CN115441493A - 基于ukf的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置 - Google Patents
基于ukf的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115441493A CN115441493A CN202211129616.XA CN202211129616A CN115441493A CN 115441493 A CN115441493 A CN 115441493A CN 202211129616 A CN202211129616 A CN 202211129616A CN 115441493 A CN115441493 A CN 115441493A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- current
- fault
- axis
- transmission system
- covariance matrix
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/36—Arrangements for transfer of electric power between ac networks via a high-tension dc link
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/01—Arrangements for reducing harmonics or ripples
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/36—Arrangements for transfer of electric power between ac networks via a high-tension dc link
- H02J2003/365—Reducing harmonics or oscillations in HVDC
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/60—Arrangements for transfer of electric power between AC networks or generators via a high voltage DC link [HVCD]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置,属于柔性直流输电技术领域,主要针对柔性直流输电系统发生对称故障的情况下,对换流站产生的故障电流进行抑制。该方法以柔直系统暂态情况下的数学模型为基础,建立系统在故障情况下的d轴电流状态观测模型,并且使用无迹卡尔曼滤波算法对d轴电流状态量进行追踪,并将UKF通过状态估计所得的量分为d轴电流最大限值部分与不可控部分;将d轴电流的不可控部分负反馈至d轴电流参考值,从调制上实现对d轴电流不可控部分的消除,并最终实现对系统故障电流的抑制。该方法结构简单,抗干扰能力强,可防止故障情况下故障电流越限,保证系统安全稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及柔性直流输电技术领域,特别是涉及一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置。
背景技术
随着全球能源危机的凸显和环境问题的不断恶化,世界各国已经开始由传统化石能源向绿色可再生能源过渡。柔性直流输电技术在电能远距离输送以及能源消纳方面所发挥的作用日趋明显。
基于电压源换流器的柔性直流输电系统由于具有对功率可以进行解耦控制,并且可以向无源网络供电等优点,目前已广泛应用于新能源发电并网、孤岛供电以及城市供电等领域。由于柔性直流输电输送电能具有容量大、距离远的特点,所以电能传送的可靠性与系统运行安全性问题已不能被忽视。根据系统故障位置发生在换流站交流侧还是直流侧,可以将系统出现的故障分为交流侧故障以及直流侧故障两大类。
对柔性直流输电系统交流侧故障而言,短路故障是其主要研究与分析的对象。系统交流侧一旦出现短路故障则会导致交流电压下降,同时交流电流升高,这会对系统运行的安全性产生威胁。系统故障还会导致系统传输的功率出现剧烈变化,进而使得直流母线电压产生波动。如果不对故障进行及时处理,则会造成换流站退出运行以及系统脱网等严重后果,故研究故障电流的抑制对柔性直流输电系统安全稳定运行具有重要意义。
当柔性直流输电系统出现交流侧故障时会导致换流站出现很大的故障电流,为了抑制故障交流电流,传统的做法是首先建立在暂态情况下柔性直流系统的数学模型,然后根据系统具体的故障进行动态限幅。具体的电流限幅方法可以分为调制限幅和物理限幅两大类,其中调制限幅主要是通过设计控制器或者改进控制器对调制信号进行改变,以达到抑制故障电流的目的;物理限幅则是根据系统实际设计出实际的物理限流电路,比如换流站交流侧出口处串联电感-电容-电感限流电路来抑制故障电流,并且通过调节电感和电容的参数防止交流电流馈入直流侧。但是以上所述的传统电流抑制方法很少考虑结合人工智能算法对故障电流进行抑制。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明的目的是提供一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法,应用于一种基于模块化多电平换流器的多端直流输电系统,所述多端直流输电系统包括n个换流站,其中m个换流站为受端换流站,所述受端换流站采用定直流电压控制,n-m个换流站为送端换流站,所述送端换流站采用定有功功率控制,其中m<n;所述方法包括:
当所述受端换流站发生三相短路故障时,根据无迹卡尔曼滤波算法得到所述受端换流站在同步旋转坐标系下d轴电流分量的观测器表达式;
根据所述d轴电流分量进行采样和权值计算,得到状态量的一步预测值及协方差矩阵;
根据所述状态量的一步预测值进行无迹变换和权值计算,得到观测量的预测均值及协方差矩阵;
根据所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算Klman增益矩阵;
根据所述Klman增益矩阵、所述状态量的一步预测值及协方差矩阵和所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算所述受端换流站的状态更新与协方差更新;
根据所述状态更新与协方差更新确定d轴故障电流;
将所述d轴故障电流中的额定电流限值进行去除,得到不可控电流,并将所述不可控电流负反馈至d轴电流参考轴上,以实现对故障电流的抑制。
优选地,根据所述d轴电流分量进行采样和权值计算,得到状态量的一步预测值及协方差矩阵,包括:
对所述受端换流站的d轴电流分量中进行采样,得到sigma采样点,并计算所述sigma采样点的权重;
根据所述sigma采样点和所述sigma采样点的权重确定sigma点集,并计算所述sigma点集的一次预测;
利用所述sigma点集的权值,将所述sigma点集的一次预测的预测值进行加权求和,得到所述状态量的一步预测值及协方差矩阵。
优选地,根据所述状态量的一步预测值进行无迹变换和权值计算,得到观测量的预测均值及协方差矩阵,包括:
根据所述状态量的一步预测值,利用无迹变换产生新的点集;
将所述新的点集带入至所述观测器表达式中进行计算,得到观测量的一步预测;
根据所述观测量的一步预测进行加权求和,得到所述观测量的预测均值及协方差矩阵。
一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制装置,应用于一种基于模块化多电平换流器的多端直流输电系统,所述多端直流输电系统包括n个换流站,其中m个换流站为受端换流站,所述受端换流站采用定直流电压控制,n-m个换流站为送端换流站,所述送端换流站采用定有功功率控制,其中m<n;所述装置包括:
观测器获取模块,用于当所述受端换流站发生三相短路故障时,根据无迹卡尔曼滤波算法得到所述受端换流站在同步旋转坐标系下d轴电流分量的观测器表达式;
状态量计算模块,用于根据所述d轴电流分量进行采样和权值计算,得到状态量的一步预测值及协方差矩阵;
观测量计算模块,用于根据所述状态量的一步预测值进行无迹变换和权值计算,得到观测量的预测均值及协方差矩阵;
矩阵计算模块,用于根据所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算Klman增益矩阵;
更新模块,用于根据所述Klman增益矩阵、所述状态量的一步预测值及协方差矩阵和所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算所述受端换流站的状态更新与协方差更新;
故障电流确定模块,用于根据所述状态更新与协方差更新确定d轴故障电流;
反馈模块,用于将所述d轴故障电流中的额定电流限值进行去除,得到不可控电流,并将所述不可控电流负反馈至d轴电流参考轴上,以实现对故障电流的抑制。
一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法中的步骤。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明提供了一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置,应用于一种基于模块化多电平换流器的多端直流输电系统,所述多端直流输电系统包括n个换流站,其中m个换流站为受端换流站,所述受端换流站采用定直流电压控制,n-m个换流站为送端换流站,所述送端换流站采用定有功功率控制,其中m<n;所述方法包括:当所述受端换流站发生三相短路故障时,根据无迹卡尔曼滤波算法得到所述受端换流站在同步旋转坐标系下d轴电流分量的观测器表达式;根据所述d轴电流分量进行采样和权值计算,得到状态量的一步预测值及协方差矩阵;根据所述状态量的一步预测值进行无迹变换和权值计算,得到观测量的预测均值及协方差矩阵;根据所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算Klman增益矩阵;根据所述Klman增益矩阵、所述状态量的一步预测值及协方差矩阵和所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算所述受端换流站的状态更新与协方差更新;根据所述状态更新与协方差更新确定d轴故障电流;将所述d轴故障电流中的额定电流限值进行去除,得到不可控电流,并将所述不可控电流负反馈至d轴电流参考轴上,以实现对故障电流的抑制。本发明在换流站传统的双闭环控制下,通过使用无迹卡尔曼滤波算法对故障电流进行追踪,并从中分离出故障电流的不可控部分,并将不可控部分负反馈至电流参考轴,对于对称故障下的电流抑制具有良好的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法的方法流程图;
图2为本发明实施例提供的三端新能源MMC-MTDC系统图;
图3为本发明实施例提供的故障电流抑制示意图;
图4为本发明实施例提供的故障电流抑制步骤的流程图。
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,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤、过程、方法等没有限定于已列出的步骤,而是可选地还包括没有列出的步骤,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤元。
本发明的目的是提供一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置,在换流站传统的双闭环控制下,通过使用无迹卡尔曼滤波算法对故障电流进行追踪,并从中分离出故障电流的不可控部分,并将不可控部分负反馈至电流参考轴,对于对称故障下的电流抑制具有良好的效果。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例提供的一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法的方法流程图,如图1所示,本发明提供了一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法,应用于一种基于模块化多电平换流器的多端直流输电系统,所述多端直流输电系统包括n个换流站,其中m个换流站为受端换流站,所述受端换流站采用定直流电压控制,n-m个换流站为送端换流站,所述送端换流站采用定有功功率控制,其中m<n;所述方法包括:
步骤100:当所述受端换流站发生三相短路故障时,根据无迹卡尔曼滤波算法得到所述受端换流站在同步旋转坐标系下d轴电流分量的观测器表达式;
步骤200:根据所述d轴电流分量进行采样和权值计算,得到状态量的一步预测值及协方差矩阵;
步骤300:根据所述状态量的一步预测值进行无迹变换和权值计算,得到观测量的预测均值及协方差矩阵;
步骤400:根据所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算Klman增益矩阵;
步骤500:根据所述Klman增益矩阵、所述状态量的一步预测值及协方差矩阵和所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算所述受端换流站的状态更新与协方差更新;
步骤600:根据所述状态更新与协方差更新确定d轴故障电流;
步骤700:将所述d轴故障电流中的额定电流限值进行去除,得到不可控电流,并将所述不可控电流负反馈至d轴电流参考轴上,以实现对故障电流的抑制。
优选地,所述步骤200具体包括:
对所述受端换流站的d轴电流分量中进行采样,得到sigma采样点,并计算所述sigma采样点的权重;
根据所述sigma采样点和所述sigma采样点的权重确定sigma点集,并计算所述sigma点集的一次预测;
利用所述sigma点集的权值,将所述sigma点集的一次预测的预测值进行加权求和,得到所述状态量的一步预测值及协方差矩阵。
优选地,所述步骤300具体包括:
根据所述状态量的一步预测值,利用无迹变换产生新的点集;
将所述新的点集带入至所述观测器表达式中进行计算,得到观测量的一步预测;
根据所述观测量的一步预测进行加权求和,得到所述观测量的预测均值及协方差矩阵。
具体的,一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法,设共有n个换流站,其中m个换流站为受端换流站,并且采用定直流电压控制,其余n-m个换流站为送端换流站,采用定有功功率控制,其中m<n;MMC-MTDC系统正常运行的情况下,采用定直流电压控制的m个换流站在其参考点(Pref,I,Uref,I)运行,同时采用定有功功率控制的换流站在其参考点(Pref,I,Qref,I);当MMC-MTDC系统受端换流站发生对称故障时,使用无迹卡尔曼滤波算法对旋转参考坐标系下的d轴分量进行状态估计,将追踪所得的d轴分量分为稳态最大电流与不可控电流两部分,并最终将不可控电流负反馈至d轴电流参考轴上进行故障电流的抑制。
图2为本发明实施例提供的三端新能源MMC-MTDC系统示意图,其中MMC为换流站,Ln为MMC交流侧电感(n=1,2,3);Vn为换流站入口处电压;直流线路的电阻和电感分别为Rdln、Ldln;换流站交流侧电流isn;系统交流侧等效电阻为Rn;交流系统侧额定电压和输送功率分别为usn和Psn;直流电压为Udc。如图2所示,柔性直流输电系统为三端MTDC系统,共有3个换流站,其中MMC1,MMC3为送端站,均采用定有功功率与定无功功率控制;MMC2为受端站,采用定直流电压与定无功功率控制。在三端柔性直流输电系统中,MMC1和MMC3为整流站,MMC2为逆变站,本发明讨论柔性直流输电系统逆变站(MMC2)发生三相短路故障时的故障电流抑制。
图3为故障电流抑制示意图,其中idref和iqref分别为同步旋转坐标系下dq轴电流参考值;udref和uqref分别为交流电压调制波参考值;isd和isq分别为网侧电流dq轴分量;usd和usq分别为网侧电压dq轴分量;idrefd为d轴电流状态估计量;imax为d轴稳态最大分量;icf为系统不可控电流。图3中故障电流的抑制原理为:当柔性直流输电系统受端站(MMC2)发生三相短路故障时,首先利用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)可以用于系统状态估计的优势,对MMC2交流输出侧d轴电流分量进行追踪,并且用idrefd表示。并且当系统处于暂态过程时,系统故障电流可以看成由限幅电流和系统不可控电流两部构成,所以可以将追踪所得的d轴电流分量分为d轴稳态最大分量imax和系统不可控电流icf两部分,并最终将icf负反馈至d轴电流参考值,则可以起到抑制故障电流的效果。同时为了减小系统静态误差,加快反应速度,引入PI调节器进行调节,最终达到保证系统安全稳定运行的目的。
可选地,如图4所示,本实施例一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法,共有3个换流站,其中MMC1,MMC3为送端站,均采用定有功功率与定无功功率控制;MMC2为受端站,采用定直流电压与定无功功率控制。在三端柔性直流输电系统中,MMC1和MMC3为整流站,MMC2为逆变站。
当MMC-MTDC系统中受端站MMC2发生三相短路故障时,系统故障电流抑制过程如下;其中S1对应上述步骤100,S2至S4对应上述步骤200,S5对应上述步骤300,S6对应上述步骤400,S7对应上述步骤500,S8对应上述步骤600,S9至S10对应上述步骤700,具体如下:
S1、当换流站2发生三相短路故障时,根据无迹变换可以得到换流站2在同步旋转坐标系下d轴电流分量观测器表达式为:
式中:id(k),id(k+1),id(k-1)为d轴电流在k,k+1,k-1时刻的采样值;wk-1和vk分别为协方差矩阵Q和R的过程噪声和观测噪声,并且二者相互独立。
S2、从换流站2的d轴电流分量中采样得到一组sigma点,并且计算相应的权值;
从换流站2得到一组sigma采样点
通过得到的sigma采样点,计算采样点相应的权值;
式中:δ为sigma点相应的权值,下标m为均值,c为协方差,上标为第几个采样点;λ为缩放比例参数;a的选取影响采样点的分布;k为待选参数,取值范围没有界限;β是非负的权系数。
S3、对采集得到的2n+1个sigma点集进行一次预测,i=1,2,…,2n+1;
id (i)(k|k-1)=f[k-1,id (i)(k-1|k-1)]; (4)
式中:f表示非线性状态方程函数。
S4、通过计算状态量的一步预测及协方差矩阵,更新的权值δ(i)可通过式(3)得到;
S5、根据一步预测,再次无迹变换产生新的点集,得到的预测的观测量,并进一步得到系统预测的均值及协方差;
S6、计算Klman增益矩阵;
式中:K表示卡尔曼增益矩阵,也叫做卡尔曼系数矩阵,卡尔曼增益是卡尔曼滤波的重要组成,主要起两方面的作用;第一是可以预测状态协方差矩阵P和协方差矩阵R的大小,以确定预测值和观测值哪个更加准确;第二是把残差的表现形式从观察量转化成状态量;Pzkzk和Pxkzk分别表示sigma点集的观测预测值并且通过加权求和得到的系统预测值的均值及协方差。
S7、最后,更新系统的状态与协方差;
P(k|k)=P(k|k-1)-K(k)PzkzkKT(k); (8)
S8、通过UKF对故障状态下的电流进行状态估计,可以将UKF追踪所得的信号当作d轴故障电流进行处理,其表达式为;
式中:ω为系统角频率;Leq和Req分别为换流站交流侧等效电阻和电抗;ucd和usd分别表示换流站交流侧与系统网侧电压,did为d轴电流的变化率,dt为时间变化率。
S9、当换流站处于故障状态时,若忽略换流站损耗及系统其它因素的影响,则故障电流中除去额定电流限值外,其余部分可统称为不可控制的电流,可以表示为;
icf=idrefd-imax; (11)
式中:idrefd为d轴电流状态估计量;imax为d轴稳态最大分量;icf为系统不可控电流。
S10、通过将不可控电流icf负反馈值d轴电流参考轴上,则可以实现对故障电流的抑制,保证系统的安全稳定运行。
对应上述方法,本实施例还提供了一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制装置,应用于一种基于模块化多电平换流器的多端直流输电系统,所述多端直流输电系统包括n个换流站,其中m个换流站为受端换流站,所述受端换流站采用定直流电压控制,n-m个换流站为送端换流站,所述送端换流站采用定有功功率控制,其中m<n;所述装置包括:
观测器获取模块,用于当所述受端换流站发生三相短路故障时,根据无迹卡尔曼滤波算法得到所述受端换流站在同步旋转坐标系下d轴电流分量的观测器表达式;
状态量计算模块,用于根据所述d轴电流分量进行采样和权值计算,得到状态量的一步预测值及协方差矩阵;
观测量计算模块,用于根据所述状态量的一步预测值进行无迹变换和权值计算,得到观测量的预测均值及协方差矩阵;
矩阵计算模块,用于根据所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算Klman增益矩阵;
更新模块,用于根据所述Klman增益矩阵、所述状态量的一步预测值及协方差矩阵和所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算所述受端换流站的状态更新与协方差更新;
故障电流确定模块,用于根据所述状态更新与协方差更新确定d轴故障电流;
反馈模块,用于将所述d轴故障电流中的额定电流限值进行去除,得到不可控电流,并将所述不可控电流负反馈至d轴电流参考轴上,以实现对故障电流的抑制。
此外,本实施例还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法中的步骤。
最后,本实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法中的步骤。
本发明的有益效果如下:
通过本发明可知,当柔性直流输电系统受端站发生三相短路故障时,首先可以利用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)系统状态估计的优势,对系统受端站交流输出侧d轴电流分量进行追踪,并且用idrefd表示。并且当系统处于故障过程时,系统故障电流可以看成由限幅电流和系统不可控电流两部构成,所以可以将追踪所得的d轴电流分量分为d轴稳态最大分量imax和系统不可控电流icf两部分,并最终将icf负反馈至d轴电流参考值,则可以起到抑制故障电流的效果。同时为了减小系统静态误差,加快反应速度,引入PI调节器进行调节,最终达到保证系统安全稳定运行的目的。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (6)
1.一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法,其特征在于,应用于一种基于模块化多电平换流器的多端直流输电系统,所述多端直流输电系统包括n个换流站,其中m个换流站为受端换流站,所述受端换流站采用定直流电压控制,n-m个换流站为送端换流站,所述送端换流站采用定有功功率控制,其中m<n;所述方法包括:
当所述受端换流站发生三相短路故障时,根据无迹卡尔曼滤波算法得到所述受端换流站在同步旋转坐标系下d轴电流分量的观测器表达式;
根据所述d轴电流分量进行采样和权值计算,得到状态量的一步预测值及协方差矩阵;
根据所述状态量的一步预测值进行无迹变换和权值计算,得到观测量的预测均值及协方差矩阵;
根据所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算Klman增益矩阵;
根据所述Klman增益矩阵、所述状态量的一步预测值及协方差矩阵和所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算所述受端换流站的状态更新与协方差更新;
根据所述状态更新与协方差更新确定d轴故障电流;
将所述d轴故障电流中的额定电流限值进行去除,得到不可控电流,并将所述不可控电流负反馈至d轴电流参考轴上,以实现对故障电流的抑制。
2.根据权利要求1所述的基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法,其特征在于,根据所述d轴电流分量进行采样和权值计算,得到状态量的一步预测值及协方差矩阵,包括:
对所述受端换流站的d轴电流分量中进行采样,得到sigma采样点,并计算所述sigma采样点的权重;
根据所述sigma采样点和所述sigma采样点的权重确定sigma点集,并计算所述sigma点集的一次预测;
利用所述sigma点集的权值,将所述sigma点集的一次预测的预测值进行加权求和,得到所述状态量的一步预测值及协方差矩阵。
3.根据权利要求1所述的基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法,其特征在于,根据所述状态量的一步预测值进行无迹变换和权值计算,得到观测量的预测均值及协方差矩阵,包括:
根据所述状态量的一步预测值,利用无迹变换产生新的点集;
将所述新的点集带入至所述观测器表达式中进行计算,得到观测量的一步预测;
根据所述观测量的一步预测进行加权求和,得到所述观测量的预测均值及协方差矩阵。
4.一种基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制装置,其特征在于,应用于一种基于模块化多电平换流器的多端直流输电系统,所述多端直流输电系统包括n个换流站,其中m个换流站为受端换流站,所述受端换流站采用定直流电压控制,n-m个换流站为送端换流站,所述送端换流站采用定有功功率控制,其中m<n;所述装置包括:
观测器获取模块,用于当所述受端换流站发生三相短路故障时,根据无迹卡尔曼滤波算法得到所述受端换流站在同步旋转坐标系下d轴电流分量的观测器表达式;
状态量计算模块,用于根据所述d轴电流分量进行采样和权值计算,得到状态量的一步预测值及协方差矩阵;
观测量计算模块,用于根据所述状态量的一步预测值进行无迹变换和权值计算,得到观测量的预测均值及协方差矩阵;
矩阵计算模块,用于根据所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算Klman增益矩阵;
更新模块,用于根据所述Klman增益矩阵、所述状态量的一步预测值及协方差矩阵和所述观测量的预测均值及协方差矩阵计算所述受端换流站的状态更新与协方差更新;
故障电流确定模块,用于根据所述状态更新与协方差更新确定d轴故障电流;
反馈模块,用于将所述d轴故障电流中的额定电流限值进行去除,得到不可控电流,并将所述不可控电流负反馈至d轴电流参考轴上,以实现对故障电流的抑制。
5.一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连,其特征在于,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法中的步骤。
6.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的基于UKF的柔性直流输电系统故障电流抑制方法中的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211129616.XA CN115441493B (zh) | 2022-09-16 | 2022-09-16 | 基于ukf的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211129616.XA CN115441493B (zh) | 2022-09-16 | 2022-09-16 | 基于ukf的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115441493A true CN115441493A (zh) | 2022-12-06 |
CN115441493B CN115441493B (zh) | 2023-06-09 |
Family
ID=84248556
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211129616.XA Active CN115441493B (zh) | 2022-09-16 | 2022-09-16 | 基于ukf的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115441493B (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110398691A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-11-01 | 重庆大学 | 基于改进自适应双无迹卡尔曼滤波器的锂离子动力电池SoC估计方法 |
CN111835027A (zh) * | 2019-04-23 | 2020-10-27 | 上海电机学院 | 一种柔性多端直流输电系统故障调节方法 |
CN113224991A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-06 | 湖南大学 | 一种基于无迹卡尔曼滤波的同步磁阻电机电感辨识方法、系统、终端及可读存储介质 |
-
2022
- 2022-09-16 CN CN202211129616.XA patent/CN115441493B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111835027A (zh) * | 2019-04-23 | 2020-10-27 | 上海电机学院 | 一种柔性多端直流输电系统故障调节方法 |
CN110398691A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-11-01 | 重庆大学 | 基于改进自适应双无迹卡尔曼滤波器的锂离子动力电池SoC估计方法 |
CN113224991A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-06 | 湖南大学 | 一种基于无迹卡尔曼滤波的同步磁阻电机电感辨识方法、系统、终端及可读存储介质 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
HESAM KHAZRAJ,ET AL: "Modeling of HVDC in Dynamic State Estimation using Unscented Kalman Filter method", 2016 IEEE INTERNATIONAL ENERGY CONFERENCE (ENERGYCON) * |
吕思颖等: "基于无迹 Kalman 滤波的基波分量提取", 电力系统保护与控制 * |
殷实等: "一种基于扩展卡尔曼滤波算法的MMC系统故障诊断策略", 电工技术学报 * |
王超等: "基于无迹 Kalman 滤波算法的动力电池荷电状态估计", 汽车安全与节能学报 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115441493B (zh) | 2023-06-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105375523B (zh) | 一种风电全功率变流器高电压穿越控制方法 | |
Vijay et al. | Unbalance mitigation strategies in microgrids | |
CN111431206B (zh) | 大规模双馈风电场经柔性直流外送的协同故障穿越方法 | |
CN107069809A (zh) | 一种直驱风电变流器高电压穿越控制方法 | |
CN108879775B (zh) | 一种考虑电流限值的电网不平衡光伏逆变器协调控制方法 | |
CN111969567B (zh) | 混联型直流输电系统受端交流故障处理方法及系统 | |
CN112421670A (zh) | 一种适用于远海风电送出的中频柔性直流输电系统及其控制方法 | |
WO2021253368A1 (en) | Coordinated control system and method of wind turbine and statcom for suppressing unbalanced voltage in dispersed wind farm | |
CN106410823B (zh) | 抑制新能源电站功率波动的系统及方法 | |
CN112332427B (zh) | 基于积分控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法 | |
CN115589035A (zh) | 一种并网逆变系统及低频振荡抑制方法 | |
Kuchibhatla et al. | An elephant herding optimization algorithm-based static switched filter compensation scheme for power quality improvement in smart grid | |
CN109638791B (zh) | 一种多端柔性直流配电系统的直流断线保护方法 | |
CN115441493B (zh) | 基于ukf的柔性直流输电系统故障电流抑制方法及装置 | |
CN107196335B (zh) | 一种双馈风机系统以及抑制电网电压快速波动的方法 | |
CN116247713A (zh) | 基于轨迹灵敏度交直流受端系统暂态电压两阶段控制方法 | |
Alkhayyat et al. | Adaptive neuro-fuzzy controller based STATCOM for reactive power compensator in distribution grid | |
CN110148968B (zh) | 光伏直流并网系统故障恢复控制方法 | |
CN112803488A (zh) | 一种基于能量函数法的直驱风机暂态同步稳定域构建方法 | |
CN113517724A (zh) | 一种交直流混合微电网直流侧电压纹波的抑制方法 | |
CN102761127B (zh) | 三相并网逆变器在电网不平衡跌落时的无功电流补偿方法 | |
Bimenyimana et al. | Fault Ride-Through (FRT) Behavior in VSC-HVDC as Key Enabler of Transmission Systems Using SCADA Viewer Software | |
Li et al. | A coordinated control strategy for hybrid black start with an LCC HVDC system and an auxiliary synchronous generator | |
Song et al. | An improved fuzzy voltage compensation control strategy for parallel inverter | |
Peng et al. | Transient Stability Analysis of Hu-Liao HVDC and AC Parallel Transmission System |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |