专利名称：发电机参数辨识处理方法及其系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及发电机参数辨识处理技术领域，尤其涉及一种发电机参数辨识处理方法，以及一种发电机参数辨识处理系统。
背景技术：
我国电网的容量和规模日益增大，电力系统的安全问题日益突出，发电机的模型与参数作为仿真计算的重要环节，其参数的不准确性将直接影响到电力系统稳定计算结果。目前，我国大多数电厂的发电机参数数据不全，并且一般实测所获得的试验参数与典型参数或设计参数有一定差别，个别数据偏差高达20 %。国内电力运行和科研部门对电力系统数学模型动态参数库的工作十分重视。目前辨识发电机参数辨识处理的两大主要方法为抛载法和基于扰动数据的最小二乘辨识方法， 抛载法是在特定的转子位置下，突然切除负载，利用定子端电压的衰减曲线、励磁绕组电流的变化曲线来求取发电机导出相应的发电机参数xd、X' d、X" d、T' d(l、T" d(l、xq、X' q> x" q、T, q(l、T" q(l等。抛载法包括d轴抛载和q轴抛载两部分试验，其中d轴抛载试验所需工况很容易实现，q轴抛载试验所需工况则不易实现，往往需要多次试验。抛载法在一定程度上考虑了饱和的影响，但试验时将产生一定的有功或无功冲击，在实际生产中较难实现。基于扰动数据的最小二乘辨识方法在现场容易实现，且对电网和机组的冲击小， 但是，在使用最小二乘法辨识同步电机参数过程中，尚存在以下问题由于发电机运行特性的非线性，某种特定工况下辨识出来的参数结果不能适用于各种工况计算；多种工况下存在多值性和收敛性的问题，且待辨识的参数个数越多，多值性和收敛性的问题越严重，因此对发电机参数的辨识结果并不准确。
发明内容
为解决传统的发电机参数辨识处理方法对发电机参数的辨识结果不准确的问题， 本发明提供一种能够准确辨识发电机参数的发电机参数辨识处理方法。一种发电机参数辨识处理方法，包括以下步骤建立发电机单机无穷大系统模型，计算在不同类型的激励信号下发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度；根据所述轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数对应的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间；根据设定的大小和持续时间，对发电机施加所述参考激励信号；根据发电机在施加所述参考激励信号时发生的扰动数据，对所述参考激励信号对应的发电机参数进行参数辨识。 与现有技术相比较，本发明的发电机参数辨识处理方法中，在不同的激励信号下计算发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度，因此能够根据所述轨迹灵敏度选择对发电机参数影响最大的参考激励信号，并施加到发电机，再根据发电机在这些特定的参考激励信号下的实际扰动数据进行参数辨识，辨识结果最接近实际，最准确。在一个实施例中，在计算所述轨迹灵敏度时，进一步根据在多个采样点计算的所述轨迹灵敏度，计算在不同的激励信号下所述发电机参数对测量信号的平均轨迹灵敏度； 根据所述平均轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间。通过所述平均轨迹灵敏度的计算，可以使参考激励信号的选取更加的准确，提高对发电机参数的辨识结果的准确性。本发明提出的发电机参数辨识处理方法与传统方法相比较，结合了有效、完善的面向发电机参数实测激励信号的轨迹灵敏度，所述轨迹灵敏度和平均轨迹灵敏度分别从发电机参数的个性特征和宏观角度，对发电机参数辨识所采用的参考激励信号进行选择和设定，补充和完善了传统发电机参数辨识方法的辨识结果不准确的缺陷。为解决传统的发电机参数辨识处理方法对发电机参数的辨识结果不准确的问题， 本发明还提供一种能够准确辨识发电机参数的发电机参数辨识处理系统。—种发电机参数辨识处理系统,包括灵敏度运算模块，用于建立发电机单机无穷大系统模型，计算在不同类型的激励信号下发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度；激励设定模块，用于根据所述轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数对应的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间；发电机激励模块，用于根据设定的大小和持续时间，对发电机施加所述参考激励
信号;参数辨识模块，用于根据发电机在施加所述参考激励信号时发生的扰动数据，对所述参考激励信号对应的发电机参数进行参数辨识。与现有技术相比较，本发明的发电机参数辨识处理系统中，所述灵敏度运算模块在不同的激励信号下计算发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度，所述激励设定模块根据所述轨迹灵敏度选择对发电机参数影响最大的参考激励信号，并由所述发电机激励模块施加到发电机，再由所述发电机激励模块根据发电机在这些特定的参考激励信号下的实际扰动数据进行参数辨识，辨识结果最接近实际，最准确。在一个实施例中，所述灵敏度运算模块在计算所述轨迹灵敏度时，进一步根据在多个采样点计算的所述轨迹灵敏度，计算在不同的激励信号下所述发电机参数对测量信号的平均轨迹灵敏度；所述激励设定模块根据所述平均轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间。通过所述平均轨迹灵敏度的计算，可以使参考激励信号的选取更加的准确，提高对发电机参数的辨识结果的准确性。本发明提出的发电机参数辨识处理系统与现有技术相比较，结合了有效、完善的面向发电机参数实测激励信号的轨迹灵敏度，所述轨迹灵敏度和平均轨迹灵敏度分别从发电机参数的个性特征和宏观角度，对发电机参数辨识所采用的参考激励信号进行选择和设定，补充和完善了传统发电机参数辨识方法的辨识结果不准确的缺陷。I是本发明发电机參数辨识处理方法的流程示意图 2是本发明建立的发电机单机无穷大系统模型示意图 3是本发明中施加上阶跃扰动下d轴參数轨迹灵敏度曲线图 4是本发明中施加定子侧电压短路扰动下d轴參数轨迹灵敏度曲线图 5是本发明中施加脉冲扰动下d轴參数轨迹灵敏度曲线6是本发明中施加脉冲扰动下q轴參数轨迹灵敏度曲线图 7是本发明中施加下阶跃扰动下q轴參数轨迹灵敏度曲线图 8是本发明中施加不同阶跃量时的d轴參数平均轨迹灵敏度曲线图 9是本发明中施加不同持续时间及脉冲大小d轴參数平均轨迹灵敏度曲线图 10是本发明中施加定子侧电压扰动不同持续时间时的d轴參数平均轨迹灵敏11是本发明中施加不同下阶跃量时的q轴參数平均轨迹灵敏度曲线图 12是本发明中施加不同上阶跃量时的q轴參数平均轨迹灵敏度曲线图 13是本发明中施加不同脉冲峰值时的q轴參数平均轨迹灵敏度曲线图 14是本发明中施加不同脉冲持续时间时的q轴參数平均轨迹灵敏度曲线图； 15是本发明中施加定子侧电压扰动故障较小时不同持续时间时q轴參数平均 轨迹灵敏度曲线图；图16是本发明中施加定子侧电压扰动故障较大时不同持续时间时q轴參数平均 轨迹灵敏度曲线图；图17是本发明发电机參数辨识处理系统的结构示意图。
具体实施例方式请參阅图1，图I是本发明发电机參数辨识处理方法的流程示意图。所述发电机參数辨识处理方法包括以下步骤步骤S101，建立发电机单机无穷大系统模型，计算在不同类型的激励信号下发电 机參数对測量信号的轨迹灵敏度；在本步骤中，首先，采用MATLAB程序建立单机无穷大系统模型，如图2所示，其中 发电机的模型采用BPA程序中的6阶发电机模型，具体分析发电机的參数包括xd、X' d、 x" d、T' d0、T" d0 へ、X' q、X" q,T/ q0、T" q0 共 10 个。然后，按照以下公式计算发电机參数在不同的激励信号下对测量信号的轨迹灵敏 jMig) = iim y(tA+Q)-y(tA)
86 a^0A6其中，y为系统量测信号，0为发电机參数，A 0为參数变化量，t为时间。上式中y为系统量测信号，分别是发电机定子电流的d轴分量id或者发电机定子 电流的q轴分量iq，即计算d轴发电机參数的轨迹灵敏度时y取id,而计算q轴发电机參 数的轨迹灵敏度时y取iq ; Q为相应的发电机參数，包括d轴发电机參数xd、X' d、x" d
度曲线图；图T' d(l、T" d(l和q轴发电机参数Xq、X' q、x" q>T/ q(l、T" q(l共10个参数；A 0为发电机参数变化量；t为时间。所述轨迹灵敏度表明了发电机参数在当前激励信号扰动过程中的动态影响规律， 若某段时间内A参数的轨迹灵敏度大，说明A参数对这段时间内动态过程影响大，即该段时间的扰动数据的特征主要体现了 A参数的影响。下面具体分析d轴发电机参数和q轴发电机参数在不同类型的激励信号下的轨迹灵敏度计算。首先，d轴发电机参数在不同激励信号下的轨迹灵敏度计算I)在发电机励磁电压上叠加上阶跃扰动激励信号，然后计算d轴发电机参数的轨迹灵敏度，获得的计算结果如图3所示，其中T' d(1的轨迹灵敏度最大，T" d(l的轨迹灵敏度最小。在上阶跃扰动激励信号下，参数T' d(l的影响最大，参数T" d(l的影响最小。2)在发电机定子侧实际短路扰动激励信号，然后计算d轴发电机参数的轨迹灵敏度，获得的计算结果如图4所示，其中X'd的轨迹灵敏度比其它参数大，它们的轨迹灵敏度曲线在短路持续时间内较大，之后迅速减小。3)在励磁电压上叠加脉冲扰动激励信号，然后计算d轴发电机参数的轨迹灵敏度，获得的计算结果如图5所示，X' d、x" d、T' d(l轨迹灵敏度较大。从参数对输出的轨迹灵敏度曲线图来看，T" d(1在所有参考激励信号下均表现出较小的灵敏度，说明该参数对仿真计算的结果影响较小。其次，q轴发电机参数在不同激励信号下的轨迹灵敏度计算I)在励磁电压上叠加脉冲扰动激励信号，然后计算q轴发电机参数的轨迹灵敏度，获得的计算结果如图6所示。X',的输出灵敏度较大，其它三个q轴参数灵敏度较小， x/ q占主导作用。2)在励磁电压上叠加下阶跃扰动激励信号，计算的到T' q0的轨迹灵敏度相对较大，如图7所示。从参数对输出的轨迹灵敏度曲线图来看，Xq的轨迹灵敏度在大多数扰动情况下都是最大，X",和！1" q(l的平均轨迹灵敏度在各种扰动中都不是很大。步骤S102，根据所述轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数对应的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间；在本步骤中，根据步骤I的计算结果，筛选出发电机待辨识的10个参数所需的激励信号类型。具体地，可按照以下方法选择对应的激励信号预先设定在各种激励信号下所述轨迹灵敏度的标准预设值；如果在其中一种激励信号作用下，计算出所述发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度超过所述标准预设值，则选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数的参考激励信号。例如，在施加短路扰动激励信号时，计算出d轴发电机参数的X' d和X" d的轨迹灵敏度比其它参数大，它们的轨迹灵敏度曲线在短路持续时间内较大，之后迅速减小，因此，辨识X'd须选择在发出短路扰动激励信号的短路持续时间内进行该参数辨识。又如，在励磁电压上叠加脉冲扰动激励信号，计算出d轴发电机参数的X' d、x" d、 T' d(1轨迹灵敏度较大，因此，辨识x" d可选择脉冲扰动激励信号。
在根据所述轨迹灵敏度的大小，设定所述参考激励信号的大小和持续时间时，也可以采用下面的方法来进行设定如果所述轨迹灵敏度超过所述预设值越多，则设定所述参考激励信号的幅度越大和/或持续时间越长；如果所述轨迹灵敏度超过所述预设值越小，则设定所述参考激励信号的幅度越小和/或持续时间越短。步骤S103，根据设定的大小和持续时间，对发电机施加所述参考激励信号；在本步骤中，按照在步骤二中选择的参考激励信号的信号类型，设定好的参考激励信号的大小和持续时间，对发电机施加所述参考激励信号。步骤S104，根据发电机在施加所述参考激励信号时发生的扰动数据，对所述参考激励信号对应的发电机参数进行参数辨识。在本步骤中，根据发电机在施加特定参考激励信号下，发生的实际的扰动情况，获取扰动数据，并根据扰动情况对相应的发电机参数进行常规的参数在线辨识操作，获得准确的参数辨识结果。与现有技术相比较，本发明的发电机参数辨识处理方法中，在不同的激励信号下计算发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度，因此能够根据所述轨迹灵敏度选择对发电机参数影响最大的参考激励信号，并施加到发电机，再根据发电机在这些特定的参考激励信号下的实际扰动数据进行参数辨识，辨识结果最接近实际，最准确。作为一个优选实施方式，在步骤SlOl中，在计算发电机参数在不同的激励信号下对测量信号的轨迹灵敏度时，可根据在多个采样点计算的所述轨迹灵敏度，进一步计算所述发电机参数在不同的激励信号下的平均轨迹灵敏度则在选择参考激励信号，以及设定参考激励信号的大小和持续时间时，可根据所述平均轨迹灵敏度的大小，选择对应的激励信号作为所述发电机参数的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间。通过所述平均轨迹灵敏度的计算，可以使参考激励信号的选取更加的准确，提高对发电机参数的辨识结果的准确性。在本实施例中，为了从宏观上比较某一激励信号下发电机参数的相对灵敏度大小，计算整个扰动过程中发电机参数对量测信号I的平均轨迹灵敏度，平均轨迹灵敏度定义为参数轨迹灵敏度绝对值的平均值
权利要求
1.一种发电机参数辨识处理方法，其特征在于，包括以下步骤建立发电机单机无穷大系统模型，计算在不同类型的激励信号下发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度；根据所述轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数对应的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间；根据设定的大小和持续时间，对发电机施加所述参考激励信号；根据发电机在施加所述参考激励信号时发生的扰动数据，对所述参考激励信号对应的发电机参数进行参数辨识。
2.如权利要求I所述的发电机参数辨识处理方法，其特征在于，根据所述轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数对应的参考激励信号的步骤包括如果在其中一种激励信号作用下，计算出所述发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度超过预设值，则选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数的参考激励信号。
3.如权利要求2所述的发电机参数辨识处理方法，其特征在于，设定所述参考激励信号的大小和持续时间的步骤包括如果所述轨迹灵敏度超过所述预设值越多，则设定所述参考激励信号的幅度越大和/ 或持续时间越长；如果所述轨迹灵敏度超过所述预设值越小，则设定所述参考激励信号的幅度越小和/ 或持续时间越短。
4.如权利要求I所述的发电机参数辨识处理方法，其特征在于，按照以下公式计算在不同类型的激励信号下发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度
5.如权利要求I至4中任意一项所述的发电机参数辨识处理方法，其特征在于，在计算所述轨迹灵敏度时，进一步根据在多个采样点计算的所述轨迹灵敏度，计算在不同的激励信号下所述发电机参数对测量信号的平均轨迹灵敏度；根据所述平均轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间。
6.一种发电机参数辨识处理系统，包括灵敏度运算模块，用于建立发电机单机无穷大系统模型，计算在不同类型的激励信号下发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度；激励设定模块，用于根据所述轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数对应的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间；发电机激励模块，用于根据设定的大小和持续时间，对发电机施加所述参考激励信号;参数辨识模块，用于根据发电机在施加所述参考激励信号时发生的扰动数据，对所述参考激励信号对应的发电机参数进行参数辨识。
7.如权利要求6所述的发电机参数辨识处理系统，其特征在于，所述激励设定模块在所述灵敏度运算模块计算出的所述轨迹灵敏度超过预设值时，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数的参考激励信号。
8.如权利要求7所述的发电机参数辨识处理系统，其特征在于，所述灵敏度运算模块在设定所述参考激励信号的大小和持续时间时，如果所述轨迹灵敏度超过所述预设值越多，则设定所述参考激励信号的幅度越大和/ 或持续时间越长；如果所述轨迹灵敏度超过所述预设值越小，则设定所述参考激励信号的幅度越小和/ 或持续时间越短。
9.如权利要求6所述的发电机参数辨识处理系统，其特征在于，所述灵敏度运算模块按照以下公式计算在不同类型的激励信号下发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度Sy(t,0) = lim y(t,Qo + 0)-y(t,Qo) dO a^0AO其中，y为系统量测信号，e为发电机参数，A 0为参数变化量，t为时间。
10.如权利要求6至9中任意一项所述的发电机参数辨识处理系统，其特征在于，所述灵敏度运算模块在计算所述轨迹灵敏度时，进一步根据在多个采样点计算的所述轨迹灵敏度，计算在不同的激励信号下所述发电机参数对测量信号的平均轨迹灵敏度；所述激励设定模块根据所述平均轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间。
全文摘要
本发明提供一种发电机参数辨识处理方法及其系统，所述方法包括以下步骤建立发电机单机无穷大系统模型，计算在不同类型的激励信号下发电机参数对测量信号的轨迹灵敏度；根据所述轨迹灵敏度的大小，选择相应类型的激励信号作为所述发电机参数对应的参考激励信号，并设定所述参考激励信号的大小和持续时间；根据设定的大小和持续时间，对发电机施加所述参考激励信号；根据发电机在施加所述参考激励信号时发生的扰动数据，对所述参考激励信号对应的发电机参数进行参数辨识。本发明提供的发电机参数辨识处理方法能够准确辨识发电机参数，解决传统的发电机参数辨识处理方法对发电机参数的辨识结果不准确的问题。
文档编号G06F17/50GK102592030SQ201210053460
公开日2012年7月18日 申请日期2012年3月2日 优先权日2012年3月2日
发明者张俊峰, 朱守真, 郑竞宏, 陈迅, 韩睿 申请人:广东电网公司电力科学研究院