质量问题下的鲁棒性，同时能够在主站恢复宽频振荡数据，为宽频振荡的全局化定位分析与抑制提供了便利。

Description

一种广域系统宽频振荡监测方法
技术领域
本发明涉及电力系统广域监测技术领域，尤其是一种广域系统宽频振荡监测方法。
背景技术
近年来，可再生能源发电技术因其具有清洁环保、永不枯竭等优势得到了快速发展，使得多样化电力电子装备在电力系统“源-网-荷”各部分的渗透率越来越高，而多样化电力电子装备可能会与交直流电网产生动态交互作用，引发较为频繁的新型宽频振荡事件，严重影响电力系统的稳定性与电力设备的安全经济运行，因此，对宽频振荡进行有效监测，为宽频振荡的消除与控制提供数据基础具有重要意义。
现有的宽频振荡监测方法在实际应用中仍存在一些局限性，比如PMU装置(同步相量测量装置)仅能实现10-40Hz和60-90Hz范围内的部分次/超同步振荡监测，无法对振荡频率范围涉及更高Hz的宽频进行振荡监测；其次，PMU子站仅能将含量最大的次/超同步振荡辨识结果上传至WAMS主站，并且主站仅能对50Hz以下的次同步振荡信号进行监测分析；此外，目前PMU装置振荡监测方案中告警阈值的确定还需要依据人为经验，在多种运行工况下的可靠性难以保证，为此，本发明提出了一种广域系统宽频振荡监测方法。
发明内容
为解决现有技术中的问题，本发明提出了一种广域系统宽频振荡监测方法。
该方法在PMU子站利用设计的压缩矩阵对宽频振荡原始数据进行降维处理，通过电力调度数据网络将降维处理后的压缩数据上传至主站，然后在主站直接基于上传的压缩数据作为输入特征，构建并训练分类器，再利用分类器对压缩数据进行宽频振荡检测判断，若检测系统发生振荡，则利用数据还原算法对多测点的压缩数据进行信号恢复，并通过时频分析方法得到频率阻尼等参数信息，实现广域系统宽频振荡的全局化监测。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种广域系统宽频振荡监测方法，包括如下步骤：
Step1：在PMU子站设计压缩矩阵Φ对电气量数据x进行降维处理，得到压缩数据y；
Step2：在主站构建分类器；
Step3：将所述压缩数据y上传至所述主站，并利用所述分类器对压缩数据y进行宽频振荡检测判断，具体过程为：将训练测试完成的分类器用于宽频振荡的在线检测，即将压缩矩阵Φ对电气量数据x进行降维处理得到的压缩数据y作为分类器的输入，根据其输出的标签结果，判断系统是否发生振荡。
进一步地，所述监测方法还包括：
Step4：利用数据还原算法对step3中产生振荡的压缩数据y进行信号恢复，得到恢复信号；
Step5：对所述恢复信号进行时频分析，得到频率、阻尼等参数信息。
进一步地，所述分类器的构建方法包括如下步骤：
(1)选择分类器；
(2)构建样本数据集：利用PMU子站上传的多组压缩数据y作为多组样本数据，并对每一组样本数据指定相应的标签，即振荡样本对应的标签为1，未振荡样本对应的标签为0；
(3)用所述样本数据集训练所述分类器：取一定数量的样本数据集训练分类器，将每组样本数据和相对应的标签输入分类器中，使得分类器学习样本数据和相对应的标签之间的关系；
(4)测试验证：将剩下的样本数据集作为测试样本，即将测试样本中的样本数据输入训练完成的分类器中，验证分类器的输出结果是否与实际标签一致。
进一步地，所述电气量数据x包括传输线路有功功率信号、线路电流信号、节点电压信号或发电机转速信号，电气量数据x可通过同步相量测量单元或广域测量系统采集获得。
进一步地，所述降维处理的过程如下：
(1)确定电气量数据x的变换域ψ，对所述电气量数据x的变换域ψ进行变换，使得电气量数据x的系数具有稀疏性；
(2)设计与ψ不相关的M×N(M<N)维压缩矩阵Φ对电气量数据x进行线性变换得到相应的压缩数据y，即y＝Φx＝Φψs，s为电气量数据x在ψ域的权重系数向量。
进一步地，所述压缩矩阵Φ的构造方法如下：
Figure BDA0002797430280000041
所述子矩阵块均由通信中LDPC校验矩阵的生成方法得到，所述k为子矩阵的列数，k＝N/M，所述M、N分别为压缩矩阵Φ的行数和列数。
进一步地，所述电气量数据x的变换域ψ包括离散余弦变换、快速傅里叶变换、离散小波变换、离散哈特莱变换或过完备原子分解。
进一步地，所述压缩数据y是通过电力调度数据网络以传输频率f上传至主站；
所述f＝Fs/Df，其中Fs为PMU通信信道的数据传输速率，Df为数据帧大小，根据奈奎斯特采样定理，压缩n倍时，可实现最大fmax＝nf/2频率范围内的宽频振荡数据传输与还原。
进一步地，所述数据还原算法包括正交匹配追踪算法、压缩采样匹配追踪算法、基追踪算法、迭代收缩算法或稀疏梯度投影法。
进一步地，所述分类器包括k-近邻分类器、随机森林分类器、朴素贝叶斯分类器、集成学习分类器或支持向量机分类器。
进一步地，所述时频分析的方法包括基于旋转不变技术的信号参数估计法、普罗尼算法、快速傅立叶变换法或小波分析法。
本发明的有益效果：
本发明在PMU子站利用设计的压缩矩阵对电力系统数据进行降维处理，大大减少了宽频振荡的数据传输量，有利于在现有PMU数据传输频率下实现高Hz宽频振荡数据的传输，并且WAMS主站可利用数据还原算法对振荡压缩数据进行信号恢复，能够在现有带宽下，实现宽频振荡数据的子站压缩传输与主站还原分析，为广域系统的振荡监测提供数据基础，为宽频振荡的全局化定位分析与抑制提供了便利。
附图说明
图1为一种广域系统宽频振荡监测方法流程图；
图2为实施例一中风电场输出有功功率信号的压缩波形图；
图3为实施例一中次同步振荡信号的原始波形和重构波形图；
图4为实施例二中风电场输出有功功率信号的压缩波形图；
图5为实施例二中超同步振荡信号的原始波形和重构波形图；
图6为实施例三中风电场输出有功功率信号的压缩波形图；
图7为实施例三中的中高频振荡信号的原始波形和重构波形图；
图8为实施例四中风电场输出有功功率信号的压缩波形图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
以下实施例对电力系统宽频振荡进行监测，实施例中，分类器均选用k-近邻分类器(KNN)，数据还原算法选用正交匹配追踪算法(OMP)，电气量数据x采用有功功率信号，时频分析方法采用基于旋转不变技术的信号参数估计法，在含风电场的某电网模型中通过改变系统扰动类型、扰动频率、扰动幅值、噪声以及负荷水平等参数，并模拟实际PMU装置中可能出现的数据缺失、数据有误等情况，设置系统不同运行状况进行仿真，利用压缩矩阵对风电场的输出功率进行降维处理作为历史样本数据，并通过对历史样本数据进行训练学习来构建k-近邻分类器(KNN)，并将构建的k-近邻分类器(KNN)作为主站的分类器在线应用。下面结合四个实施例对本方法做进一步说明，根据四个实施例中的KNN分类器的振荡检测结果决定是否进行信号恢复分析。
实施例一：系统发生次同步振荡
(1)在风电场网控侧施加频率14.1Hz，幅值0.1V的正弦扰动信号，触发系统次同步振荡；
在PMU子站利用压缩矩阵对风电场输出功率进行10倍降维处理，采样时间为0.5s，采样频率为4800Hz，得到低维压缩数据，压缩波形如图2所示；
(2)将PMU子站压缩数据通过电力调度数据网络上传至WAMS主站；
(3)在主站将上传的压缩数据输入构建的KNN分类器，进行宽频振荡检测判断，结果显示的标签为1，则判断出系统发生振荡；
(4)再利用OMP算法对输入的该压缩数据进行信号还原，再对还原信号进行振荡时频分析，得到振荡频率14.1002Hz，幅值22.5801MW以及相位阻尼等参数信息。信号恢复波形如图3所示，可看出次同步振荡信号的原始波形和重构波形图相同，本发明可对次同步振荡的压缩数据检测分析，实现对次同步振荡的监测。
实施例二：系统发生超同步振荡
(1)在风电场网控侧施加频率79.4Hz，幅值0.8V的正弦扰动信号，改变负荷水平为110％，并加入40dB噪声，按照单点数据有误的情况随机设置风电场输出功率10％比例的数据幅值偏差为5％，进行PMU数据有误模拟，从而触发系统超同步振荡；
在PMU子站利用压缩矩阵对风电场输出功率进行10倍降维处理，采样时间为0.5s，采样频率为4800Hz，得到的压缩波形如图4所示；
(2)将PMU子站压缩数据通过电力调度数据网络上传至WAMS主站；
(3)在主站将上传的压缩数据输入构建的KNN分类器，进行宽频振荡检测判断，结果显示的标签为1，结果表明在PMU数据有误时，本发明的方法仍能正确检测系统发生振荡；
(4)利用OMP算法对振荡压缩数据进行信号还原，再对还原信号进行振荡时频分析，得到振荡频率79.4056Hz，幅值32.3504MW以及相位阻尼等参数信息。信号恢复波形如图5所示，可看出超同步振荡信号的原始波形和重构波形图相同，本发明可对超同步振荡的压缩数据检测分析，实现对超同步振荡的监测，在噪声、PMU数据有误的情况下，仍然能够实现宽频振荡信号的快速准确监测。
实施例三：系统发生中高频振荡
(1)在风电场网控侧施加2V的阶跃扰动信号，改变负荷水平为90％，并按照连续数据丢失的情况随机将风电场输出功率20％比例的数据置0，进行PMU数据缺失的模拟，触发系统中高频振荡；
在PMU子站利用所设计的压缩矩阵对风电场输出功率进行10倍降维处理，采样时间为0.5s，采样频率为4800Hz，得到的压缩波形如图6所示；
(2)将PMU子站的压缩数据通过电力调度数据网络上传至WAMS主站；
(3)在主站将上传的压缩数据输入构建的KNN分类器，进行宽频振荡检测，结果显示的标签为1，结果表明在数据缺失的情况下，本发明的方法仍能正确检测系统发生振荡；
(4)主站直接对上传的压缩数据进行宽频振荡分析，或利用OMP算法对振荡压缩数据进行信号还原，再对还原信号进行振荡时频分析，得到振荡频率109.8433Hz，幅值55.6343MW以及相位阻尼等参数信息。信号恢复波形如图7所示，可看出中高频振荡信号的原始波形和重构波形图相同，本发明可对中高频振荡的压缩数据检测分析，实现对中高频振荡的监测，在PMU数据缺失的情况下，仍然能够实现宽频振荡信号的快速准确监测。
实施例四：系统未发生振荡
(1)不施加扰动信号，设置两区域负荷水平均为105％，并加入40dB噪声；
在PMU子站利用压缩矩阵对风电场输出功率进行10倍降维处理，采样时间为0.5s，采样频率为4800Hz，得到的压缩波形如图8所示；
(2)将PMU子站的压缩数据通过电力调度数据网络上传至WAMS主站；
(3)在主站将上传的压缩数据输入构建的KNN分类器，进行宽频振荡检测，结果显示的标签为0，仿真结果表明即使在含有噪声的情况下，本发明的方法同样能够正确判断出系统未发生振荡，也就无需进行信号还原恢复。
本发明在PMU子站利用设计的压缩矩阵对电力系统数据进行降维处理，大大减少了宽频振荡的数据传输量，有利于在现有PMU数据传输频率下实现几百Hz宽频振荡数据的传输，并且WAMS主站可利用数据还原算法对振荡压缩数据进行信号恢复，因此本发明能够在现有带宽下，实现宽频振荡数据的子站压缩传输与主站还原分析，为广域系统的振荡监测提供数据基础，有利于宽频振荡的定位分析与抑制；
本发明在WAMS主站直接基于上传的压缩数据作为输入特征，一方面减少了宽频振荡的检测数据量，另一方面也避免了额外的特征提取步骤，减小了计算量，提高了宽频振荡的在线检测速度；
本发明基于WAMS主站采用分类器直接进行宽频振荡检测，并根据检测结果对压缩数据按需还原，因此本发明能够避免传统人为设置告警阈值带来的结果误判，提高了振荡检测的准确性；
本发明在噪声、PMU数据缺失、数据有误等实际情况下，仍然能够实现宽频振荡信号的快速准确监测，因此本发明还具有较强适应性以及数据质量问题下的鲁棒性；
综上所述，本发明能够在现有带宽下基于主站对宽频振荡进行快速准确监测，不受人为确定告警阈值的影响，具有较强适应性与数据质量问题下的鲁棒性，同时能够在主站恢复宽频振荡数据，为宽频振荡的全局化定位分析与抑制提供了便利。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于：包括如下步骤：
Step1：在PMU子站设计压缩矩阵Φ对电气量数据x进行降维处理，得到压缩数据y；
Step2：在主站构建分类器；
Step3：将所述压缩数据y上传至所述主站，并利用所述分类器对压缩数据y进行宽频振荡检测判断。
2.根据权利要求1所述的一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于，所述监测方法还包括：
Step4：利用数据还原算法对step3中产生振荡的压缩数据y进行信号恢复，得到恢复信号；
Step5：对所述恢复信号进行时频分析。
3.根据权利要求1所述的一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于，所述分类器的构建方法包括如下步骤：
(1)选择分类器；
(2)构建样本数据集：利用PMU子站上传的多组压缩数据y作为多组样本数据，并对每一组样本数据指定相应的标签；
(3)用所述样本数据集训练所述分类器。
4.根据权利要求1所述的一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于，所述降维处理的过程如下：
(1)确定电气量数据x的变换域ψ，对所述电气量数据x的变换域ψ进行变换，使得电气量数据x的系数具有稀疏性；
(2)设计与ψ不相关的M×N(M<N)维压缩矩阵Φ对电气量数据x进行线性变换得到相应的压缩数据y，即y＝Φx＝Φψs，s为电气量数据x在ψ域的权重系数向量。
5.根据权利要求1所述的一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于，所述压缩矩阵Φ的构造方法如下：
Figure FDA0002797430270000021
所述子矩阵块均由通信中LDPC校验矩阵的生成方法得到，所述k为子矩阵的列数，k＝N/M，所述M、N分别为压缩矩阵Φ的行数和列数。
6.根据权利要求5所述的一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于，所述电气量数据x的变换域ψ包括离散余弦变换、快速傅里叶变换、离散小波变换、离散哈特莱变换或过完备原子分解。
7.根据权利要求1所述的一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于，所述压缩数据y是通过电力调度数据网络以传输频率f上传至主站；
所述f＝Fs/Df，其中Fs为PMU通信信道的数据传输速率，Df为数据帧大小。
8.根据权利要求2所述的一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于，所述数据还原算法包括正交匹配追踪算法、压缩采样匹配追踪算法、基追踪算法、迭代收缩算法或稀疏梯度投影法。
9.根据权利要求3所述的一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于，所述分类器包括k-近邻分类器、随机森林分类器、朴素贝叶斯分类器、集成学习分类器或支持向量机分类器。
10.根据权利要求2所述的一种广域系统宽频振荡监测方法，其特征在于，所述时频分析的方法包括基于旋转不变技术的信号参数估计法、普罗尼算法、快速傅立叶变换法或小波分析法。
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