CN112865140A - 一种针对能源系统阻尼的量化分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种针对能源系统阻尼的量化分析方法及系统，包括：确定能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形，并合成输入变量和输出变量之间的相轨迹图；输入变量为能源系统转速偏差，输出变量为能源系统功率变化量；能源系统为任意阶线性系统或非线性系统；确定能够穿越所述相轨迹图的多条直线，针对每条直线求取对应的数列，其中，所述数列由相同横坐标下相轨迹图上每点的纵坐标与直线上对应点的纵坐标的差值组成；将每条直线对应数列的均方误差作为目标函数，利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼。本发明适用的能源系统可以是任意阶线性或非线性系统。
Description
技术领域
本发明属于能源系统分析领域，更具体地，涉及一种针对能源系统阻尼的量化分析方法及系统。
背景技术
我国是水资源开发利用大国，已在西南地区的金沙江、雅砻江等河流建设了多座巨型水电站。随着电网多电源点并列运行、多能互补协同运行格局的形成，间歇性能源的随机波动特性给电网调度及安全带来了新的挑战。以低频振荡为代表的动稳定问题成为影响电网安全运行的重要因素。对于低频振荡的机理研究，阻尼转矩法是目前较为成熟的方法，通过分析不同机组的阻尼特性，能够对低频振荡做出合理解释。
然而，目前能源系统阻尼的量化分析方法多以简单低阶模型为基础，通过经典或现代控制理论的方法计算系统阻尼。尽管这样得到的阻尼是精确的，但由于模型经过了简化和线性化处理，导致所得的阻尼无法精确反映系统特性，仅能作为一种定性分析的结果。此外，随着系统复杂性的增加，即系统阶次升高和非线性环节的引入，系统阻尼的计算难度大大增加，使得传统方法不再适用于求解系统阻尼。因此，需要研究一种针对复杂能源系统阻尼的量化分析方法，以克服传统方法的局限性。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种针对能源系统阻尼的量化分析方法及系统，旨在解决目前能源系统阻尼的量化分析方法多以简单低阶模型为基础，无法精确反映系统特性，且随着系统复杂性的增加，系统阻尼的计算难度大大增加，传统方法不再适用于求解系统阻尼的问题。
为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种针对能源系统阻尼的量化分析方法，包括如下步骤：
确定能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形，并合成输入变量和输出变量之间的相轨迹图；所述输入变量为能源系统转速偏差，输出变量为能源系统功率变化量；所述能源系统为任意阶线性系统或非线性系统；
确定能够穿越所述相轨迹图的多条直线，针对每条直线求取对应的数列，其中，所述数列由相同横坐标下相轨迹图上每点的纵坐标与直线上对应点的纵坐标的差值组成；
将每条直线对应数列的均方误差作为目标函数，利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼。
可选地，所述能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形通过如下方式得到：
搭建所述能源系统的数学模型，所述数学模型的输入变量为转速偏差，输出变量为功率变化量；采用正弦信号作为输入对该数学模型进行仿真，将仿真得到的输入变量波形和对应的输出变量波形记录；或
运行能源系统，改变输入变量，记录对应的输入变量波形和相应的输出变量波形。
可选地，所述目标函数的公式为：
其中，
和N分别为数列X的总体均值和元素总数，Xi为数列X的第i个元素。
可选地，所述利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼，具体包括如下步骤：
Step 1：确定初始步长d0和初始斜率k0，代计数器i＝0；其中，步长d0表示斜率变化的快慢程度，斜率k0表示能够穿越相轨迹图的直线的斜率，i表示当前迭代次数；
Step 2：计算初始斜率k0对应的目标函数值f0；
Step 3：在初始斜率k0的某一临近点k0+ε处，ε为预设邻域范围，重新计算对应的目标函数值f′0；根据两次计算结果，利用斜率公式计算初始斜率对应的目标函数一阶导数g0，计算公式为：
Step 4：将首次计算得到的斜率、目标函数值及其一阶导数保存为历史最优值，即kbest＝k0、fbest＝f0、gbest＝g0；其中，kbest表示历史最优斜率，fbest表示历史最优目标函数值，gbest表示历史最优目标函数一阶导数值；
Step 5：判断当前迭代次数i是否达到最大迭代次数或本次得到的最优斜率与上次之差是否小于预设值，若满足其中一个条件，输出kbest，并将kbest的相反数作为能源系统的阻尼；否则进入Step 6；
Step 6：实施第i次迭代计算，基于梯度下降法的原理，计算新的斜率值ki：
ki＝kbest-di·gbest
式中，di为当前步长，i＝0时，当前步长是初始步长d0，i＞0时，当前步长则根据Step8更新；
Step7：计算新斜率ki对应的目标函数fi及其一阶导数gi，计算方法同Step2和Step3；
Step8：比较新斜率ki和历史最优斜率kbest的目标函数值，若前者小于后者，即fi＜fbest，则更新历史最优值，即kbest＝ki、fbest＝fi、gbest＝gi，同时将当前步长乘以一个大于1的实数，将迭代次数i加1，并返回Step 5；否则，保持历史最优值不变，将当前步长乘以一个小于1的正实数，并返回Step 6。
第二方面，本发明提供了一种针对能源系统阻尼的量化分析系统，包括：
变量确定单元，用于确定能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形，并合成输入变量和输出变量之间的相轨迹图；所述输入变量为能源系统转速偏差，输出变量为能源系统功率变化量；所述能源系统为任意阶线性系统或非线性系统；
直线确定单元，用于确定能够穿越所述相轨迹图的多条直线，针对每条直线求取对应的数列，其中，所述数列由相同横坐标下相轨迹图上每点的纵坐标与直线上对应点的纵坐标的差值组成；
阻尼分析单元，用于将每条直线对应数列的均方误差作为目标函数，利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼。
可选地，所述变量确定单元，搭建所述能源系统的数学模型，所述数学模型的输入变量为转速偏差，输出变量为功率变化量；采用正弦信号作为输入对该数学模型进行仿真，将仿真得到的输入变量波形和对应的输出变量波形记录；或运行能源系统，改变输入变量，记录对应的输入变量波形和相应的输出变量波形。
可选地，所述阻尼分析单元确定的目标函数的公式为：
其中，
和N分别为数列X的总体均值和元素总数，Xi为数列X的第i个元素。
可选地，所述阻尼分析单元利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼，具体包括如下步骤：Step 1：确定初始步长d0和初始斜率k0，代计数器i＝0；其中，步长d0表示斜率变化的快慢程度，斜率k0表示能够穿越相轨迹图的直线的斜率，i表示当前迭代次数；Step 2：计算初始斜率k0对应的目标函数值f0；Step 3：在初始斜率k0的某一临近点k0+ε处，ε为预设邻域范围，重新计算对应的目标函数值f′0；根据两次计算结果，利用斜率公式计算初始斜率对应的目标函数一阶导数g0，计算公式为：
Step 4：将首次计算得到的斜率、目标函数值及其一阶导数保存为历史最优值，即kbest＝k0、fbest＝f0、gbest＝g0；其中，kbest表示历史最优斜率，fbest表示历史最优目标函数值，gbest表示历史最优目标函数一阶导数值；Step 5：判断当前迭代次数i是否达到最大迭代次数或本次得到的最优斜率与上次之差是否小于预设值，若满足其中一个条件，输出kbest，并将kbest的相反数作为能源系统的阻尼；否则进入Step6；Step 6：实施第i次迭代计算，基于梯度下降法的原理，计算新的斜率值ki：ki＝kbest-di·gbest；式中，di为当前步长，i＝0时，当前步长是初始步长d0，i＞0时，当前步长则根据Step8更新；Step7：计算新斜率ki对应的目标函数fi及其一阶导数gi，计算方法同Step 2和Step3；Step8：比较新斜率ki和历史最优斜率kbest的目标函数值，若前者小于后者，即fi＜fbest，则更新历史最优值，即kbest＝ki、fbest＝fi、gbest＝gi，同时将当前步长乘以一个大于1的实数，将迭代次数i加1，并返回Step 5；否则，保持历史最优值不变，将当前步长乘以一个小于1的正实数，并返回Step 6。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明提供一种针对能源系统阻尼的量化分析方法及系统，采用一种基于相轨迹图的目标函数，利用梯度下降法的原理找到系统的最优阻尼。相比于传统方法，该方法不受系统复杂程度的限制，同时表达直观、计算量小、计算精度高，能够得到任意能源系统阻尼的精确估计值，实现对系统阻尼特性的量化分析。
附图说明
图1是本发明提供的一种针对能源系统阻尼的量化分析方法流程图；
图2是本发明提供的一种简化的水电机组传递函数方框图；
图3是本发明提供的一种简化的火电机组传递函数方框图；
图4是本发明提供的相轨迹图和穿越相轨迹图的直线的示意图；
图5是本发明方法和传统方法计算的图2中水电机组的阻尼对比图；
图6是本发明方法和传统方法计算的图3中火电机组的阻尼对比图；
图7是本发明提供的一种针对能源系统阻尼的量化分析系统架构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术难以计算复杂能源系统阻尼的缺陷，提供一种针对复杂能源系统阻尼的量化分析方法，从而在量化任意能源系统阻尼时，无需考虑因系统过于复杂而导致阻尼难以计算的问题。本发明适用的能源系统可以是任意阶线性或非线性系统。
图1是本发明提供的一种针对能源系统阻尼的量化分析方法流程图；如图1所示，包括如下步骤：
S101，确定能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形，并合成输入变量和输出变量之间的相轨迹图；所述输入变量为能源系统转速偏差，输出变量为能源系统功率变化量；所述能源系统为任意阶线性系统或非线性系统；
S102，确定能够穿越所述相轨迹图的多条直线，针对每条直线求取对应的数列，其中，所述数列由相同横坐标下相轨迹图上每点的纵坐标与直线上对应点的纵坐标的差值组成；
S103，将每条直线对应数列的均方误差作为目标函数，利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼。
可选地，能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形通过如下方式得到：
搭建所述能源系统的数学模型，所述数学模型的输入变量为转速偏差，输出变量为功率变化量；采用正弦信号作为输入对该数学模型进行仿真，将仿真得到的输入变量波形和对应的输出变量波形记录；或
运行能源系统，改变输入变量，记录对应的输入变量波形和相应的输出变量波形。
可选地，所述目标函数的公式为：
其中，
和N分别为数列X的总体均值和元素总数，Xi为数列X的第i个元素。
可选地，所述利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼，具体包括如下步骤：
Step 1：确定初始步长d0和初始斜率k0，代计数器i＝0；其中，步长d0表示斜率变化的快慢程度，斜率k0表示能够穿越相轨迹图的直线的斜率，i表示当前迭代次数；
Step 2：计算初始斜率k0对应的目标函数值f0；
Step 3：在初始斜率k0的某一临近点k0+ε处，ε为预设邻域范围，重新计算对应的目标函数值f′0；根据两次计算结果，利用斜率公式计算初始斜率对应的目标函数一阶导数g0，计算公式为：
Step 4：将首次计算得到的斜率、目标函数值及其一阶导数保存为历史最优值，即kbest＝k0、fbest＝f0、gbest＝g0；其中，kbest表示历史最优斜率，fbest表示历史最优目标函数值，gbest表示历史最优目标函数一阶导数值；
Step 5：判断当前迭代次数i是否达到最大迭代次数或本次得到的最优斜率与上次之差是否小于预设值，若满足其中一个条件，输出kbest，并将kbest的相反数作为能源系统的阻尼；否则进入Step 6；
Step 6：实施第i次迭代计算，基于梯度下降法的原理，计算新的斜率值ki：
ki＝kbest-di·gbest
式中，di为当前步长，i＝0时，当前步长是初始步长d0，i＞0时，当前步长则根据Step8更新；
Step7：计算新斜率ki对应的目标函数fi及其一阶导数gi，计算方法同Step2和Step3；
Step8：比较新斜率ki和历史最优斜率kbest的目标函数值，若前者小于后者，即fi＜fbest，则更新历史最优值，即kbest＝ki、fbest＝fi、gbest＝gi，同时将当前步长乘以一个大于1的实数，将迭代次数i加1，并返回Step 5；否则，保持历史最优值不变，将当前步长乘以一个小于1的正实数，并返回Step 6。
可以理解的是，本发明方法不限于能源系统的阶型，适用于任意能够获取能源系统输入输出变量的系统，其中，输入变量为转速或频率偏差，输出变量为功率变化量。且本发明可以通过搭建能源系统的数学模型，数学模型的输入变量为转速偏差，输出变量为功率变化量；采用正弦信号作为输入对该数学模型进行仿真，将仿真得到的输入变量波形和对应的输出变量波形记录；或直接运行要分析阻尼的能源系统，改变输入变量，记录对应的输入变量波形和相应的输出变量波形。
为说明本发明效果，因为现有阻尼分析方法仅适用于简单的能源系统，下面以两种不同的简单能源系统作为本发明和现有技术的实施对象对本发明方法的性能进行详细说明：一种为水电机组，其简化的传递函数方框图如图2所示；一种为火电机组，其简化的传递函数方框图如图3所示。
需要说明的是，如图2和图3所示，现有能源系统阻尼分析方法需要提前知道能源系统的传递函数，具有局限性。而本发明则不需要知道能源系统的传递函数，相比现有技术具有极强的优势。
对于如图2所示的水电机组，利用传统方法量化其阻尼的步骤为：
步骤(1)：结合系统各部分传递函数，整理化简得到整体传递函数，即：
其中，ΔPm为功率变化量，Δw为转速偏差，Ka为放大倍数，Tg为液压系统时间常数，Tw为水流惯性时间常数，s为拉普拉斯变量。
步骤(2)：令s＝jω，带入上式并经过一系列化简得：
ΔPm＝DtΔw+KtΔδ
其中，Δw＝sΔδ，DtΔw为阻尼转矩，KtΔδ为同步转矩，阻尼系数Dt表达式为：
其中，ω为系统输入信号的震荡频率。当已知系统参数和振荡频率时，系统阻尼可通过上式计算得到。
对于如图2所示的水电机组，利用本申请方法量化其阻尼的步骤为：
步骤(1)：在MATLAB/Simulink中搭建如图2中所示的水电机组仿真模型；
步骤(2)：采用正弦信号(例如幅值为0.1Hz，频率为0.1Hz)作为转速偏差输入模型进行仿真，以模拟机组转速或频率的低频振荡现象。记录系统的输入变量(即转速偏差)和输出变量(即功率变化量)波形，并绘制相应的转速-功率相轨迹图；其中，输出变量波形和输入变量波形也可通过对水电机组模型对应的实体水电机组直接进行测试得到，不需要步骤(1)，也不需要进行步骤(2)的仿真步骤。
步骤(3)：将上述相轨迹图的中心平移至坐标系原点，以便从所述相轨迹图的众多穿越直线中确定唯一一条具有最小目标函数值的直线，其斜率的相反数即为所述能源系统的阻尼。目标函数的计算方法如下：
其中，X由相同横坐标下相轨迹图上每点的纵坐标与直线上对应点的纵坐标的差值组成的数列，
和N分别为数列X的总体均值和元素总数，Xi为数列X的第i个元素。
步骤(4)：基于梯度下降法寻找步骤(3)中具有最小目标函数值的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼，具体包括如下步骤：
Step 1：设置寻优过程中参数的初始值，即初始步长d0＝0.1和初始斜率k0＝0，代计数器i＝0；其中，步长d0表示斜率变化的快慢程度，斜率k0表示能够穿越相轨迹图的直线的斜率，i表示当前迭代次数；
Step 2：计算初始斜率对应的目标函数值f0；
Step 3：在初始斜率的某一临近点，即k0+ε，ε＝10-10处，重新计算对应的目标函数值f′0。根据两次计算结果，利用斜率公式计算初始斜率对应的目标函数一阶导数g0，计算公式为：
Step 4：将首次计算得到的斜率、目标函数及其一阶导数保存为历史最优值，即kbest＝k0、fbest＝f0、gbest＝g0；其中，kbest表示历史最优斜率，fbest表示历史最优目标函数值，gbest表示历史最优目标函数一阶导数值；
Step 5：判断当前迭代次数i是否达到100或本次得到的最优斜率与上次之差是否小于10-10，若满足其中一个条件，输出kbest，并将kbest的相反数作为能源系统的阻尼；否则进入Step 6；
Step 6：实施第i次迭代计算。基于梯度下降法的原理，计算新的斜率值ki：
ki＝kbest-di·gbest
式中，di为当前步长，i＝0时，当前步长是初始步长d0，i＞0时，当前步长则根据Step8更新；
Step7：计算新斜率ki对应的目标函数fi及其一阶导数gi，计算方法同Step2和Step3；
Step8：比较新斜率ki和历史最优斜率kbest的目标函数值，若前者小于后者，即fi＜fbest，则更新历史最优值，即kbest＝ki、fbest＝fi、gbest＝gi，同时将当前步长乘以2)，将迭代次数i加1，并返回Step 5；否则，保持历史最优值不变，将当前步长乘以0.5，并返回Step 6。
对于如图3所示的火电机组，利用传统方法和本申请方法量化其阻尼的步骤与图2所示的水电机组相同。
图4本发明提供的相轨迹图和穿越相轨迹图的直线的示意图，如图4所示，对得到的转速和功率时域波形进行合成，得到转速-功率相轨迹图，具体方法是：对时域波形按时间从小到大进行取点，每一时刻的转速和功率对应相轨迹图上的一点，将所有点按时间顺序连接即可得到对应的相轨迹图。将相轨迹图中心平移至坐标原点后，其穿越直线为具有不同斜率k的正比例函数y＝k·x，x和y为正比例函数的自变量和因变量。对于相轨迹图上某点的纵坐标y1i，均对应同一横坐标值下直线上一点的纵坐标y2i，它们的差值定义为Xi。
为了说明本申请方法的有效性和精度，在不同的系统参数和振荡频率下(即0Hz～2.5Hz)对比本发明和传统方法的阻尼计算结果。对于如图2所示的水电机组，不变的系统参数为放大倍数(Ka＝20)和液压系统时间常数(Tg＝2.5)，变化的系统参数为水流惯性时间常数，即Tw＝1.0、2.0和4.0，两种方法的计算结果对比如图5所示。对于如图3所示的火电机组，不变的系统参数为放大倍数(Ka＝20)和液压系统时间常数(Tg＝0.3)，变化的系统参数为高压蒸汽容积时间常数，即TCH＝0.2、0.4和0.8，两种方法的计算结果对比如图6所示。图5和图6的对比结果表明，采用本发明所述方法计算得到的阻尼与传统方法高度一致，采用本发明所述方法计算复杂能源系统阻尼是有效的，能够克服传统方法在求解复杂系统阻尼时的局限性，且可以适用于任意阶线性或非线性系统，并具有较高的计算精度。
图7是本发明提供的一种针对能源系统阻尼的量化分析系统架构图，如图7所示，包括：
变量确定单元710，用于确定能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形，并合成输入变量和输出变量之间的相轨迹图；所述输入变量为能源系统转速偏差，输出变量为能源系统功率变化量；所述能源系统为任意阶线性系统或非线性系统；
直线确定单元720，用于确定能够穿越所述相轨迹图的多条直线，针对每条直线求取对应的数列，其中，所述数列由相同横坐标下相轨迹图上每点的纵坐标与直线上对应点的纵坐标的差值组成；
阻尼分析单元730，用于将每条直线对应数列的均方误差作为目标函数，利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼。
可选地，所述变量确定单元710，搭建所述能源系统的数学模型，所述数学模型的输入变量为转速偏差，输出变量为功率变化量；采用正弦信号作为输入对该数学模型进行仿真，将仿真得到的输入变量波形和对应的输出变量波形记录；或运行能源系统，改变输入变量，记录对应的输入变量波形和相应的输出变量波形。
可选地，所述阻尼分析单元730确定的目标函数的公式为：
其中，
和N分别为数列X的总体均值和元素总数，Xi为数列X的第i个元素。
可选地，阻尼分析单元730利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼，具体包括如下步骤：Step 1：确定初始步长d0和初始斜率k0，代计数器i＝0；其中，步长d0表示斜率变化的快慢程度，斜率k0表示能够穿越相轨迹图的直线的斜率，i表示当前迭代次数；Step 2：计算初始斜率k0对应的目标函数值f0；Step 3：在初始斜率k0的某一临近点k0+ε处，ε为预设邻域范围，重新计算对应的目标函数值f′0；根据两次计算结果，利用斜率公式计算初始斜率对应的目标函数一阶导数g0，计算公式为：
Step 4：将首次计算得到的斜率、目标函数值及其一阶导数保存为历史最优值，即kbest＝k0、fbest＝f0、gbest＝g0；其中，kbest表示历史最优斜率，fbest表示历史最优目标函数值，gbest表示历史最优目标函数一阶导数值；Step 5：判断当前迭代次数i是否达到最大迭代次数或本次得到的最优斜率与上次之差是否小于预设值，若满足其中一个条件，输出kbest，并将kbest的相反数作为能源系统的阻尼；否则进入Step6；Step 6：实施第i次迭代计算，基于梯度下降法的原理，计算新的斜率值ki：ki＝kbest-di·gbest；式中，di为当前步长，i＝0时，当前步长是初始步长d0，i＞0时，当前步长则根据Step8更新；Step7：计算新斜率ki对应的目标函数fi及其一阶导数gi，计算方法同Step 2和Step3；Step8：比较新斜率ki和历史最优斜率kbest的目标函数值，若前者小于后者，即fi＜fbest，则更新历史最优值，即kbest＝ki、fbest＝fi、gbest＝gi，同时将当前步长乘以一个大于1的实数，将迭代次数i加1，并返回Step 5；否则，保持历史最优值不变，将当前步长乘以一个小于1的正实数，并返回Step 6。
具体地，各个单元的功能可参见前述方法实施例的介绍，在此不做赘述。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种针对能源系统阻尼的量化分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
确定能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形，并合成输入变量和输出变量之间的相轨迹图；所述输入变量为能源系统转速偏差，输出变量为能源系统功率变化量；所述能源系统为任意阶线性系统或非线性系统；
确定能够穿越所述相轨迹图的多条直线，针对每条直线求取对应的数列，其中，所述数列由相同横坐标下相轨迹图上每点的纵坐标与直线上对应点的纵坐标的差值组成；
将每条直线对应数列的均方误差作为目标函数，利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼。
2.根据权利要求1所述的针对能源系统阻尼的量化分析方法，其特征在于，所述能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形通过如下方式得到：
搭建所述能源系统的数学模型，所述数学模型的输入变量为转速偏差，输出变量为功率变化量；采用正弦信号作为输入对该数学模型进行仿真，将仿真得到的输入变量波形和对应的输出变量波形记录；或
运行能源系统，改变输入变量，记录对应的输入变量波形和相应的输出变量波形。
3.根据权利要求1所述的针对能源系统阻尼的量化分析方法，其特征在于，所述目标函数的公式为：
其中，
和N分别为数列X的总体均值和元素总数，Xi为数列X的第i个元素。
4.根据权利要求3所述的针对能源系统阻尼的量化分析方法，其特征在于，所述利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼，具体包括如下步骤：
Step 1：确定初始步长d0和初始斜率k0，代计数器i＝0；其中，步长d0表示斜率变化的快慢程度，斜率k0表示能够穿越相轨迹图的直线的斜率，i表示当前迭代次数；
Step 2：计算初始斜率k0对应的目标函数值f0；
Step 3：在初始斜率k0的某一临近点k0+ε处，ε为预设邻域范围，重新计算对应的目标函数值f′0；根据两次计算结果，利用斜率公式计算初始斜率对应的目标函数一阶导数g0，计算公式为：
Step 4：将首次计算得到的斜率、目标函数值及其一阶导数保存为历史最优值，即kbest＝k0、fbest＝f0、gbest＝g0；其中，kbest表示历史最优斜率，fbest表示历史最优目标函数值，gbest表示历史最优目标函数一阶导数值；
Step 5：判断当前迭代次数i是否达到最大迭代次数或本次得到的最优斜率与上次之差是否小于预设值，若满足其中一个条件，输出kbest，并将kbest的相反数作为能源系统的阻尼；否则进入Step 6；
Step 6：实施第i次迭代计算，基于梯度下降法的原理，计算新的斜率值ki：
ki＝kbest-di·gbest
式中，di为当前步长，i＝0时，当前步长是初始步长d0，i＞0时，当前步长则根据Step8更新；
Step7：计算新斜率ki对应的目标函数fi及其一阶导数gi，计算方法同Step 2和Step3；
Step8：比较新斜率ki和历史最优斜率kbest的目标函数值，若前者小于后者，即fi＜fbest，则更新历史最优值，即kbest＝ki、fbest＝fi、gbest＝gi，同时将当前步长乘以一个大于1的实数，将迭代次数i加1，并返回Step 5；否则，保持历史最优值不变，将当前步长乘以一个小于1的正实数，并返回Step 6。
5.一种针对能源系统阻尼的量化分析系统，其特征在于，包括：
变量确定单元，用于确定能源系统的输入变量波形和对应的输出变量波形，并合成输入变量和输出变量之间的相轨迹图；所述输入变量为能源系统转速偏差，输出变量为能源系统功率变化量；所述能源系统为任意阶线性系统或非线性系统；
直线确定单元，用于确定能够穿越所述相轨迹图的多条直线，针对每条直线求取对应的数列，其中，所述数列由相同横坐标下相轨迹图上每点的纵坐标与直线上对应点的纵坐标的差值组成；
阻尼分析单元，用于将每条直线对应数列的均方误差作为目标函数，利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼。
6.根据权利要求5所述的针对能源系统阻尼的量化分析系统，其特征在于，所述变量确定单元，搭建所述能源系统的数学模型，所述数学模型的输入变量为转速偏差，输出变量为功率变化量；采用正弦信号作为输入对该数学模型进行仿真，将仿真得到的输入变量波形和对应的输出变量波形记录；或运行能源系统，改变输入变量，记录对应的输入变量波形和相应的输出变量波形。
7.根据权利要求5所述的针对能源系统阻尼的量化分析系统，其特征在于，所述阻尼分析单元确定的目标函数的公式为：
其中，
和N分别为数列X的总体均值和元素总数，Xi为数列X的第i个元素。
8.根据权利要求7所述的针对能源系统阻尼的量化分析系统，其特征在于，所述阻尼分析单元利用梯度下降法找到目标函数的数值最小时对应的直线，并将该直线斜率的相反数作为所述能源系统的阻尼，具体包括如下步骤：Step 1：确定初始步长d0和初始斜率k0，代计数器i＝0；其中，步长d0表示斜率变化的快慢程度，斜率k0表示能够穿越相轨迹图的直线的斜率，i表示当前迭代次数；Step 2：计算初始斜率k0对应的目标函数值f0；Step 3：在初始斜率k0的某一临近点k0+ε处，ε为预设邻域范围，重新计算对应的目标函数值f′0；根据两次计算结果，利用斜率公式计算初始斜率对应的目标函数一阶导数g0，计算公式为：
Step 4：将首次计算得到的斜率、目标函数值及其一阶导数保存为历史最优值，即kbest＝k0、fbest＝f0、gbest＝g0；其中，kbest表示历史最优斜率，fbest表示历史最优目标函数值，gbest表示历史最优目标函数一阶导数值；Step 5：判断当前迭代次数i是否达到最大迭代次数或本次得到的最优斜率与上次之差是否小于预设值，若满足其中一个条件，输出kbest，并将kbest的相反数作为能源系统的阻尼；否则进入Step 6；Step 6：实施第i次迭代计算，基于梯度下降法的原理，计算新的斜率值ki：ki＝kbest-di·gbest；式中，di为当前步长，i＝0时，当前步长是初始步长d0，i＞0时，当前步长则根据Step8更新；Step7：计算新斜率ki对应的目标函数fi及其一阶导数gi，计算方法同Step 2和Step3；Step8：比较新斜率ki和历史最优斜率kbest的目标函数值，若前者小于后者，即fi＜fbest，则更新历史最优值，即kbest＝ki、fbest＝fi、gbest＝gi，同时将当前步长乘以一个大于1的实数，将迭代次数i加1，并返回Step 5；否则，保持历史最优值不变，将当前步长乘以一个小于1的正实数，并返回Step 6。
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