一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法
【专利摘要】本发明公开一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，属于电力系统稳定性分析领域。该方法主要包括：分析机组的多类型曲线之间的内在物理联系；基于该联系制定了振幅偏差和相位偏差评价指标，评价Prony算法提取振荡模式的准确度；为避免不同类型曲线振幅差异过大导致某一类型的信号被掩盖，对不同类型信号的振幅进行折算处理；给出了主导振荡模式识别方法，建立了多机信号的综合评价指标，反映Prony算法的可信度。本发明提出的指标体系具有工程应用价值，能够反映提取振荡模式信息的可信度，并可以依据综合指标选择合适的Prony算法阶数。
【专利说明】一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统稳定性分析领域，特别涉及一种基于多类型信号的电力系统 低频振荡分析方法。
【背景技术】
[0002] 电力系统低频振荡直接影响互联系统的运行，基于线性化模型的特征根方法物理 概念清晰，提供的信息量丰富，但对大系统计算困难，且难以反映非线性的影响。系统的受 扰轨迹可以包含非线性影响，轨迹获取受系统规模影响较小，随着广域测量系统（WAMS)引 入，可以不依赖系统模型，实时监测系统的运行，为低频振荡分析提供了重要的受扰轨迹。
[0003] 基于轨迹分析低频振荡，主要包括平稳振荡特性分析和非平稳振荡特性分析，目 前非平稳振荡特性分析主要基于单一轨迹，常用方法包括窗口傅里叶脊、小波脊、HHT等； 平稳振荡特性分析适用于单一轨迹也适用于多机受扰轨迹，常用方法是Prony算法，该算 法计算简单，但抗干扰性能较差，并且需要选定合适的模型阶数。目前，确定Prony算法阶 数确定常见的有行列式法和奇异值分解法等，这类方法主要用来区分有效数据空间和噪声 空间，难以评价不同阶数Prony算法辨识结果的好坏。对于存在一定非线性的系统，用这类 方法确定算法的阶数，可能造成过度拟合。电力系统受扰轨迹存在多种类型曲线，传统一般 采用单一的发电机功角曲线、转速曲线或联络线功率曲线进行振荡分析，忽略了不同类型 曲线的关系。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提出一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，基于 多类型曲线的内在关系，建立评价Prony提取的振荡模式可信度的振幅偏差和相位偏差指 标，并制定了 Prony算法可信度的综合评价指标。
[0005] 本发明提出的一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，包括如下步 骤：
[0006] (1)读取不同类型曲线数据，并分析不同类型曲线之间的关系；
[0007] (2)对不同类型曲线的振幅进行折算处理；
[0008] (3)设置多机Prony算法初始阶数N，每次增加的阶数ΛΝ和最高阶数Nmax，设置综 合评价指标 ^Amplitudes 矛口打 PhaseS 的目标值~_?、;
[0009] (4)对不同类型曲线进行Prony算法计算，获取主导振荡模式；
[0010] (5)计算各主导振荡模式的振幅偏差百分数和相位偏差百分数，评价各主导振荡 模式的准确度；
[0011] (6)计算振幅偏差的综合评价指标ηΑπρ1η_Σ和相位偏差的综合评价指标 nPhasu，评估Prony算法的可信度；如果综合评估指标小于设置的目标值，则输出结果；如 果综合评估指标大于设置的目标值，则增加Prony算法阶数Λ N，并判断Prony算法阶数是 否大于最高阶数Nmax，如果小于最高阶数Nmax，则返回步骤（4)重新计算，如果大于最高阶数 Nmax，则输出 打 Amplitudes、打 PhaseS 最小时的结果。
[0012] 前述的步骤（1)中，对于发电机组，其功角曲线和转速曲线为不同类型的曲线， [0013] 表达式分别为：
[0014]
【权利要求】
1. 一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，其特征在于，包括以下步骤： (1) 读取不同类型曲线数据，并分析不同类型曲线之间的关系； (2) 对不同类型曲线的振幅进行折算处理； (3) 设置多机Prony算法初始阶数N，每次增加的阶数ΛΝ和最高阶数Nmax，设置综合评 价?曰标 ^Amplitudes 和 ^Ιρ?ιεκεΣ 的目标值^， (4) 对不同类型曲线进行Prony算法计算，获取主导振荡模式； (5) 计算各主导振荡模式的振幅偏差百分数和相位偏差百分数，评价各主导振荡模式 的准确度； (6) 计算振幅偏差的综合评价指标和相位偏差的综合评价指标，评 估Prony算法的可信度；如果综合评估指标小于设置的目标值，则输出结果；如果综合评估 指标大于设置的目标值，则增加Prony算法阶数Λ N，并判断Prony算法阶数是否大于最高 阶数Nmax，如果小于最高阶数Nmax，则返回步骤（4)重新计算，如果大于最高阶数N max，则输出 Amplitude Σ Λ 打 Phase Σ 最小时的结果。
2. 根据权利要求1所述的一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，其特征 在于，所述步骤（1)中，对于发电机组，其功角曲线和转速曲线为不同类型的曲线， 表达式分别为：
⑴ 其中：δ i (t)表示i台机组相对惯量中心功角，ν i (t)表示第i台机组相对惯量中心的 转速，-土 i 表示第j个振荡模式，n表示振荡模式个数，δ i(l表示功角曲线直流分量， Aj表示功角曲线第j个振荡模式的幅值，Φ #表示功角曲线第j个振荡模式的初相，表示 转速曲线第j个振荡模式的幅值，表示转速曲线第j个振荡模式的初相。
3. 根据权利要求1或2所述的一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，其 特征在于，所述功角曲线和转速曲线之间存在关系 ：Vi(t)= δ' i(t)， 其中，S ' dt)表示SJt)的导数； 由上述功角曲线和转速曲线之间的关系得到： 振幅和振荡1?式对应的关系：
(3) 相位差与振荡模式之间的关系：
(4)
4. 根据权利要求1所述的一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，其特征 在于，所述步骤（2)中，对不同类型曲线的振幅进行折算处理包括以下步骤： 2-1)设同一类型信号曲线X有m条，采样点为q个，对信号进行隔直处理后，建立同类 型信号的平均振荡能量尾：
其中，Xk表示第k条信号曲线为功角曲线sjt)或转速曲线Vi(t)，i表示第i个采 样点，At为采样步长； 2-2)对另一类型信号曲线y同样进行隔直处理，得到平均振荡能量 E 2-3)以信号曲线X为参照，所有y信号曲线乘以#，进行振幅折算。
5. 根据权利要求1所述的一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，其特征 在于，所述步骤（4)中，获取主导振荡模式包括以下步骤： 4-1)第j振荡模式占总能量的百分数L的计算表达式为：
(5) 其中A为第j振荡模式的振荡能量，ΡΣ为所有振荡模式的总能量，1为所有不同类型 曲线总数，q为采样点数，η为振荡模式数，Au为第i个曲线第j振荡模式的幅值； 4-2)根据振荡模式能量占比对振荡模式进行排序，并设立阈值ε，振荡模式能量占比 超过ε的模式为主导振荡模式。
6. 根据权利要求1所述的一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，其特征 在于，所述步骤（5)中， 所述主导振荡模式j的振幅偏差百分数％_AmplitU(te的计算公式如下：
(6) 所述主导振荡模式j的相位偏差百分数的计算公式如下：
(7) 所述n Mniplitude和LPhase数据越大，表示该主导振荡模式越不可信。
7. 根据权利要求1所述的一种基于多类型信号的电力系统低频振荡分析方法，其特征 在于，所述步骤（6)中， 所述振幅偏差的综合评价指标为：
(8) 所述相位偏差的综合评价指标nphase；s为： (9) 其中，m为主导振荡模式数。
【文档编号】G06F19/00GK104217112SQ201410444324
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2014年9月2日 优先权日:2014年9月2日
【发明者】郝思鹏, 楚成彪, 张仰飞, 阚建飞 申请人:南京工程学院