一种风电并网频率响应异常监测方法及系统与流程

[0001]
本申请涉及供配电网技术领域，尤其涉及一种风电并网频率响应异常监测方法及系统。


背景技术：

[0002]
近些年来,由于电力系统复杂度的提高,隐性故障、连锁故障等导致多处电网发生了频率崩溃事故,表明电力系统频率失稳的可能性依然存在,是电力系统安全稳定运行的重要威胁之一。此外,风电接入电网的规模越来越大,风电的间歇性和严重爬坡事件对系统频率响应和频率稳定的影响也日益显著。
[0003]
风电并网系统“失稳”通常是由各种故障“扰动”引起的，例如非同期并列引起的系统冲击，联络线跳闸引起的潮流变化，大机组跳闸或大面积甩负荷引起的功率不平衡等。“失稳”的现象一般表现为：系统局部或大面积“震荡”，电压和电流剧烈波动，电压和频率偏离正常范围，有可能引起电网解列或电网瓦解。


技术实现要素：

[0004]
本申请的目的在于提供一种风电并网频率响应异常监测方法及系统，该方法对风电并网频率响应进行异常检测，检测具体故障设备，并对该故障设备进行维修，异常检测效率较高，并及时对异常频率进行调控，使得系统频率响应恢复正常。
[0005]
为达到上述目的，本申请提供一种风电并网频率响应异常监测方法，该方法包括如下步骤：获取风电并网系统的频率响应曲线；根据预先训练的频率响应异常识别模型，识别频率响应曲线中是否存在异常；若频率响应曲线存在异常时，依次对风电机组的多个风力发电机进行异常检测，识别异常风力发电机，同时执行系统异常响应应急措施，否则，继续识别频率响应曲线中是否存在异常； 撤出风电并网系统中的异常风力发电机。
[0006]
如上的，其中，所述的风电并网频率响应异常监测方法，还包括如下步骤：撤出异常风力发电机后，判断风电并网系统的频率响应曲线是否还存在异常，若是，则对其他未被检测的风力发电机进行异常检测，识别异常风力发电机，否则，停止对其他未被检测的风力发电机进行异常检测。
[0007]
如上的，其中，所述的风电并网频率响应异常监测方法，还包括如下步骤：对系统异常响应应急措施进行评估：采集系统发生频率异常前一时刻至频率稳定阶段的端口参数数据；根据采集的端口参数数据，计算系统异常响应应急措施的评价指标；根据各项评价指标数据，计算系统异常响应应急措施的评价分值。
[0008]
如上的，其中，将风电并网系统的频率响应曲线按照预设的时长截取相应的曲线段作为待识别频率响应曲线，将截取出的待识别频率响应曲线输入到预先训练的频率响应识别模型中进行识别，获取异常的频率响应曲线，以及异常的频率响应曲线对应异常发生的时间段。
[0009]
如上的，其中，频率响应异常识别模型中包括异常频率响应曲线特征矩阵和正常
频率响应曲线特征矩阵。
[0010]
如上的，其中，识别频率响应曲线中是否存在异常的方法包括如下步骤：将待识别的频率响应曲线输入到频率响应异常识别模型中，获取待识别频率响应曲线特征矩阵；分别计算待识别频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵和正常响应曲线特征矩阵的相似度值；比较待识别频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵和正常响应曲线特征矩阵的相似度值的大小，若频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵的相似度值大于正常响应曲线特征矩阵的相似度值，则待识别频率响应曲线为异常频率响应曲线；否则，为正常频率响应曲线。
[0011]
如上的，其中，待识别频率响应曲线特征矩阵的特征值包括：最低点频率值、最低点频率响应值、稳态频率值、稳态频率响应值、频率初始下降值、频率初始下降率、频率的平均变化率和/或频率偏移最大量。
[0012]
如上的，其中，对风力发电机进行异常检测，识别异常风力发电机的方法包括：采集风电机组中每个风力发电机的运行数据；根据风力发电机的运行数据和预设的标准数据，获取异常风力发电机，输出异常风力发电机的编号。
[0013]
如上的，其中，获取异常风力发电机的方法包括：根据风力发电机的运行数据和预设的标准数据，计算风力发电机的异常指数；若计算的异常指数超过预设的异常阈值，则该风力发电机为异常风力发电机，否则，为正常风力发电机；输出异常风力发电机的编号。
[0014]
本申请还提供一种风电并网频率响应异常监测系统，该系统包括：获取模块，用于获取风电并网系统的频率响应曲线；频率异常识别模块，用于根据预先训练的频率响应异常识别模型，识别频率响应曲线中是否存在异常；异常设备识别模块，用于在频率响应曲线存在异常时，依次对风电机组的多个风力发电机进行异常检测，识别异常风力发电机；异常响应应急措施执行模块，用于在对风力发电机进行异常检测的同时，执行系统异常响应应急措施；在频率响应曲线未存在异常时，频率异常识别模块继续识别频率响应曲线中是否存在异常； 异常设备撤出模块，撤出风电并网系统中的异常风力发电机。
[0015]
本申请实现的有益效果如下：（1）本申请每检测出一台异常风力发电机后，立即撤出该异常风力发电机，防止该异常风力发电机对风电并网系统运行产生影响，并及时采集风电并网系统的频率响应数据，判断风电并网系统是否恢复正常，若还未恢复正常，则说明还存在其他故障，继续检测异常，否则，说明不存在异常了，可以不需要继续检测异常，提高了异常检测的效率。
[0016]
（2）本申请获取异常响应应急措施的评价结果，有助于管理者对现有执行的异常响应应急措施进行评价，使得管理员后期系统维护的过程中可以对于评价值较低的异常响应应急措施参考评分较高的异常响应应急措施，以对评价值较低的异常响应应急措施进行优化，利于后期的系统维护使用。
[0017]
（3）本申请及时对异常频率进行调控，使得系统频率响应恢复正常。
附图说明
[0018]
为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附
图。
[0019]
图1为本申请实施例的一种风电并网频率响应异常监测方法的流程图。
[0020]
图2为本申请实施例的预先训练频率响应异常识别模型的方法的流程图。
[0021]
图3为本申请实施例的识别频率响应曲线中是否存在异常的方法流程图。
[0022]
图4为本申请实施例的获取异常风力发电机的方法流程图。
[0023]
图5为本申请实施例的异常风力发电机调修方法的流程图。
[0024]
图6为本申请实施例的对系统异常响应应急措施进行评估的方法的流程图。
[0025]
图7为本申请实施例的一种风电并网频率响应异常监测系统的结构示意图。
[0026]
附图标记：10-获取模块；20-频率异常识别模块；30-异常设备识别模块；40-异常响应应急措施执行模块；50-异常设备撤出模块；60-异常响应应急措施评估模块；100-频率响应异常监测系统。
具体实施方式
[0027]
下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
[0028]
实施例一如图1所示，本申请提供一种风电并网频率响应异常监测方法，该方法包括如下步骤：步骤s1，获取风电并网系统的频率响应曲线。
[0029]
具体的，在风电并网系统的输出端口，实时采集风电并网系统的频率值，形成风电并网随时间变化的频率响应曲线。
[0030]
步骤s2，根据预先训练的频率响应异常识别模型，识别频率响应曲线中是否存在异常。
[0031]
具体的，将风电并网系统的频率响应曲线按照预设的时长截取相应的曲线段作为待识别频率响应曲线，将截取出的待识别频率响应曲线输入到预先训练的频率响应识别模型中进行识别，获取异常的频率响应曲线，以及异常的频率响应曲线对应异常发生的时间段，以根据获取的异常发生的时间段准确获取相应风力发电机的运行数据。
[0032]
其中，频率异常响应的情况包括：频率暂升、频率暂降、频率中断和频率脉冲。引起短暂异常数据的原因包括：短路故障，电容器和大型变压器的投切。
[0033]
如图2所示，预先训练频率响应异常识别模型的方法包括如下步骤：步骤t1，获取正常数据训练集合和异常数据训练集合。
[0034]
采集系统在已知不同的扰动因素下的频率响应曲线，频率响应曲线去噪后作为异常数据训练集合。
[0035]
采集系统在正常运行无故障情况下的频率响应曲线，频率响应曲线去噪后作为正常数据训练集合。
[0036]
步骤t2，将相同扰动因素下获取的频率响应曲线分为一组子训练集合。
[0037]
步骤t3，将单组子训练集合和正常数据训练集合对应的频率响应曲线分别输入到卷积神经网络中进行训练，获得该组训练集合对应扰动因素的异常数据识别子模型和正常
数据识别模型。
[0038]
卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层和输出层。
[0039]
步骤t4，将不同扰动因素对应的异常数据识别子模型合并，获得异常数据识别模型。
[0040]
其中，频率响应异常识别模型中包括异常频率响应曲线特征矩阵和正常频率响应曲线特征矩阵。
[0041]
如图3所示，识别频率响应曲线中是否存在异常的方法包括如下步骤：步骤s210，将待识别的频率响应曲线输入到频率响应异常识别模型中，获取待识别频率响应曲线特征矩阵。
[0042]
步骤s220，分别计算待识别频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵和正常响应曲线特征矩阵的相似度值。
[0043]
具体的，计算待识别频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵的相似度值的计算公式如下：；其中，表示待识别频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵的相似度值；表示待识别频率响应曲线特征矩阵的第行第列的特征值；表示异常频率响应曲线特征矩阵的第行第列的特征值；表示数据采集装置采集待识别频率响应曲线特征矩阵的第行第列的特征值的误差系数；表示待识别频率响应曲线特征矩阵的第行第列的特征值的权重；表示待识别频率响应曲线特征矩阵的总行数；表示待识别频率响应曲线特征矩阵的总列数。
[0044]
具体的，待识别频率响应曲线特征矩阵的特征值包括：最低点频率值、最低点频率响应值、稳态频率值、稳态频率响应值、频率初始下降值、频率初始下降率、频率的平均变化率和/或频率偏移最大量等。
[0045]
具体的，待识别频率响应曲线特征矩阵与正常响应曲线特征矩阵的相似度值计算方法和待识别频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵的相似度值的方法相同。
[0046]
步骤s230，比较待识别频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵和正常响应曲线特征矩阵的相似度值的大小，若频率响应曲线特征矩阵与异常频率响应曲线特征矩阵的相似度值大于正常响应曲线特征矩阵的相似度值，则待识别频率响应曲线为异常频率响应曲线；否则，为正常频率响应曲线。
[0047]
步骤s3，若频率响应曲线存在异常时，依次对风电机组的多个风力发电机进行异常检测，识别异常风力发电机，同时执行系统异常响应应急措施，否则，继续识别频率响应曲线中是否存在异常。
[0048]
对风电机组的风力发电机进行异常检测，识别异常风力发电机的方法包括：
步骤s310，采集风电机组中每个风力发电机的运行数据。
[0049]
其中，运行数据包括风力发电机的输出有功功率、输出端电压、输出端电流和无功功率等运行参数。
[0050]
为每个风力发电机进行编号，并分配地址id，为每个风力发电机对应设置数据列表，数据列表用于存储采集的风力发电机的运行数据，每个一段时间对数据列表进行数据更新。
[0051]
步骤s320，根据风力发电机的运行数据和预设的标准数据，获取异常风力发电机，输出异常风力发电机的编号。
[0052]
如图4所示，步骤s320包括如下子步骤：步骤s321，根据风力发电机的运行数据和预设的标准数据，计算风力发电机的异常指数。
[0053]
其中，风力发电机的异常指数计算公式为：；其中，表示风力发电机的异常指数；表示数据采集装置采集第种类别运行参数的偏差因子；表示采集运行参数的总类别数；表示第种类别运行参数占风力发电机异常的权重；表示第种类别运行参数的实际测量值；表示第种类别运行参数的标准值。
[0054]
步骤s322，若计算的异常指数超过预设的异常阈值，则该风力发电机为异常风力发电机，否则，为正常风力发电机。
[0055]
步骤s323，输出异常风力发电机的编号。
[0056]
根据本发明的具体实施例，系统异常响应应急措施包括：风电场减载运行，通过变速法和变桨法进行风电场减载控制，减载运行后的弃风能作为调频旋转备用。
[0057]
步骤s4，撤出风电并网系统中的异常风力发电机，并执行异常风力发电机调修方法。
[0058]
如图5所示，异常风力发电机调修方法包括如下步骤：步骤s410，获取数据监控设备采集的异常风力发电机的运行数据。
[0059]
风力发动机在运行的过程中，数据监控设备将采集的风力发电机的运行数据按照风力发电机的编号不同存入相应的存储空间内，并为存储空间标识风力发电机对应的编号，因此，根据异常风力发电机的编号，即可在相应的存储空间内查找到异常风力发电机的运行数据。
[0060]
其中，运行数据包括风力发电机的转速、环境参数、电压、电流、有功功率和无功功率。环境参数包括光照强度、风速及温度。
[0061]
步骤s420，根据获取的风力发电机的运行数据，检测异常风力发电机的异常原因。
[0062]
步骤s420包括如下子步骤：步骤s421，获取风力发电机的各个运行数据与标准值之间的差值。
[0063]
步骤s422，提取风力发电机的各个运行数据与标准值之间的差值超过预设差值范
围的关键运行数据。
[0064]
步骤s423，将关键运行数据输入到预先训练的风力发电机异常原因识别模型中进行识别，获得风力发电机的异常原因。
[0065]
其中，训练风力发电机异常原因识别模型的方法为：步骤s4231，获取已知异常原因的异常风力发电机在异常运行情况下的运行数据作为训练集。
[0066]
其中，每一种已知异常原因的异常风力发电机在异常运行情况下的多组运行数据，作为多组子训练集。
[0067]
步骤s4232，将训练集中的数据分别输入到基础卷积神经网络中进行训练，获得风力发电机异常原因识别模型。
[0068]
其中，对训练集中的每组运行数据进行分开训练，获得对应异常原因的识别模型。
[0069]
其中，采用神经网络训练异常原因的识别模型的具体步骤为现有技术，在此不再赘述。
[0070]
步骤s430，根据异常原因对异常风力发电机进行调修。
[0071]
步骤s440，调修完成后接入风电并网系统。
[0072]
步骤s450，将异常风力发电机的异常运行数据和异常原因及调修方案存储至数据参考库，以备用。
[0073]
步骤s5，撤出异常风力发电机后，判断风电并网系统的频率响应曲线是否还存在异常，若是，则继续对其他未被检测的风力发电机进行异常检测，识别异常风力发电机，否则，停止对其他未被检测的风力发电机的异常检测。
[0074]
具体的，在撤出异常风力发电机后，根据预先训练的频率响应异常识别模型，判断风电并网系统的频率响应曲线是否还存在异常。
[0075]
步骤s6，对系统异常响应应急措施进行评估。
[0076]
如图6所示，对系统异常响应应急措施进行评估的方法包括如下步骤：步骤s610，采集系统发生频率异常前一时刻至频率稳定阶段的端口参数数据。
[0077]
其中，端口参数数据包括频率、电压、电流和有功功率数据。
[0078]
步骤s620,根据采集的端口参数数据，计算系统异常响应应急措施的评价指标。
[0079]
步骤s620，包括如下步骤：步骤s621，计算端口能量的损失率。
[0080]
具体的，端口能量的损失率计算公式为:;其中，表示端口能量的损失率； 表示时刻的端口能量，表示时间段内所有时刻的端口能量的平均值；表示异常前一时刻至频率稳定阶段的总时长。
[0081]
其中，端口能量的计算公式为:
；其中，表示当前时间点，表示频率异常时间点；表示有功功率；表示有功功率相位角；表示无功功率；表示端口电压幅值；表示端口电压；表示端口电流；表示端口电流幅值。
[0082]
步骤s622，计算频率波动的严重指数。
[0083]
其中，频率波动的严重指数计算公式为：；其中，表示频率波动的严重指数；表示频率波动的持续时长；表示时刻的频率偏差值；表示系统允许的频率偏差值；表示电网需求有功功率值；表示时刻系统输出的实际有功功率值。
[0084]
步骤s623，计算最低点频率响应值。
[0085]
其中，最低点频率响应值的计算公式为：；其中，表示最低点频率响应值；表示初始频率；表示最低点频率；表示初始有功功率；表示最低点频率对应时刻系统发出的有功功率。
[0086]
步骤s624，计算稳态频率响应值。
[0087]
其中，稳态频率响应值计算公式为：；其中，表示稳态频率响应值；表示稳态频率；表示系统频率稳定后发出的有功功率; 表示初始有功功率; 表示初始频率。稳态频率响应值用于反映频率调节的质量和趋势。
[0088]
步骤s625，计算频率初始下降率。
[0089]
其中，频率初始下降率计算公式为：；
其中，表示频率初始下降率；表示频率波动秒后的频率; 表示初始频率；表示频率波动的持续时长。
[0090]
步骤s626，计算频率的平均变化率。
[0091]
其中，频率的平均变化率的计算公式为：；其中，表示频率的平均变化率，表示采样时间的总长；表示时刻；为正整数；为时刻采集的频率；为时刻采集的频率。
[0092]
步骤s627，计算频率偏移最大量。
[0093]
其中，频率偏移最大量的计算公式为： ；其中，表示频率偏移最大量；表示取最大值；表示时刻的频率；表示初始时刻的频率。
[0094]
步骤s630,根据各项评价指标数据，计算系统异常响应应急措施的评价分值。
[0095]
具体的，系统异常响应应急措施的评价分值的计算公式如下：；其中，表示系统异常响应应急措施的评价分值；表示抗扰动因子；表示抗撤机组因子；表示添加扰动因素情况下风电并网主母线振荡风险值；表示撤掉机组情况下风电并网主母线振荡风险值；表示添加扰动因素的扰动强度值；表示撤掉机组的影响强度值；表示参数；表示第个评价指标的权重；表示第个评价指标的值；表示第个评价指标的预设允许限值。
[0096]
实施例二如图7所示，本申请还提供一种风电并网频率响应异常监测系统100，该系统包括：获取模块10，用于获取风电并网系统的频率响应曲线；频率异常识别模块20，用于根据预先训练的频率响应异常识别模型，识别频率响应曲线中是否存在异常；异常设备识别模块30，用于在频率响应曲线存在异常时，依次对风电机组的多个风力发电机进行异常检测，识别异常风力发电机；异常响应应急措施执行模块40，用于在对风力发电机进行异常检测的同时，执行系统
异常响应应急措施；在频率响应曲线未存在异常时，频率异常识别模块继续识别频率响应曲线中是否存在异常；异常设备撤出模块50，撤出风电并网系统中的异常风力发电机。
[0097]
异常响应应急措施评估模块60，用于对系统异常响应应急措施进行评估。
[0098]
本申请实现的有益效果如下：（1）本申请每检测出一台异常风力发电机后，立即撤出该异常风力发电机，防止该异常风力发电机对风电并网系统运行产生影响，并及时采集风电并网系统的频率响应数据，判断风电并网系统是否恢复正常，若还未恢复正常，则说明还存在其他故障，继续检测异常，否则，说明不存在异常了，可以不需要继续检测异常，提高了异常检测的效率。
[0099]
（2）本申请获取异常响应应急措施的评价结果，有助于管理者对现有执行的异常响应应急措施进行评价，使得管理员后期系统维护的过程中可以对于评价值较低的异常响应应急措施参考评分较高的异常响应应急措施，以对评价值较低的异常响应应急措施进行优化，利于后期的系统维护使用。
[0100]
（3）本申请及时对异常频率进行调控，使得系统频率响应恢复正常。
[0101]
上所述仅为本发明的实施方式而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理的内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的权利要求范围之内。