一种输电线路参数估计方法、系统及电力系统与流程

本发明涉及电力参数估计
技术领域：
，特别涉及一种输电线路参数估计方法、系统及电力系统。
背景技术：
：WAMS系统(WAMS，即WideAreaMeasurementSystem，电网广域监测系统)是新一代电力系统关键支撑技术，通过逐步部署PMU(PMU，即PhasorMeasurementUnit，相量测量单元)实现对电力系统主要状态量的实时采集，可以广泛的用于各种电力系统稳态、暂态分析。与传统的数据采集与监视控制系统(SupervisoryControlAndDataAcquisition，简称SCADA)不同，利用PMU可以直接采集电压、电流幅值、相角等关键状态量信息，将传统状态估计的非线性迭代问题变成一个线性估计问题，将传统状态估计的结果直接测量出来，这对于动态电力系统分析、故障录波等非常有用。基于PMU的参数估计可细分为两种，一种是基于单时段参数估计，这种情况下的PMU简称单时段PMU，另外一种是基于多时段的参数估计，这种情况下的PMU简称多时段PMU。由于单时段参数估计受随机误差影响较大，因此一般仅用于分析输电线路参数随时间变化曲线，而并不用作可靠的参数估计；多时段参数估计一般基于最小二乘法，可以排除随机误差的影响。多时段参数估计面临的关键问题是估计结果受预先设定的误差阈值影响较大，如果误差阈值过小容易导致估计发散，如果门槛过大又无法排除坏数据。目前基于多时段PMU的参数估计中，误差阈值的设定方法主要是在实时电流幅值平均值或输电线路上的额定容量、安全电流的基础上，通过设定一个门槛百分比作为误差阈值。然而，输电线路上时常出现重载和轻载的情形，导致输电线路的各种电参数波动较大，这样使得基于额定容量和安全电流得到的误差阈值不能很好地贴合上述实际情形，而基于实时电流幅值平均值得到的误差阈值在上述情形下则会出现数据不稳定的情况，由上可知，当前多时段PMU参数估计中，由于设定的误差阈值容易受到输电线路重载和轻载的影响，从而导致最终得到的估计参数误差较大。综上所述可以看出，如何确保多时段PMU参数估计中误差阈值不受输电线路重载和轻载的影响是目前亟待解决的问题。技术实现要素：有鉴于此，本发明的目的在于提供一种输电线路参数估计方法、系统及电力系统，确保了多时段PMU参数估计中误差阈值不受输电线路重载和轻载的影响，从而降低了估计参数的误差。其具体方案如下：一种输电线路参数估计方法，包括：通过多时段PMU，对输电线路两端的电压和电流进行采集，得到相应的电压相量和电流相量；利用所述电压相量，相应地确定电压幅值相角向量的实际测量值，并利用所述电流相量和预先估计的目标系数矩阵，计算所述电压幅值相角向量的数学估算值；计算所述实际测量值与所述数学估算值之间的残差绝对值，当该残差绝对值小于或等于预设残差阈值，则将所述目标系数矩阵确定为最优系数矩阵；利用所述最优系数矩阵，估算输电线路上的串联阻抗和并联导纳。优选的，所述通过多时段PMU，对输电线路两端的电压和电流进行采集的过程，包括：利用多时段PMU，在N个采集时段内对输电线路两端的电压和电流均分别进行N次采集，相应地得到N组电压相量和N组电流相量，其中，N为大于1的整数，每组电压相量均包括与所述输电线路两端对应的两个电压相量，每组电流相量均包括与所述输电线路两端对应的两个电流相量。优选的，所述利用所述电压相量，相应地确定电压幅值相角向量的实际测量值的过程，包括：利用所述N个采集时段中任一采集时段所对应的一组电压相量，相应地确定与该采集时段所对应的电压幅值相角向量的实际测量值；其中，任一采集时段所对应的电压幅值相角向量的实际测量值为：C(k)=rel(V·1(k))imag(V·1(k))rel(V·2(k))imag(V·2(k))T;]]>式中，k∈{1,2,3,...,N}，和表示任一组电压相量中的两个电压相量，符号rel表示相量的实部，符号imag表示相量的虚部。优选的，所述计算所述实际测量值与所述数学估算值之间的残差绝对值，当该残差绝对值小于或等于预设残差阈值，则将所述目标系数矩阵确定为最优系数矩阵的过程，包括：步骤S41：将所述N个采集时段确定为当前有效的采集时段集；步骤S42：计算当前有效的采集时段集中每一采集时段所对应的实际测量值和与该采集时段所对应的数学估算值之间的残差绝对值；步骤S43：按照残差绝对值从大到小的顺序，相应地对当前有效的采集时段集中所有采集时段进行排序，得到排序后的采集时段集；步骤S44：判断排序后的采集时段集中排在首位的采集时段所对应的残差绝对值是否小于或等于所述预设残差阈值，如果是，则将排序后的采集时段集对应的目标系数矩阵确定为最优系数矩阵，并结束，如果否，则进入步骤S45；步骤S45：判定排在首位的采集时段内所采集到的电压相量和电流相量中存在无效数据，从排序后的采集时段集中剔除排在首位的采集时段，将剔除后剩下的所有采集时段确定为当前有效的采集时段集，并进入所述步骤S42。优选的，所述目标系数矩阵的估计过程，包括：步骤S51：设当前有效的采集时段集中包括M个采集时段，其中，M为不大于N的正整数；步骤S52：利用所述M个采集时段中任一采集时段所对应的一组电流相量和待估计系数矩阵，确定与该采集时段所对应的电压幅值相角向量的估算表达式，其中，该估算表达式为：A(i)X=e1(i)-f1(i)e2(i)-f2(i)f1(i)e1(i)f2(i)e2(i)e2(i)-f2(i)e1(i)-f1(i)f2(i)e2(i)f1(i)e1(i)X;]]>式中，i∈{1,2,3,...,M}，A(i)表示根据任一采集时段所对应的一组电流相量确定的测量偏导矩阵，e1(i)为的实部，f1(i)为的虚部，e2(i)为的实部，f2(i)为的虚部，和表示任一采集时段所对应的一组电流相量中的两个电流相量，X表示与当前有效的采集时段集对应的待估计系数矩阵，其中，X＝[a1b1a2b2]T，a1和b1分别为复数P的实部和虚部，a2和b2分别表示复数Q的实部和虚部；步骤S53：利用所述M个采集时段中任一采集时段所对应的实际测量值和估算表达式，构造目标函数；其中，所述目标函数为：minΣi=1M(A(i)X-C(i))TW(A(i)X-C(i));]]>式中，i∈{1,2,3,...,M}，C(i)表示所述M个采集时段中任一采集时段所对应的电压幅值相角向量的实际测量值，W为与设备测量精度相关的对角矩阵；步骤S54：利用所述目标函数，对与当前有效的采集时段集对应的待估计系数矩阵进行估算，得到与当前有效的采集时段集对应的目标系数矩阵；其中，所述目标系数矩阵的表达式为：X‾=(D)-1H;]]>式中，优选的，对角矩阵W的第t个对角元素为wtt＝1/σt2，其中，σt2表示第t个测量值所对应设备的测量方差。优选的，所述预设残差阈值为：Vth＝[0.10.150.10.1]T。优选的，所述利用所述最优系数矩阵，估算输电线路上的串联阻抗和并联导纳的过程，包括：根据所述最优系数矩阵，确定所述复数P的估计值和所述复数Q的估计值利用所述估计值和所述估计值估算所述输电线路上的串联阻抗Z和并联导纳其中，Z=P‾2-Q‾2Q‾,Y=2P‾+Q‾.]]>本发明还公开了一种输电线路参数估计系统，包括：数据采集模块，用于通过多时段PMU，对输电线路两端的电压和电流进行采集，得到相应的电压相量和电流相量；向量实测值确定模块，用于利用所述电压相量，相应地确定电压幅值相角向量的实际测量值；向量估算值计算模块，用于利用所述电流相量和预先估计的目标系数矩阵，计算所述电压幅值相角向量的数学估算值；最优系数矩阵确定模块，用于计算所述实际测量值与所述数学估算值之间的残差绝对值，当该残差绝对值小于或等于预设残差阈值，则将所述目标系数矩阵确定为最优系数矩阵；参数估计模块，用于利用所述最优系数矩阵，估算输电线路上的串联阻抗和并联导纳。本发明进一步公开了一种电力系统，包括前述的输电线路参数估计系统。本发明中，输电线路参数估计方法，包括：通过多时段PMU，对输电线路两端的电压和电流进行采集，得到相应的电压相量和电流相量；利用电压相量，相应地确定电压幅值相角向量的实际测量值，并利用电流相量和预先估计的目标系数矩阵，计算电压幅值相角向量的数学估算值；计算实际测量值与数学估算值之间的残差绝对值，当该残差绝对值小于或等于预设残差阈值，则将目标系数矩阵确定为最优系数矩阵；利用最优系数矩阵，估算输电线路上的串联阻抗和并联导纳。可见，本发明在对输电线路上的参数进行估算时所涉及到的误差阈值为与电压幅值相角向量的残差绝对值对应的预设残差阈值，也即，当电压幅值相角向量的残差绝对值小于或等于预设残差阈值，便可将用于估算电压幅值相角向量的目标系数矩阵作为最优系数矩阵，进而可估算出输电线路上的串联阻抗和并联导纳。由于电压幅值相角向量自身并不会受到输电线路重载和轻载的影响，所以，基于电压幅值相角向量得到的预设残差阈值便也就不会受到输电线路重载和轻载的影响，从而降低了输电线路参数估计误差。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，下面将对实施例或现有技术描述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的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本发明实施例公开的一种输电线路参数估计方法流程图；图2为本发明实施例公开的一种输电线路参数估计系统结构示意图。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。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。本发明实施例公开了一种输电线路参数估计方法，参见图1所示，该方法包括：步骤S11：通过多时段PMU，对输电线路两端的电压和电流进行采集，得到相应的电压相量和电流相量。可以理解的是，所谓多时段PMU是指基于多时段进行参数估计的PMU。本实施例是基于多时段PMU对输电线路两端的电压和输电线路两端的电流进行采集，得到相应的电压相量和电流相量。步骤S12：利用电压相量，相应地确定电压幅值相角向量的实际测量值，并利用电流相量和预先估计的目标系数矩阵，计算电压幅值相角向量的数学估算值。也即，利用多时段PMU采集到的电压相量可确定出电压幅值相角向量的实际测量值。为了对电压幅值相角向量进行估算，可利用多时段PMU采集到的电流相量来进行估算，不过在利用电流相量来对电压幅值相角向量进行估算时还需要额外借助一个预先估计的系数矩阵，也即是上述的目标系数矩阵。步骤S13：计算上述实际测量值与上述数学估算值之间的残差绝对值，当该残差绝对值小于或等于预设残差阈值，则将目标系数矩阵确定为最优系数矩阵。也即，计算电压幅值相角向量的实际测量值与数学估算值之间残差的绝对值，在该绝对值小于或等于预设残差阈值的情况下，将上述目标系数矩阵确定为最优系数矩阵。其中，上述预设残差阈值为预先根据经验值设定的一个常量，不会受到电网运行方式、输电线路重载、轻载的影响。步骤S14：利用最优系数矩阵，估算输电线路上的串联阻抗和并联导纳。本发明实施例中，输电线路参数估计方法，包括：通过多时段PMU，对输电线路两端的电压和电流进行采集，得到相应的电压相量和电流相量；利用电压相量，相应地确定电压幅值相角向量的实际测量值，并利用电流相量和预先估计的目标系数矩阵，计算电压幅值相角向量的数学估算值；计算实际测量值与数学估算值之间的残差绝对值，当该残差绝对值小于或等于预设残差阈值，则将目标系数矩阵确定为最优系数矩阵；利用最优系数矩阵，估算输电线路上的串联阻抗和并联导纳。可见，本发明实施例在对输电线路上的参数进行估算时所涉及到的误差阈值为与电压幅值相角向量的残差绝对值对应的预设残差阈值，也即，当电压幅值相角向量的残差绝对值小于或等于预设残差阈值，便可将用于估算电压幅值相角向量的目标系数矩阵作为最优系数矩阵，进而可估算出输电线路上的串联阻抗和并联导纳。由于电压幅值相角向量自身并不会受到输电线路重载和轻载的影响，所以，基于电压幅值相角向量得到的预设残差阈值便也就不会受到输电线路重载和轻载的影响，从而降低了输电线路参数估计误差。本发明实施例公开了一种具体的输电线路参数估计方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。具体的：上一实施例步骤S11中，通过多时段PMU，对输电线路两端的电压和电流进行采集的过程，具体包括：利用多时段PMU，在N个采集时段内对输电线路两端的电压和电流均分别进行N次采集，相应地得到N组电压相量和N组电流相量，其中，N为大于1的整数，每组电压相量均包括与输电线路两端对应的两个电压相量，每组电流相量均包括与输电线路两端对应的两个电流相量。也即，在任一个采集时段内，分别对输电线路的每端均各采集一个电压相量和电流相量参数。另外，上一实施例步骤S12中，利用电压相量，相应地确定电压幅值相角向量的实际测量值的过程，包括：利用N个采集时段中任一采集时段所对应的一组电压相量，相应地确定与该采集时段所对应的电压幅值相角向量的实际测量值；其中，任一采集时段所对应的电压幅值相角向量的实际测量值为：C(k)=rel(V·1(k))imag(V·1(k))rel(V·2(k))imag(V·2(k))T;]]>式中，k∈{1,2,3,...,N}，和表示任一组电压相量中的两个电压相量，符号rel表示相量的实部，符号imag表示相量的虚部。进一步的，上一实施例步骤S13中，计算实际测量值与数学估算值之间的残差绝对值，当该残差绝对值小于或等于预设残差阈值，则将目标系数矩阵确定为最优系数矩阵的过程，具体包括下面步骤S41至S45，其中，步骤S41：将上述N个采集时段确定为当前有效的采集时段集。步骤S42：计算当前有效的采集时段集中每一采集时段所对应的实际测量值和与该采集时段所对应的数学估算值之间的残差绝对值。步骤S43：按照残差绝对值从大到小的顺序，相应地对当前有效的采集时段集中所有采集时段进行排序，得到排序后的采集时段集。步骤S44：判断排序后的采集时段集中排在首位的采集时段所对应的残差绝对值是否小于或等于上述预设残差阈值，如果是，则将排序后的采集时段集对应的目标系数矩阵确定为最优系数矩阵，并结束，如果否，则进入步骤S45。可以理解的是，排序后的采集时段集中排在首位的采集时段所对应的残差绝对值是排序后的采集时段集对应的所有残差绝对值中数值最大的一个。步骤S45：判定排在首位的采集时段内所采集到的电压相量和电流相量中存在无效数据，从排序后的采集时段集中剔除排在首位的采集时段，将剔除后剩下的所有采集时段确定为当前有效的采集时段集，并进入步骤S42。也即，若排序后的采集时段集中排在首位的采集时段被剔除后，剩下的所有采集时段将会作为步骤S42中的当前有效的采集时段集。另外，需要说明的是，上述目标系数矩阵的估计过程，具体包括下面步骤S51至S54；其中，步骤S51：设当前有效的采集时段集中包括M个采集时段，其中，M为不大于N的正整数；步骤S52：利用M个采集时段中任一采集时段所对应的一组电流相量和待估计系数矩阵，确定与该采集时段所对应的电压幅值相角向量的估算表达式，其中，该估算表达式为：A(i)X=e1(i)-f1(i)e2(i)-f2(i)f1(i)e1(i)f2(i)e2(i)e2(i)-f2(i)e1(i)-f1(i)f2(i)e2(i)f1(i)e1(i)X;]]>式中，i∈{1,2,3,...,M}，A(i)表示根据任一采集时段所对应的一组电流相量确定的测量偏导矩阵，e1(i)为的实部，f1(i)为的虚部，e2(i)为的实部，f2(i)为的虚部，和表示任一采集时段所对应的一组电流相量中的两个电流相量，X表示与当前有效的采集时段集对应的待估计系数矩阵，其中，X＝[a1b1a2b2]T，a1和b1分别为复数P的实部和虚部，a2和b2分别表示复数Q的实部和虚部；步骤S53：利用M个采集时段中任一采集时段所对应的实际测量值和估算表达式，构造目标函数；其中，目标函数为：minΣi=1M(A(i)X-C(i))TW(A(i)X-C(i));]]>式中，i∈{1,2,3,...,M}，C(i)表示M个采集时段中任一采集时段所对应的电压幅值相角向量的实际测量值，W为与设备测量精度相关的对角矩阵；步骤S54：利用目标函数，对与当前有效的采集时段集对应的待估计系数矩阵进行估算，得到与当前有效的采集时段集对应的目标系数矩阵；其中，目标系数矩阵的表达式为：X‾=(D)-1H;]]>式中，具体的，上述对角矩阵W的第t个对角元素为wtt＝1/σt2，其中，σt2表示第t个测量值所对应设备的测量方差。本实施例中，优选的预设残差阈值为：Vth＝[0.10.150.10.1]T。上一实施例步骤S14中，利用最优系数矩阵，估算输电线路上的串联阻抗和并联导纳的过程，具体包括如下步骤S141和S142；其中，步骤S141：根据最优系数矩阵，确定复数P的估计值和复数Q的估计值步骤S142：利用估计值和估计值估算输电线路上的串联阻抗Z和并联导纳其中，Z=P‾2-Q‾2Q‾,Y=2P‾+Q‾.]]>相应的，本发明实施例还公开了一种输电线路参数估计系统，参见图2所示，该系统包括：数据采集模块21，用于通过多时段PMU，对输电线路两端的电压和电流进行采集，得到相应的电压相量和电流相量；向量实测值确定模块22，用于利用电压相量，相应地确定电压幅值相角向量的实际测量值；向量估算值计算模块23，用于利用电流相量和预先估计的目标系数矩阵，计算电压幅值相角向量的数学估算值；最优系数矩阵确定模块24，用于计算实际测量值与数学估算值之间的残差绝对值，当该残差绝对值小于或等于预设残差阈值，则将目标系数矩阵确定为最优系数矩阵；参数估计模块25，用于利用最优系数矩阵，估算输电线路上的串联阻抗和并联导纳。关于上述各个模块的更具体的工作过程可参见前述实施例中的相关内容，在此不再赘述。可见，本发明实施例在对输电线路上的参数进行估算时所涉及到的误差阈值为与电压幅值相角向量的残差绝对值对应的预设残差阈值，也即，当电压幅值相角向量的残差绝对值小于或等于预设残差阈值，便可将用于估算电压幅值相角向量的目标系数矩阵作为最优系数矩阵，进而可估算出输电线路上的串联阻抗和并联导纳。由于电压幅值相角向量自身并不会受到输电线路重载和轻载的影响，所以，基于电压幅值相角向量得到的预设残差阈值便也就不会受到输电线路重载和轻载的影响，从而降低了输电线路参数估计误差。本发明实施例还公开了一种电力系统，包括前述实施例中公开的输电线路参数估计系统，关于该输电线路参数估计系统的具体内容可参考前述实施例，在此不再赘述。最后，还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。以上对本发明所提供的一种输电线路参数估计方法、系统及电力系统进行了详细介绍，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。当前第1页1 2 3