基于FPGA的电压质量超实时观测与分析方法与流程

基于fpga的电压质量超实时观测与分析方法
技术领域
1.本发明涉及一种电力系统暂态仿真技术，尤其涉及一种基于fpga的电压质量超实时观测与分析方法。


背景技术：

2.随着新型电力系统的构建，海量电力电子设备被投入到电力系统中，尤其在配电网侧居多。在园区配电系统内电压质量又是制约其经济效益的重要因素。由于电力电子设备动作的复杂性，因此导致传统电力系统的基于cpu的电磁暂态仿真系统不能及时反应电力系统状况。
3.在数字化电力系统的背景下，目前市场上尚未出现一套完整的应对配电网电压质量异常检测与定位的解决方案。因此亟需开发一种计算速度快、可操作性强、结果可靠性高的面向工业园区的电压质量超实时观测与分析系统。
4.由本领域公知常识可知，fpga具有高运算速率、低延时、低功耗、设计周期短、高性价比等特点，因此为应对传统cpu计算速度的不足应采用更加先进的fpga并行计算设备，对工业园区局部配电网进行电磁暂态仿真进行加速计算。但是基于fpga的电压质量超实时观测与分析系统还存在以下难点：
5.1、求解电力系统的电磁暂态过程中节点导纳矩阵求逆运算是目前业内的难点之一；2、如何将整个电磁暂态程序用verilog/vhdl硬件语言描述；3、如何对fpga发送来的超实时计算数据进行相关分析；4、verilog语言面向的是硬件电路，不能像高级语言具有实时参数可变的优点。
6.因此亟需开发一种计算并行程度高，编写verilog代码简单，模块可复用的verilog代码范式，以及在上位机侧建立数据分析软件是当前亟需解决的重要问题。


技术实现要素：

7.为解决现有技术中的上述问题，即为了开发一种计算速度快、可操作性强、结果可靠性高的面向工业园区的电压质量超实时观测与分析方法，其包括节点导纳矩阵求逆模块、基于verilog的配电网全电磁暂态计算模块以及基于注意力机制的电压质量异常辨识程序，可快速描述电压质量异常事件、快速分析电压质量异常事件起因及其定位，且计算速度快、可操作性强、结果可靠性高，有效提高工业园区配电网数字化程度。
8.为实现上述目的，本发明提供了基于fpga的电压质量超实时观测与分析方法，包括以下步骤：
9.s1、基于cholesky分解法和xilinx提供的vhls工具，构建供fpga使用的verilog代码矩阵，求逆ip核；
10.s2、基于xilinx提供的cord ic算法ip构建电压相位瞬时值求解模块；
11.s3、基于udp传输协议构建通过sfp+接口与pc机以及节点电压方程构建的工业配电园区电磁暂态计算模块；
12.s4、基于c#的.net4.8框架，开发面向配电网电压质量在线分析程序。
13.优选的，步骤s1具体包括以下步骤：
14.s11、证明电力系统节点导纳矩阵可用cholesky分解法；
15.忽略实际电网中的单相导通器件，则节点导纳矩阵是对称的；又由于节点导纳矩阵自导为正，互导为负的特点，因此节点导纳矩阵的顺序主子式均大于零，所以将节点导纳矩阵看作对称正定矩阵，又由于其正定特性，因此节点导纳矩阵可采用cholesky分解法对其分解；
16.s12、基于cholesky分解法构建矩阵求逆模块，其中，3阶矩阵cholesky分解法计算原理为：
[0017][0018]
a-1
＝(l
t
)-1
l-1
＝(l-1
)
t
l-1
ꢀꢀꢀ
(2)
[0019]
式中，a
11
、a
12
、a
13
、a
21
、a
22
、a
23
、a
31
、a
32
、a
33
为矩阵a内的9个元素，l
11
、l
21
、l
22
、l
31
、l
32
、l
33
为矩阵l内的6个元素；t代表矩阵的转置，-1代表矩阵的逆；
[0020]
s13、推广后矩阵l中元素表示为：
[0021][0022][0023]
公式(3)与(4)中，a为矩阵a内的元素,a
kk
为矩阵a内对角线上的元素，a
ik
为矩阵a内除对角线以外的元素；l为矩阵l内的元素，l
kk
为l矩阵中的对角线上的元素，l
ik
为矩阵除对角线以外的元素；i代表元素在矩阵第i行，k代表元素在矩阵第k列，j为从1到k的任意整数，当i等于k时，公式(4)转为公式(3)，l
ij
为矩阵l内第i行第j列的元素，l
kj
为矩阵l内第k行第j列的元素；
[0024]
s14、对含有n个节点的工业园区局部配电系统的节点导纳矩阵采用c++代码对算法进行描述，在xilinx提供的vhls工具完成仿真与综合后，在vivado工具中为verilog代码调用；
[0025]
s15、采用高斯消去法求解l矩阵的逆，得到逆ip核。
[0026]
优选的，步骤s2具体包括以下步骤：
[0027]
s21、由于ip求解三角函数时，仅支持[-π，π]范围内的有符号定点数，因此需要对电压相位进行转换：
[0028]
假设a相电压计算公式为：
[0029][0030]
式中，u为电压信号的幅值，ω为电压信号的角速度，t为时间，为电压信号的相
角；
[0031]
由上式可得，当wt+φ》π时对角度进行转化：
[0032]
先将wt+φ对2π取余，再与π进行比较；若wt+φ＜π，则将余数直接带入计算，若2π》wt+φ》π，则通过以下公式计算：
[0033][0034][0035]
式中，φ为的补角。
[0036]
优选的，步骤s3具体包括以下步骤：
[0037]
s31、根据zcu106板卡使用手册构建sfp+接口数据传输模块；
[0038]
s32、根据udp协议构建fpga数据收发模块；
[0039]
s33、基于节点电压方程构建工业配电园区电磁暂态计算模块：
[0040][0041]
u＝i
·rꢀꢀꢀ
(9)
[0042][0043][0044]
式中，y为节点对应的自导纳与互导纳，u与i为各节点对应的电压与电流瞬时值，r为线路电阻，l为线路电感，c为电容，n代表第n次的迭代数据，δt代表离散时间；
[0045]
将工业园区的线路参数带入公式(9)-(11)计算出系统的离散节点导纳矩阵y，其中节点导纳矩阵求逆模块是基于步骤s1所得ip核构建的，即式(8)的节点导纳矩阵中的各个元素，再将测得的初始电压数据带入公式(8)并在fpga中开始同步仿真后然后循环求解，得到超实时仿真数据；
[0046]
s34、通过sfp+接口数据传输模块，将fpga数据收发模块与工业配电园区电磁暂态计算模块对接后，通过光纤线路将数据从fpga数据收发模块发送到pc机。
[0047]
优选的，在步骤s34中每步计算出的电压、电流数据通过zcu106板卡的sfp+接口基于udp协议发送至pc机。
[0048]
优选的，在步骤s34中zcu106板卡与pc机通过网络助手接收并查看由fpga发送来的电压电流数据
[0049]
优选的，步骤s4具体包括以下步骤：
[0050]
s41、在pc机中编写基于c#的.net4.8库中的c#的udpclient类的数据接收模块；
[0051]
s42、编写面向工业园区配电网的基于注意力机制设计的电压质量检测算法。
[0052]
优选的，在步骤s41中，由于fpga的ip地址与端口号是固定的，故pc机ip地址设置成与fpga的ip地址相同的ip网段，从而将fpga传输的电压数据的波形刻画到pc机界面上。
[0053]
优选的，步骤s42具体包括以下步骤：
[0054]
为模型输入n种不同故障场景的检测节点电压数据样本，每个样本是通过步骤s3中输出的维数为m、长度为l的超实时节点电压多元时序，样本集定义m个类别标签，对于每个样本i，目标是训练出一个函数，使fθ(mts
(i)m
×
l
)＝m(i)，其中θ是通过训练得到的参数。
[0055]
优选的，对每个故障场景下的样本，从m维时序中提取特征，生成低维表征；对每个类别m，综合考量标签为m的各个样本，生成一个原型表征；则在预测时计算新样本的低维表征和原型表征的距离，即可求出新样本属于第m类的概率。
[0056]
因此，本发明采用上述基于fpga的电压质量超实时观测与分析方法，可快速描述电压质量异常事件、快速分析电压质量异常事件起因及其定位，有效提高工业园区配电网数字化程度。
[0057]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0058]
图1为本发明的系统架构框图；
[0059]
图2为本发明的fpga与上位机通过光纤的连接示意图；
[0060]
图3是本发明的上位机采用udp协议收发数据及基于注意力机制的面向电压质量异常检测的程序界面图；
[0061]
图4是本发明实例中上位机基于注意力机制的面向电压质量异常检测程序算法框图。
具体实施方式
[0062]
以下将结合附图对本发明作进一步的描述，需要说明的是，本实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。
[0063]
图1为本发明的系统架构框图；图2为本发明的fpga与上位机通过光纤的连接示意图；图3是本发明的上位机采用udp协议收发数据及基于注意力机制的面向电压质量异常检测的程序界面图；图4是本发明实例中上位机基于注意力机制的面向电压质量异常检测程序算法框图，如图1-图4所示，本发明的结构包括以下步骤：
[0064]
s1、基于cholesky分解法和xilinx提供的vhls工具，构建供fpga使用的verilog代码矩阵，求逆ip核；
[0065]
需要说明的是，本发明的模块虽然针对xilinx官方的zcu106板卡开发，但由于verilog代码的通用性，在任何fpga硬件上均可运行，且模块运算的数据格式均为32位的单精度浮点数。
[0066]
s2、基于xilinx提供的cord ic算法ip构建电压相位瞬时值求解模块；
[0067]
s3、基于udp传输协议构建通过sfp+接口与pc机以及节点电压方程构建的工业配电园区电磁暂态计算模块；
[0068]
s4、基于c#的.net4.8框架，开发面向配电网电压质量在线分析程序。
[0069]
基于上述方法的系统硬件由zcu106板卡、pc机、光纤电缆组成；软件由c#编写windows窗体程序构成，该程序集成了udp数据收发模块以及基于注意力机制的面向电压质量异常辨识的模块。
[0070]
优选的，步骤s1具体包括以下步骤：
[0071]
s11、证明电力系统节点导纳矩阵可用cholesky分解法；
[0072]
忽略实际电网中的单相导通器件，则节点导纳矩阵是对称的；又由于节点导纳矩阵自导为正，互导为负的特点，因此节点导纳矩阵的顺序主子式均大于零，所以将节点导纳矩阵看作对称正定矩阵，又由于其正定特性，因此节点导纳矩阵可采用cholesky分解法对其分解；
[0073]
s12、基于cholesky分解法构建矩阵求逆模块，其中，3阶矩阵cholesky分解法计算原理为：
[0074][0075]
a-1
＝(l
t
)-1
l-1
＝(l-1
)
t
l-1
ꢀꢀꢀ
(2)
[0076]
式中，a
11
、a
12
、a
13
、a
21
、a
22
、a
23
、a
31
、a
32
、a
33
为矩阵a内的9个元素，l
11
、l
21
、l
22
、l
31
、l
32
、l
33
为矩阵l内的6个元素；t代表矩阵的转置，-1代表矩阵的逆；
[0077]
s13、推广后矩阵l中元素表示为：
[0078][0079][0080]
公式(3)与(4)中，a为矩阵a内的元素,a
kk
为矩阵a内对角线上的元素，a
ik
为矩阵a内除对角线以外的元素；l为矩阵l内的元素，l
kk
为l矩阵中的对角线上的元素，l
ik
为矩阵除对角线以外的元素；i代表元素在矩阵第i行，k代表元素在矩阵第k列，j为从1到k的任意整数，当i等于k时，公式(4)转为公式(3)，l
ij
为矩阵l内第i行第j列的元素，l
kj
为矩阵l内第k行第j列的元素；
[0081]
s14、对含有n个节点的工业园区局部配电系统的节点导纳矩阵采用c++代码对算法进行描述，在xilinx提供的vhls工具完成仿真与综合后，在vivado工具中为verilog代码调用；
[0082]
s15、采用高斯消去法求解l矩阵的逆，得到逆ip核。
[0083]
优选的，步骤s2具体包括以下步骤：
[0084]
s21、由于ip求解三角函数时，仅支持[-π，π]范围内的有符号定点数，因此需要对电压相位进行转换：
[0085]
假设a相电压计算公式为：
[0086][0087]
式中，u为电压信号的幅值，ω为电压信号的角速度，t为时间，为电压信号的相角；
[0088]
由上式可得，当wt+φ》π时对角度进行转化：
[0089]
先将wt+φ对2π取余，再与π进行比较；若wt+φ＜π，则将余数直接带入计算，若2π》wt+φ》π，则通过以下公式计算：
[0090][0091][0092]
式中，φ为的补角。
[0093]
本实施例中的模块状态机包括9个状态。第1个状态位计算wt+φ的值；第2个状态计算wt+φ对2π做除法后的值；第3个状态计算状态2所得结果转为定点数的值，并且只保留整数部分，同时要比较状态2结果与0的关系，如果小于零说明可以直接带入xilinx提供的cord ic的ip核求解，因为时间t是增长的，且初始角度φ必然在[-π,π]范围内；第4个状态将状态3的计算的定点结果转为浮点数；第5个状态将状态4的结果与2π相乘；第6个状态将状态1的结果与状态5的结果相减，至此可以得到wt+φ对2π取余后的值；第7个状态将状态6的结果与π比较，如果大于π则进入状态8用公式(1.28)与(1.29)对角度取补角，否则直接进入状态9将浮点数转为定点数。至此本模块可将角度限定到[-π,π]范围内一共cord ic的ip核使用。
[0094]
优选的，步骤s3具体包括以下步骤：
[0095]
s31、根据zcu106板卡使用手册构建sfp+接口数据传输模块；
[0096]
s32、根据udp协议构建fpga数据收发模块；
[0097]
s33、基于节点电压方程构建工业配电园区电磁暂态计算模块：
[0098][0099]
u＝i
·rꢀꢀꢀ
(9)
[0100][0101][0102]
式中，y为节点对应的自导纳与互导纳，u与i为各节点对应的电压与电流瞬时值，r为线路电阻，l为线路电感，c为电容，n代表第n次的迭代数据，δt代表离散时间；
[0103]
将工业园区的线路参数带入公式(9)-(11)计算出系统的离散节点导纳矩阵y，其中节点导纳矩阵求逆模块是基于步骤s1所得ip核构建的，即式(8)的节点导纳矩阵中的各个元素，再将测得的初始电压数据带入公式(8)并在fpga中开始同步仿真后然后循环求解，得到超实时仿真数据；
[0104]
s34、通过sfp+接口数据传输模块，将fpga数据收发模块与工业配电园区电磁暂态计算模块对接后，通过光纤线路将数据从fpga数据收发模块发送到pc机。
[0105]
优选的，在步骤s34中每步计算出的电压、电流数据通过zcu106板卡的sfp+接口基于udp协议发送至pc机。
[0106]
优选的，在步骤s34中zcu106板卡与pc机通过网络助手接收并查看由fpga发送来的电压电流数据
[0107]
优选的，步骤s4具体包括以下步骤：
[0108]
s41、在pc机中编写基于c#的.net4.8库中的c#的udpclient类的数据接收模块；
[0109]
s42、编写面向工业园区配电网的基于注意力机制设计的电压质量检测算法。
[0110]
优选的，在步骤s41中，由于fpga的ip地址与端口号是固定的，故pc机ip地址设置成与fpga的ip地址相同的ip网段，从而将fpga传输的电压数据的波形刻画到pc机界面上。
[0111]
优选的，步骤s42具体包括以下步骤：
[0112]
为模型输入n种不同故障场景的检测节点电压数据样本，每个样本是通过步骤s3中输出的维数为m、长度为l的超实时节点电压多元时序，样本集定义m个类别标签，对于每个样本i，目标是训练出一个函数，使fθ(mts
(i)m
×
l
)＝m(i)，其中θ是通过训练得到的参数。
[0113]
优选的，对每个故障场景下的样本，从m维时序中提取特征，生成低维表征；对每个类别m，综合考量标签为m的各个样本，生成一个原型表征；则在预测时计算新样本的低维表征和原型表征的距离，即可求出新样本属于第m类的概率。
[0114]
需要说明的是，本发明仅局限于工业配电园区电压质量检测与分析方面，但不局限工业配电园区的节点规模，即节点导纳矩阵的维度，其矩阵可以是任意维度的。采用本发明所提出的方法可以有效加快电压质量异常事件刻画速度，有效提高电压质量异常节点辨识精度。
[0115]
上述实施例中虽然将各个步骤按照上述先后次序的方式进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本实施例的效果，不同的步骤之间不必按照这样的次序执行，其可以同时(并行)执行或以颠倒的次序执行，这些简单的变化都在本发明的保护范围之内。
[0116]
本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在本发明的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
[0117]
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，单词“包括”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的pc来实现。
[0118]
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。