一种高、低压电网电压动态响应解耦方法与流程

本发明涉及电力系统状态监测领域，具体涉及一种高、低压电网电压动态响应解耦方法。

背景技术：

基于同步相量测量单元(pmu)的广域测量系统在世界范围内广泛应用，对电网在线状态监测、安全预警、事故分析发挥着重要作用。鉴于成本和对电网监测的传统认知，常规的pmu多装于高压变电站和主要发电厂，用于监视高压主网的动态。随着风电、光伏等可再生能源的大量接入以及电动汽车的快速增加，低压电网动态行为愈加复杂。为了全面掌握电力系统的动态行为、保障系统的安全稳定运行，对于低压电网运行状态的实时监测显得尤为重要。轻型广域测量系统(wamslight)在全国范围内实施，对0.4kv电网的频率、电压和相角(正序电压同步相量的幅值和相角)进行同步测量，是对现有电网监测系统的有益补充。

交流电网的互联属性决定了高压主网大扰动引起的状态变化会反映在低压电网的电压中，而且高、低压电网对于大扰动的电压响应之间存在数学关系。wamslight记录的数据证实，低压电网的电压量测数据在反映高压主网动态行为的同时，又因为局部电网的小扰动而存在本地的变化趋势。同时，低压电网距离负荷中心较近，时刻存在的负荷投切和非线性负荷的运行特性使得电压波形存在畸变，导致了低压侧电压量测数据中较高水平的量测噪声。因此低压侧的电压实测数据是“高压主网大扰动响应、低压电网就地扰动响应和量测噪声”三部分的耦合。

对于220kv即以上等级的高压主网，其距离低压电网(10kv)的电气距离较远且容量远大于低压电网，对于低压电网小扰动的响应比较微弱而且噪声水平很低，可认为其电压量测数据只反映大扰动。

虽然目前存在多例低压电网的同步监测系统，但对于低压电网电压量测数据的耦合现象和解耦方法，至今未见深入研究。低压侧的电压实测数据中，如何通过合理的处理方法将反映本地动态行为与主网动态的成分进行解耦，从而将不同层面行为信息更有针对性地用于特定的分析和控制场景，对于增进低压电网监测数据的可用性和拓展电网监测理论至关重要。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了解决上述问题，提出了一种高、低压电网电压动态响应解耦方法，该方法以高压侧电压和相角的量测数据为输入量，依据大扰动发生后的高、低压电网电压响应的数学关系，快速计算低压电网对于大扰动的电压响应，实现低压侧电压量测数据的解耦。

为了实现上述目的，本发明采取如下技术方案：

(1)采集大扰动后互联电网高、低压侧pmu的同步量测数据，包括高压侧的正序电压和相角(正序电压同步相量的幅值和相角)以及低压侧的正序电压。

(2)确定大扰动发生前互联电网的网架结构以及输电线路、变压器和负荷的机电暂态模型的参数。

(3)根据步骤(2)中的各元件的结构与参数，列出互联电网机电暂态方程组，包括网络方程和负荷的非线性方程。输入每一时刻的高压侧量测数据，采用牛顿法求解机电暂态方程组，得到该时刻低压侧对于大扰动的电压响应。

(4)以步骤(3)中计算得到的低压侧大扰动电压响应作为参考信号，采用中值滤波和均值滤波方法分别滤除低压侧电压量测数据中的脉冲噪声和高斯白噪声。

(5)将滤波后的低压侧电压量测数据减去由步骤(3)中计算得到的低压侧大扰动电压响应，即得到低压侧对于就地扰动的电压响应分量。

所述步骤(2)中，输电线路采用π型等值电路，变压器采用π型等值电路，负荷采用考虑静态特性的zip模型。

所述步骤(3)中，由于非线性负荷的存在，当高压侧电压幅值较低时非线性方程组可能无解。此时，将所有的非线性负荷转化为恒阻抗负荷，再对机电暂态方程组进行求解，得到低压侧的大扰动电压响应。

所述步骤(4)中，包括以下步骤：

(4-1)以低压侧的大扰动电压响应数据作为无噪声的参考信号，计算低压侧电压量测数据的信噪比，作为噪声滤除与否的判据。

(4-2)在1～30的范围内，不断调整中值滤波和均值滤波的窗口长度nmedian和nmean，对低压侧信号进行滤波。具体滤波方法为：

采样数据序列为长度为n，采样数据序列为d

中值滤波窗口为nmedian，依次寻找滤波窗口中nmedian个采样值的中值，得到中值滤波后的数据序列

式中，为第i个滤波窗口的中值。

均值滤波窗口为nmean，依次计算各滤波窗口中nmean个采样值的平均值，得到均值滤波后的数据序列

式中，是第i个滤波窗口的均值，由递归方法计算

(4-3)观察滤波后的信号是否失真严重。对于滤波后未失真的信号，依旧以低压侧的大扰动电压响应数据作为参考信号，计算并记录滤波后的数据及其信噪比。

(4-4)选取(4-3)中信噪比最大并且高于步骤(4-1)中原始信号信噪比的滤波后信号，作为滤除噪声后的低压侧数据。

本发明的有益效果是：

(1)该方法依据严密的机电暂态方程，由高压侧大扰动响应数据计算每一测量时刻低压侧的大扰动响应数据，具有良好的理论依据。

(2)根据低压侧量测数据的噪声特征针对性地选取均值滤波和中值滤波进行噪声滤除，滤波方法简单易实现且计算量小，而且通过递归算法进一步减小了均值滤波的计算量，能够快速有效地滤除低压侧电压量测数据的噪声。

(3)该方法通过低压侧的电压量测数据进行解耦，将不同的层面的信息用于不同的分析和控制场景，提高了低压电网量测数据的可用性。其中，反映高压主网大扰动的部分可用于大扰动辨识、大扰动事故后分析等高压主网层面的应用。而对于低压电网的分析与控制，如大扰动后某一低压电网独有的电压振荡现象的分析，则需要依据其就地扰动响应分量。

附图说明

图1是多电压等级互联电网结构图；

图2是输电线路t型等效电路；

图3是变压器π型等效电路；

图4是变压器γ型等值电路；

图5是本发明方法流程图；

图6是噪声滤波流程图；

具体实施方式：

下面结合附图对本发明做进一步说明：

一种高、低压电网电压动态响应解耦方法，其方法流程图如图5所示。本方法首先输入大扰动发生后的高、低压侧的同步量测数据(高压侧的正序电压和相角以及低压侧的正序电压)，其次确定大扰动发生前系统中输电线路、变压器和负荷的机电暂态模型参数。通过程序，根据机电暂态方程组，以高压侧的量测数据作为输入量，求解低压侧的大扰动电压响应。编写滤波程序，以低压侧的大扰动电压响应作为参考信号，采用中值滤波和均值滤波对低压侧电压实测数据进行噪声滤除。将低压侧滤波后的数据减去其大扰动电压响应数据，求出其就地扰动响应分量，完成解耦。具体包括以下步骤：

(1)采集大扰动后互联电网高、低压侧pmu的同步量测数据，包括高压侧正序电压uhigh和相角φhigh、低压侧的正序电压ulow。

(2)确定大扰动发生前互联电网的网架结构以及输电线路、变压器和负荷的机电暂态模型的参数。

互联电网的典型架构如图1所示，220kv高压母线和10kv低压母线分别代表高、低压电网。(1)中的数据即两母线处的量测数据。

需要确定的参数包括：

1)输电线路π型等效电路中的正序电阻r，电抗x，对地电纳b，如图2所示。

2)变压器π型等值电路中的z，y1，y2，如图3所示。它们由图4中的变压器γ型等值电路的电阻rt，电抗xt，电导gt，电纳bt和变压器变比k根据下式获得。图4中变压器一次侧为高压侧。

3)负荷静态模型中负荷额定电压u0下的有功、无功功率p0,q0，各部分所占的百分比ap,bp,cp,aq,bq,cq。负荷静态模型为

式中，u为实际电压。

以上各元件的参数均为标幺值或非标准变比，可根据设备铭牌数据和参数辨识方法得到。

(3)完成(1)(2)之后，根据高压侧量测数据计算低压侧的大扰动电压响应，具体步骤为：

1)对系统各节点进行编号，按照“负荷节点——联络节点——高压母线”的顺序进行编号。对于n节点系统，高压母线编号为n。

2)将高压侧的电压和相角数据转化为(x,y)坐标形式

3)根据输电线路和变压器的标幺值模型，列出(x,y)坐标形式的网络方程。

第i个负荷节点的方程为

联络节点同样适用上式，只是p0i＝q0i＝0，因此系统共2(n-1)个方程。未知量为{uxi,uyi}(i＝1,2,...,n-1)，共2(n-1)个，可联立求解。

4)用牛顿法求解上述非线性方程，修正方程式为

雅克比矩阵各分块矩阵的非对角元素为(i≠j)

对角元素为(i＝j)

5)当输入的高压侧电压过低时，牛顿法可能不收敛，则将所有负荷的非线性部分化为恒阻抗负荷，即

然后重复步骤4)。

6)将低压侧节点l的电压的计算结果由(x,y)坐标形式化为极坐标形式，即可得其大扰动电压响应

(4)以低压侧的大扰动电压响应数据作为参考信号，滤除低压侧电压量测数据的噪声，其流程图如图6所示。

低压侧的电压量测数据中存在脉冲噪声和高斯白噪声，采用中值滤波和均值滤波方法可以分别进行有效地滤除。由于高压侧信号的噪声水平很低，则步骤(3)中由高压侧信号作为输入计算得到的低压侧大扰动电压响应可看作无噪声的参考信号，作为噪声是否有效滤除的依据。具体步骤如下：

1)以低压侧的大扰动电压响应作为参考信号，计算低压侧电压量测数据的信噪比，作为噪声滤除与否的判据。信噪比计算方法：

式中，ulow为低压侧的电压量测数据，ul为低压侧的大扰动电压响应数据，n为量测数据总长度。

2)在1～30的范围内，不断调整中值滤波和均值滤波的窗口长度nmedian和nmean，对低压侧信号进行滤波。

具体滤波方法为：

采样数据序列为长度为n，采样数据序列为d

中值滤波窗口为nmedian，依次寻找滤波窗口中nmedian个采样值的中值，得到中值滤波后的数据序列

式中，为第i个滤波窗口的中值。

均值滤波窗口为nmean，依次计算各滤波窗口中nmean个采样值的平均值，得到均值滤波后的数据序列

式中，是第i个滤波窗口的均值，由递归方法计算

3)以滤波后不失其原有的振荡、阶跃等特性为判据，观察滤波后的信号是否失真。对于滤波后未失真的信号，依旧以低压侧的大扰动电压响应为参考信号，计算并记录滤波后的数据及其信噪比。

4)选取3)中信噪比最大并且高于1)中原始信号信噪比的滤波后信号，作为滤除噪声后的低压侧电压数据。

(5)将滤波后的低压侧电压量测数据减去由步骤(3)中计算得到的低压侧大扰动电压响应，即得到低压侧就地扰动的电压响应分量，完成解耦。