技术领域本发明属于综合管廊无功补偿装置的控制系统设计领域，具体设计一种应用于综合管廊的无功补偿装置状态估计方法。
背景技术：
TCR型高压静止型动态无功补偿装置广泛应用于高压、超高压交直流输电系统和综合管廊等市政配电网中，其主要作用就是改善供电网运行条件，治理电力公害，提高输、配电系统的可靠性，抑制系统过电压，改善其动态特性，抑制谐波，减少谐波对电能造成的污染和电压闪变，稳定系统电压，快速跟踪无功补偿，提高功率因数。TCR型高压静止型动态无功补偿装置无功补偿控制系统适用于电压等级为6KV～35KV的TCR型SVC装置的自动调节与监控。系统通常采用组屏安装方式，可以完成对TCR的全面监控。该系统运用快速调节算法，实现对无功的快速补偿，可有效抑制电压波动、闪变，减少电力系统中的谐波，提高功率因数。从而起到改善电能质量，提高生产效率的作用。需要特别指出的是，状态反馈控制是TCR型高压静止型动态无功补偿装置获得良好的动静态性能的有效且常用的一种控制手段。但是，由于实际系统的物理限制，控制系统的状态向量往往是不可测量的，更为不利的是装置本身的非线性特性也使得常规状态估计方法并不实用。此时，设计高精度的无功补偿装置状态估计方法，成为TCR型高压静止型动态无功补偿装置无功补偿控制领域内的一个技术难题。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是：提供一种应用于综合管廊的无功补偿装置状态估计方法，能够有效解决无功补偿装置物理系统中的非线性项处理技术问题。本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种应用于综合管廊的无功补偿装置状态估计方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、建立无功补偿装置的离散时间模糊状态方程：x(k+1)=Σi=1rhi(z(k))(Aix(k)+Biu(k))y(k)=Σi=1rhi(z(k))Cix(k),]]>式中，x(k)为k时刻的无功补偿装置状态向量，维数为n1×1；x(k+1)为k+1时刻的无功补偿装置状态向量，维数为n1×1；u(k)为k时刻的无功补偿装置输入向量，维数为n2×1；y(k)为k时刻的无功补偿装置输出向量，维数为n3×1；z(k)为k时刻的无功补偿装置的模糊前件变量，hi(z(k))为k时刻关于z(k)的第i个模糊隶属函数；Ai为n1×n1维矩阵，Bi为n1×n2维矩阵，Ci为n3×n1维矩阵，且Ai(即综合管廊年平均有功负荷系数)、Bi(即综合管廊年平均无功负荷系数)、Ci(即综合管廊在电网高峰时的功率因数)均为已知矩阵，r为模糊规则数；S2、设计出用于状态估计的模糊观测器：x^(k+1)=Σi=1rhi(z(k))(Aix^(k)+Biu(k))+(Σi=1rΣj=1rhi(z(k-1))hi(z(k))Gij)-1(Σi=1rΣj=1rhi(z(k-1))hi(z(k))Kij)(y(k)-y^(k))]]>y^(k)=Σi=1rhi(z(k))Cix^(k)]]>式中，为k时刻的无功补偿装置状态估计向量，维数为n1×1；为k+1时刻的无功补偿装置状态估计向量，维数为n1×1；为k时刻的无功补偿装置输出估计向量，维数为n3×1；Gij、Kij为待求解的模糊观测器参数矩阵，Gij为n1×n1维矩阵，Kij为n1×n3维矩阵；S3、离线计算用于状态估计的模糊观测器参数矩阵，计算方法为求解如下形式的线性矩阵不等式：Pli*GliAi-KliCiGli+GliT-Pis>0,1≤i≤r,1≤l≤r,1≤s≤r;]]>Pli*GljAi-KljCiGlj+GljT-Pis+Plj*GliAj-KliCjGli+GliT-Pjs>0,1≤i<j≤r,1≤l≤r,1≤s≤r;]]>式中，Pli为第l条模糊规则与第i条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，且其为n1×n1维矩阵；Pis为第i条模糊规则与第s条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，为n1×n1维矩阵；Plj为第l条模糊规则与第j条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，为n1×n1维矩阵；Pjs为第j条模糊规则与第s条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，为n1×n1维矩阵；Gli为第l条模糊规则与第i条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的后部增益矩阵，为n1×n1维矩阵；Glj为第l条模糊规则与第j条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的后部增益矩阵，为n1×n1维矩阵；Kli为第l条模糊规则与第i条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，且其为n1×n1维矩阵；，Klj为第l条模糊规则与第j条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，且其为n1×n1维矩阵，Cj为无功补偿装置状态估计向量，维数为n1×1；S4、使用模糊观测器在线进行无功补偿装置的状态估计：使用S2给出的模糊观测器进行和的在线计算；S5、当时，认为状态估计效果达到允许范围，将状态估计结果发送至无功补偿控制单元，用于后续的无功补偿控制，这里ε为预设的判别模糊观测器投入后续使用与否的阈值。按上述方案，所述的ε为小于0.1的正实数。本发明的有益效果为：利用模糊建模技术建立起无功补偿装置的离散时间模糊状态方程，有效地解决了无功补偿装置物理系统中的非线性项处理技术问题；提出一种有别于以往的用于状态估计的模糊观测器架构，可以充分考虑无功补偿装置的物理特性，并且给出了以线性矩阵不等式形式求解的模糊观测器参数矩阵求解条件；能够确保高精度的无功补偿装置状态估计，及时获取TCR型高压静止型动态无功补偿装置得实时状态量。附图说明图1为本发明一实施例的方法流程图。图2为本发明一实施例的第一组状态估计误差曲线。图3为本发明一实施例的第二组状态估计误差曲线。具体实施方式下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。一种应用于综合管廊的无功补偿装置状态估计方法，如图1所示，它包括以下步骤：S1、建立无功补偿装置的离散时间模糊状态方程：x(k+1)=Σi=1rhi(z(k))(Aix(k)+Biu(k))y(k)=Σi=1rhi(z(k))Cix(k),]]>式中，x(k)为k时刻的无功补偿装置状态向量，维数为n1×1；x(k+1)为k+1时刻的无功补偿装置状态向量，维数为n1×1；u(k)为k时刻的无功补偿装置输入向量，维数为n2×1；y(k)为k时刻的无功补偿装置输出向量，维数为n3×1；z(k)为k时刻的无功补偿装置的模糊前件变量，hi(z(k))为k时刻关于z(k)的第i个模糊隶属函数；Ai为n1×n1维矩阵，Bi为n1×n2维矩阵，Ci为n3×n1维矩阵，且Ai、Bi、Ci均为已知矩阵，r为模糊规则数；S2、设计出用于状态估计的模糊观测器：x^(k+1)=Σi=1rhi(z(k))(Aix^(k)+Biu(k))+(Σi=1rΣj=1rhi(z(k-1))hi(z(k))Gij)-1(Σi=1rΣj=1rhi(z(k-1))hi(z(k))Kij)(y(k)-y^(k))]]>y^(k)=Σi=1rhi(z(k))Cix^(k)]]>式中，为k时刻的无功补偿装置状态估计向量，维数为n1×1；为k+1时刻的无功补偿装置状态估计向量，维数为n1×1；为k时刻的无功补偿装置输出估计向量，维数为n3×1；Gij、Kij为待求解的模糊观测器参数矩阵，Gij为n1×n1维矩阵，Kij为n1×n3维矩阵；需要特别指出的是，S2提出的模糊观测器有别于以往的常规模糊观测器架构，它首次考虑到了k-1时刻的系统状态信息。S3、离线计算用于状态估计的模糊观测器参数矩阵，计算方法为求解如下形式的线性矩阵不等式：Pli*GliAi-KliCiGli+GliT-Pis>0,1≤i≤r,1≤l≤r,1≤s≤r;]]>Pli*GljAi-KljCiGlj+GljT-Pis+Plj*GliAj-KliCjGli+GliT-Pjs>0,1≤i<j≤r,1≤l≤r,1≤s≤r;]]>式中，Pli为第l条模糊规则与第i条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，且其为n1×n1维矩阵；Pis为第i条模糊规则与第s条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，为n1×n1维矩阵；Plj为第l条模糊规则与第j条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，为n1×n1维矩阵；Pjs为第j条模糊规则与第s条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，为n1×n1维矩阵；Gli为第l条模糊规则与第i条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的后部增益矩阵，为n1×n1维矩阵；Glj为第l条模糊规则与第j条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的后部增益矩阵，为n1×n1维矩阵；Kli为第l条模糊规则与第i条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，且其为n1×n1维矩阵；，Klj为第l条模糊规则与第j条模糊规则相互影响下的无功补偿装置设计的模糊李亚普诺夫矩阵，且其为n1×n1维矩阵，Cj为无功补偿装置状态估计向量，维数为n1×1；S4、使用模糊观测器在线进行无功补偿装置的状态估计：使用S2给出的模糊观测器进行和的在线计算；S5、当时，认为状态估计效果达到允许范围，将状态估计结果发送至无功补偿控制单元，用于后续的无功补偿控制，这里ε为预设的判别模糊观测器投入后续使用与否的阈值，ε通常取值为小于0.1的正实数。它具有以下优点：第一，避免过补偿；第二，避免在轻载时电压过高，造成某些设备损坏；第三，满足在各种运行负荷的情况下的电压偏差要求。以某综合管廊配电网上接有一TCR型高压静止型动态无功补偿装置为例，其离散时间模糊状态方程为：x(k+1)=Σi=12hi(z(k))(Aix(k)+Biu(k))]]>y(k)=Σi=12hi(z(k))Cix(k)]]>其中，C1＝[11],C2＝[11]。A1、A2为综合管廊年平均有功负荷系数，取值为0.5与1之间；B1、B2为综合管廊年平均无功负荷系数，取值为0.5与1之间、C1、C2为综合管廊在电网高峰时的功率因数，一般取值为1；按照本发明所述方法，可以得到如下可行的模糊观测器参数矩阵：G11=0.0169-0.0073-0.00560.0038,G12=0.0171-0.0001-0.00340.0010,]]>G21=0.0168-0.0074-0.00490.0030,G22=0.0165-0.0003-0.00420.0008,]]>K11=0.0035-0.005,K12=0.00180.0016,K21=0.0034-0.0006,K22=0.00070.0011.]]>为了检验本发明提出的无功补偿装置状态估计方法的有效性，实施例中测试了一组数据。在该组测试数据中，系统状态初始值选定为：x1(0)＝1.0和x1(0)＝-1.0；而模糊观测器状态初始值选取为：和不失一般性，定义系统状态量和估计量之间的两组偏差信号为：和图2为本发明一实施例的第一组状态估计误差e1(k)的曲线，图3为本发明一实施例的第二组状态估计误差e2(k)的曲线。从图2和图3可以看出，系统误差能够很迅速的趋近于零，也就是说，本发明方法具有高精度的状态估计性能，这也显示出了本发明提供的应用于综合管廊的无功补偿装置状态估计方法的科学性和实用性。以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。