一种基于等价输入干扰法的电力系统故障诊断方法与流程

本发明涉及一种基于等价输入干扰法的电力系统故障判断方法，更确切的说，涉及一种直接利用电力系统中基本电气量进行故障判断的方法。
背景技术：
：电力系统故障诊断是电力系统维持稳定性的重要技术，快速、准确的判断出系统中存在的故障是后一步对故障做出相应处理的基础，也即故障诊断的要求。目前电力系统故障诊断主要有专家知识系统、Petri网、遗传算法、多代理技术等等一些相应方法，它们主要依赖于系统中保护装置和断路器的信息，有两个主要缺陷：1)、在传感器故障的情况下，由于得不到完备的信息，会严重影响故障诊断的准确性；2)、在以上方法研究中，需要对系统全网进行建模，而当网络规模较大时，系统模型参数将变得巨大，诊断时间变长且精度下降。由此可见，现有技术还存在一定的不足。技术实现要素：有鉴于此，为了解决现有技术中电力系统故障诊断长且精度低的技术问题，本发明提出一种基于等价输入干扰法的电力系统故障判断方法，只依靠电力系统中基本电气量便能进行故障诊断的等价输入干扰分层故障诊断方法，对电力系统故障诊断的提高有重要意义。本发明通过以下技术手段解决上述问题：一种基于等价输入干扰法的电力系统故障判断方法，包括如下步骤：S1、对整个电力系统进行合理分层，并在每层的基础上划分群，群又划分子群，计算每个群的等价功率；S2、构建每个群的等价输入干扰观测器；S3、求出群的等价输入干扰阈值；S4、从第一层开始，逐层往下观测群的等价输入干扰观测器的变化情况，若出现其值在某时间段超出等价输入干扰阈值的情况，可判断出现故障，往下检测到最底子群，即确定了故障的具体节点，实现对故障的位置判断，若未出现超出阈值的情况，则继续监测，对未出现超出阈值的群，其子群不必再检测。进一步地，还包括：S5、对最后确定故障的最小子群，取其状态变量进行观测，并对其进行相应的微分算法处理，确定电流相位和幅值是否发生故障，实现对故障的类型判断。进一步地，步骤S1中，对整个电力系统进行分层由网络拓扑结构及各节点的逻辑关系确定，群的等价功率通过前推回代法潮流计算实现。进一步地，步骤S2中，等价输入干扰观测器参数计算如下：Aj(k)=-r1(k)+R1(k)Lf1(k)+Lh1(k)Bj(k)=1Lf1(k)+Lh1(k)]]>Cj(k)=R1(k)-Lh1(k)(r1(k)+R1(k))Lf1(k)+Lh1(k)Dj(k)=Lh1(k)Lf1(k)+Lh1(k)---(1)]]>其中，和是第k层j群所表示节点到其上一个节点之间线路的等效电阻和电抗，和是该群所等效的电阻和电抗；进一步地，步骤S2中，等价输入干扰观测器增益值由二次型指标最优化来确定。进一步地，步骤S2中，等价输入干扰观测器增益值由二次型指标最优化来确定，具体如下：为确定等价输入干扰观测器增益值K,性能指标函数采用二次型函数，也即用误差平方的积分J=∫0∞e2(t)dt=∫0∞[yr(t)-y(t)]dt---(2)]]>来评价系统控制品质的好坏，由于控制量受约束，在被积函数中考虑增加一个与控制功率有关的惩罚项，重写其性能指标函数为J=∫0∞[k1e2(t)+k2e2(t)]dt---(3)]]>无限时间定常状态调节器：设线性定常受控系统的状态方程以及二次型性能指标分别为x·(t)=Ax(t)+Bu(t)x(0)=x0]]>J=∫0∞[xT(t)Qx(t)+uT(t)Ru(t)]dt---(4)]]>J=∫0∞[xT(t)Qx(t)+uT(t)Ru(t)]dt]]>式中：x(t)是n维的状态变量，u(t)是p维的控制向量，A、B、Q和R则是具有适当维数的常数矩阵；而加权矩阵R＝RT＞0,Q＝QT＞0或Q＝QT≥0，并且{A，D}完全可观测，这其中D是使DDT＝Q成立的任意矩阵，从容许控制中确定一个最优控制u*(t)，以使性能指标达到最小；在Matlab中，使用函数lqr()求解无限时间定常状态调节器问题，即[K,P,E]＝lqr(A,B,Q,R)(5)只要输入线性受控系统状态方程的系数矩阵A、B和二次型性能指标的加权矩阵Q、R，便可求得最优输出调节系统的状态反馈矩阵K,即等价输入干扰观测器增益值K。进一步地，步骤S3中，等价输入干扰阈值利用电力系统负荷曲线的最大数值通过等价输入干扰观测器的输出值确定。进一步地，步骤S5中，微分算法包括对等价输入干扰观测器波形峰值进行微分处理，电流幅值通过负载的最大最小值来计算，电流相位通过功率因数来计算。与现有技术相比，本发明基于等价输入干扰法的电力系统故障判断方法将一个大的电力系统网络，分为多级多层，通过逐层展开的方式，对故障进行诊断和定位，本发明的故障诊断技术直接运用电力系统中的直接电气量进行模型构建，避免了传统相应故障诊断方法基于保护装置和断路器信息所造成的缺陷，故障诊断准确，诊断时间短并且精度高。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是用于说明具体实施方式所用IEEE33节点配电网络的结构图；图2是本发明基于等价输入干扰法的电力系统故障判断方法的流程图；图3是IEEE33网络分层模型图；图4是等价输入干扰观测器结构图。具体实施方式为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合附图和具体的实施例对本发明的技术方案进行详细说明。需要指出的是，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。实施例为说明本发明的具体实施细节，以IEEE33节点配电网络(如图1所示)为例，来说明本发明具体进行故障诊断的过程。如图2所示，一种基于等价输入干扰法的电力系统故障判断方法，包括如下步骤：S1、对整个电力系统进行合理分层，并在每层的基础上划分群，群又划分子群，如图3所示，计算每个群的等价功率；对整个电力系统进行分层由网络拓扑结构及各节点的逻辑关系确定，群的等价功率通过前推回代法潮流计算实现；S2、构建每个群的等价输入干扰观测器如图4所示；等价输入干扰观测器参数计算如下：Aj(k)=-r1(k)+R1(k)Lf1(k)+Lh1(k)Bj(k)=1Lf1(k)+Lh1(k)]]>Cj(k)=R1(k)-Lh1(k)(r1(k)+R1(k))Lf1(k)+Lh1(k)Dj(k)=Lh1(k)Lf1(k)+Lh1(k)---(1)]]>其中，和是第k层j群所表示节点到其上一个节点之间线路的等效电阻和电抗，和是该群所等效的电阻和电抗；等价输入干扰观测器增益值由二次型指标最优化来确定，具体如下：为确定等价输入干扰观测器增益值K,在该系统中，性能指标函数采用二次型函数，也即用误差平方的积分J=∫0∞e2(t)dt=∫0∞[yr(t)-y(t)]dt---(2)]]>来评价系统控制品质的好坏，由于控制量受约束，在被积函数中考虑增加一个与控制功率有关的惩罚项，重写其性能指标函数为J=∫0∞[k1e2(t)+k2e2(t)]dt---(3)]]>在实际工程中，一个最优调节系统应当渐进稳定，并且其暂态品质应当是优良的，反馈增益矩阵也是定常的，由此才能构成一个定常的反馈系统，而无限时间定常状态调节器问题所提供的最有控制系统已经被证明就是这么一个系统；无限时间定常状态调节器：设线性定常受控系统的状态方程以及二次型性能指标分别为x·(t)=Ax(t)+Bu(t)x(0)=x0]]>J=∫0∞[xT(t)Qx(t)+uT(t)Ru(t)]dt---(4)]]>J=∫0∞[xT(t)Qx(t)+uT(t)Ru(t)]dt]]>式中：x(t)是n维的状态变量，u(t)是p维的控制向量，A、B、Q和R则是具有适当维数的常数矩阵；而加权矩阵R＝RT＞0,Q＝QT＞0或Q＝QT≥0，并且{A，D}完全可观测，这其中D是使DDT＝Q成立的任意矩阵，我们的目标是从容许控制中确定一个最优控制u*(t)，以使性能指标达到最小；在Matlab中，使用函数lqr()求解无限时间定常状态调节器问题，即[K,P,E]＝lqr(A,B,Q,R)(5)只要输入线性受控系统状态方程的系数矩阵A、B和二次型性能指标的加权矩阵Q、R，便可求得最优输出调节系统的状态反馈矩阵K,即等价输入干扰观测器增益值K；S3、求出群的等价输入干扰阈值；等价输入干扰阈值利用电力系统负荷曲线的最大数值通过等价输入干扰观测器的输出值确定；S4、从第一层开始，逐层往下观测群的等价输入干扰观测器的变化情况，若出现其值在某时间段超出等价输入干扰阈值的情况，可判断出现故障，往下检测到最底子群，即确定了故障的具体节点，实现对故障的位置判断，若未出现超出阈值的情况，则继续监测，对未出现超出阈值的群，其子群不必再检测；S5、对最后确定故障的最小子群，取其状态变量进行观测，并对其进行相应的微分算法处理，确定电流相位和幅值是否发生故障，实现对故障的类型判断；微分算法包括对状态观测器波形峰值进行微分处理，电流幅值通过负载的最大最小值来计算，电流相位通过功率因数来计算。本发明提供一种不依赖于电力系统中保护装置和断路器信息的故障诊断方法，主要由等价输入干扰法提构建观测器进行故障判断。等价输入干扰法是现代控制领域的一种新的热门技术，在控制系统中运用广泛。等价输入干扰法旨在说明在经典反馈系统中存在一个等价输入干扰，能与原干扰对系统产生的输出有一致的效果，并通过对该等价输入干扰的抑制来使系统更加稳定。本发明将电力系统视为经典的控制系统，而将电力系统中的故障等价为控制系统中的干扰，从而由等价输入干扰方法中的等价输入干扰来估测干扰，也即判断故障。由于电力系统网络的复杂性，对整个电力系统网络进行完整的建模存在困难，本发明提出了一种基于分层分布式思想的电力系统故障诊断模型，而故障判断正是基于该模型。根据本发明，将一个大的电力系统网络，分为多级多层，通过逐层展开的方式，对故障进行诊断和定位。这其中包括系统中节点参数的计算、观测器增益的确定、等价输入干扰阈值的确定等等一系列的程序，本发明的故障诊断技术直接运用电力系统中的直接电气量进行模型构建，避免了传统相应故障诊断方法基于保护装置和断路器信息所造成的缺陷，故障诊断准确，诊断时间短并且精度高。以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。当前第1页1 2 3