用于非侵入式发电机阻尼转矩估计的系统和方法

用于非侵入式发电机阻尼转矩估计的系统和方法
【专利摘要】本发明题为用于非侵入式发电机阻尼转矩估计的系统和方法。用于与电功率网络中的发电机关联的阻尼转矩的非侵入式估计的稳定性分析系统(SAS)包括处理器，其与关联发电机的PMU进行通信。处理器配置成接收来自PMU的第一数据样本集合。第一数据集基本上表示发电机的至少一个测量。处理器还配置成至少部分基于第一数据集来确定发电机的估计转矩。处理器还配置成至少部分基于估计转矩来确定估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量。处理器还配置成向操作员输出估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量，供发电机和网络的一个或多个的稳定性分析中使用。
【专利说明】
用于非侵入式发电机阻尼转矩估计的系统和方法
技术领域
[0001] 本公开一般设及电力网中的电力生成和稳定性，W及更具体来说设及用于电力网 中的发电机的阻尼转矩的非侵入式估计的系统和方法。
【背景技术】
[0002] -些已知电力系统基于系统的静态视图来分析系统稳定性，运可能不考虑发电 机、负载和控制装置之间的机电交互。随着可再生发电（例如太阳能和风力发电机）的广泛 部署，可控负载、能量储存装置和插入式混合电动车辆预计网络基础设施(例如通信、计算 和控制）的更大集成，实时地监测和控制电力网的动态性能变得越来越重要。
[0003] 当分析电力系统时，电力系统状态（例如变量）可分类为两类，即，静态类和动态 类。静态类包括各种母线电压幅值和相位角。运些测量可对某个时间期间缓慢地变化。但 是，变化将是较小并且短暂的。在一些已知系统中，运些静态变量使用利用来自监控和数据 获取(SCADA)系统的遥测数据的状态估计器(SE)来估计。动态状态包括发电机转子速度和 转子角、与发电机、激励器、电力系统稳定器、满轮调速器、风力发电系统和系统中的其他动 态组件(例如电动机负载)关联的内部差异变量。虽然运些状态类均对时间连续改变，但是 动态状态是主要变量类，其支配系统的瞬态响应。在许多情况下，可能不存在从电网可用的 运些动态状态的直接测量。
[0004] 许多现代电力系统包括多个发电装置，其在使用中基本上相互同步。各发电机在 物理配置W及操作性能特性和限制方面具有至少部分细微差异，因此各发电机将针对负荷 与其他所连接发电机略微有偏差。由于电力系统上的总负载在添加和去除负载时将随时间 而连续改变，所W各同步发电机将W不同方式对变化起反应。虽然基本上保持发电机的电 磁和机械转矩之间的均衡，但是电力系统的负荷中的小扰动将在同步发电机基于其结构W 及操作配置和限制对运些变化进行调整时对短时间期间发起电力系统中的电力需求与电 力可用性之间的平衡的偏移。跟随扰动的各同步发电机的电磁转矩的变化分解为两个分 量，即，与转子角偏差同相的同步转矩分量W及与角速度偏差同相的阻尼转矩分量。缺乏充 分同步转矩与非振荡不稳定性关联，W及缺乏阻尼转矩引起低频振荡。
[0005] 更多相异的电力生成源的电网集成中固有的增加难题是表征单独发电机对较高 级全系统目标、例如电网稳定性的贡献。一些已知稳定性分析工具通过定义与各发电机关 联的阻尼转矩来针对振荡的阻尼。但是，使用例如经过相量测量单元(PMU)所提供的电压和 电流样本的外围测量的阻尼转矩估计按传统完全是具有有限成功的概念工具。因此，为了 执行单独发电机的阻尼转矩评估，发电机必须经受侵入式测试，也就是说，发电机对测试和 分析的时长必须停止使用，或者在使用中经过人为扰动。但是，运种侵入式测试不提供跨不 同操作条件实时地估计来自各发电机的阻尼转矩贡献。

【发明内容】

[0006] 在一个方面，提供一种用于与电功率网络中的发电机关联的阻尼转矩的非侵入式 估计的稳定性分析系统(SAS)。该SAS包括处理器，其与关联发电机的相量测量单元(PMU)进 行通信。处理器配置成接收来自PMU的第一数据样本集合。第一数据样本集合基本上表示发 电机的至少一个测量。处理器还配置成至少部分基于第一数据样本集合来确定发电机的估 计转矩。处理器还配置成至少部分基于估计转矩来确定估计平均转矩和一个或多个估计转 矩分量。处理器还配置成向操作员输出估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量，供发电 机和电功率网络的一个或多个的稳定性分析中使用。
[0007] 在另一方面，提供一种用于与功率网络中的发电机关联的阻尼转矩的非侵入式估 计的基于计算机的方法。该方法使用包括至少一个处理器的计算装置，至少一个处理器与 关联发电机的相量测量单元(PMU)进行通信。该方法包括接收来自PMU的第一数据样本集 合。第一数据样本集合基本上表示发电机的至少一个测量。该方法还包括至少部分基于第 一数据样本集合来确定发电机的估计转矩。该方法还包括至少部分基于估计转矩来确定估 计平均转矩和一个或多个估计转矩分量。该方法还包括向操作员输出估计平均转矩和一个 或多个估计转矩分量，供发电机和功率网络的一个或多个的稳定性分析中使用。
[0008] 在另一方面，提供一种其上包含了计算机可执行指令的至少一个非暂时计算机可 读存储介质。在由至少一个处理器运行时，计算机可执行指令使处理器接收来自相量测量 单元(PMU)(其与处理器进行通信并且与功率网络中的发电机关联)的第一数据样本集合。 第一数据样本集合基本上表示发电机的至少一个测量。另外，在由至少一个处理器运行时， 计算机可执行指令使处理器至少部分基于第一数据样本集合来确定发电机的估计转矩。此 夕h在由至少一个处理器运行时，计算机可执行指令使处理器至少部分基于估计转矩来确 定估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量。此外，在由至少一个处理器运行时，计算机可 执行指令使处理器向操作员输出估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量，供发电机和功 率网络的一个或多个的稳定性分析中使用。
[0009] 技术方案1: 一种用于与电功率网络中的发电机关联的阻尼转矩的非侵入式估计 的稳定性分析系统，所述稳定性分析系统包括与关联所述发电机的相量测量单元(PMU)进 行通信的处理器，所述处理器编程为： 接收来自所述PMU的第一数据样本集合，所述第一数据样本集合基本上表示所述发电 机的至少一个测量； 至少部分基于所述第一数据样本集合来确定所述发电机的估计转矩； 至少部分基于所述估计转矩来确定估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量;W及 向操作员输出所述估计平均转矩和所述一个或多个估计转矩分量，供所述发电机和所 述电功率网络的一个或多个的稳定性分析中使用。
[0010] 技术方案2:如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，所述一个或多个估计转矩 分量的各转矩分量与模态角频率所表征的振荡模式关联。
[0011] 技术方案3:如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，确定估计平均转矩和一个 或多个估计转矩分量包括使用系统识别技术来估计所述平均转矩和所述一个或多个估计 转矩分量。
[0012] 技术方案4:如权利要求3所述的稳定性分析系统，其中，所述系统识别技术是卡尔 曼滤波器、粒子滤波器、龙伯格观测器和自适应向量量化(AVQ)其中之一。
[0013] 技术方案5:如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，确定估计平均转矩和一个 或多个估计转矩分量还至少部分基于确定在时间t的所述估计平均转矩如勺值和沪g 参考系中的?^估计转矩分量死抓'麻死g W，其中J'=l至扭，使得在时间谢所述估计转矩死W 基本上等于：
其中，
是所估计角，其中Wj是第i模态角频率的所述估计速度，W 及
是所估计空间相量对其参考系被锁定的角度。
[0014] 技术方案6:如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，所述第一数据样本包括在 时间t的功率A的样本的离散值，其中所述估计转矩计算为所述功率A与所述发电机的估计 速度和测量速度中的一个速度W的比率。
[0015] 技术方案7:如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，所述处理器还编程为： 使用与所述发电机关联的环境条件数据来初始化与所述一个或多个转矩分量关联的 多个频率;W及 使用比例-积分补偿器来更新所述多个频率，W使连续样本中的相位角之间的误差为 最小。
[0016] 技术方案8:-种用于与功率网络中的发电机关联的阻尼转矩的非侵入式估计的 基于计算机的方法，所述方法使用包括与关联所述发电机的相量测量单元(PMU)进行通信 的至少一个处理器的计算装置，所述方法包括： 接收来自所述PMU的第一数据样本集合，所述第一数据样本集合基本上表示所述发电 机的至少一个测量； 至少部分基于所述第一数据样本集合来确定所述发电机的估计转矩； 至少部分基于所述估计转矩来确定估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量;W及 向操作员输出所述估计平均转矩和所述一个或多个估计转矩分量，供所述发电机和所 述功率网络的一个或多个的稳定性分析中使用。
[0017] 技术方案9:如权利要求8所述的方法，其中，所述一个或多个估计转矩分量的各转 矩分量与模态角频率所表征的振荡模式关联。
[0018] 技术方案10:如权利要求8所述的方法，其中，确定估计平均转矩和一个或多个估 计转矩分量包括使用系统识别技术来估计所述平均转矩和所述一个或多个估计转矩分量。
[0019] 技术方案11:如权利要求10所述的方法，其中，所述系统识别技术是卡尔曼滤波 器、粒子滤波器、龙伯格观测器和自适应向量量化(AVQ)其中之一。
[0020] 技术方案12:如权利要求8所述的方法，其中，确定估计平均转矩和一个或多个估 计转矩分量还至少部分基于确定在时间t的所述估计平均转矩如勺值和沪g参考系中 的m个估计转矩分量Te抓V和TegW，其中i=l至m，使得在时间t的所述估计转矩7；^^基本上等 于：
[态角频率的所述估计速度，W 及
I所估计空间相量对其参考系被锁定的角度。
[0021] 技术方案13:如权利要求8所述的方法，其中，所述第一数据样本包括在时间t的功 率A的样本的离散值，其中所述估计转矩计算为所述功率A与所述发电机的估计速度和测 量速度中的一个速度W的比率。
[0022] 技术方案14:如权利要求8所述的方法，还包括： 使用与所述发电机关联的环境条件数据来初始化与所述一个或多个转矩分量关联的 多个频率;W及 使用比例-积分补偿器来更新所述多个频率，W使连续样本中的相位角之间的误差为 最小。
[0023] 技术方案15:至少一个非暂时计算机可读存储介质，其上包含了计算机可执行指 令，其中，在由至少一个处理器运行时，所述计算机可执行指令使所述处理器： 接收来自与所述处理器进行通信并且与功率网络中的发电机关联的相量测量单元 (PMU)的第一数据样本集合，所述第一数据样本集合基本上表示所述发电机的至少一个测 量； 至少部分基于所述第一数据样本集合来确定所述发电机的估计转矩； 至少部分基于所述估计转矩来确定估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量;W及 向操作员输出所述估计平均转矩和所述一个或多个估计转矩分量，供所述发电机和所 述功率网络的一个或多个的稳定性分析中使用。
[0024] 技术方案16:如权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中，所述一个或多个估 计转矩分量的各转矩分量与模态角频率所表征的振荡模式关联。
[0025] 技术方案17:如权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中，确定估计平均转矩 和一个或多个估计转矩分量包括使用系统识别技术来估计所述平均转矩和所述一个或多 个估计转矩分量。
[0026] 技术方案18:如权利要求17所述的计算机可读存储介质，其中，所述系统识别技术 是卡尔曼滤波器、粒子滤波器、龙伯格观测器和自适应向量量化(AVQ)其中之一。
[0027] 技术方案19:如权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中，确定估计平均转矩 和一个或多个估计转矩分量还至少部分基于确定在时间t的所述估计平均转矩州勺 值和(6/-慘考系中的估计转矩分量心W和死g W，其中J'= 1至扭，使得在时间術所述估计 转矩基本上等于：
其中，
是所估计角，其中是第i模态角频率的所述估计速度，W 及
是所估计空间相量对其参考系被锁定的角度。
[0028] 技术方案20:如权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中，所述第一数据样本 包括在时间t的功率Pe的样本的离散值，其中所述估计转矩计算为所述功率A与所述发电机 的估计速度和测量速度中的一个速度W的比率。
【附图说明】
[0029] 通过参照附图阅读W下详细描述，将会更好地了解本公开的运些及其他特征、方 面和优点，附图中，相似标号通篇表示相似部件，附图包括： 图I是示范输送网络和示范配电系统的一般示意图； 图2是用来分析图1所示输电网的示范稳定性分析系统(SAS)的框图； 图3是包括多个相量测量单元(PMU)、用于使用图2所示SAS来监测和管理图1所示电功 率网络的示范广域测量系统(WAMS)的数据流程图； 图4是包括其中PMU数据由包括示范动态状态估计器、图2所示SAS来收集和分析的示范 发电机和图3所示WAMS、图1所示电功率网络的一部分的简图； 图5是由图4所示阻尼转矩估计器所执行W用于使用图4所示动态状态估计器所生成的 估计输出来估计图4所示发电机的阻尼转矩的示范过程的简图； 图6是与图4所不发电机关联的相量Aff和AS的定位的图表； 图7是由图5所示示范转矩相量提取器所执行W用于估计与各振荡模式对应的转矩相 量的示范过程的简图； 图8是使用图2所示SAS对图4所示发电机的阻尼转矩的非侵入式估计的示范方法的流 程图；W及 图9示出可用于如本文所述的阻尼转矩的非侵入式估计的计算装置中的数据库的示例 配置连同如其他相关计算组件。
[0030] 除非另加说明，否则本文所提供的附图意在示出本公开的实施例的特征。运些特 征被认为可适用于包括本公开的一个或多个实施例的大量系统。因此，附图不是意在包括 本领域的技术人员已知的、实施本文所公开实施例所需的所有常规特征。
【具体实施方式】
[0031] 在W下说明书和权利要求书中，将参照定义成具有下列含意的多个术语。
[0032] 单数形式"一"、"一个"、"该"和"所述"包括复数引用，除非上下文另加明确说明。
[0033] "可选的"或"可选地"表示随后描述的事件或情况可能发生或者可能不发生，W及 本描述包括其中发生事件的实例W及其中没有发生事件的实例。
[0034] 如本文在本说明书和权利要求书中通篇使用的近似语言可适用于修改可准许改 变的任何定量表示，而没有引起与其相关的基本功能的变化。相应地，通过诸如"大纷V'近 似"和"基本上"之类的一个或多个术语所修改的值并不局限于所指定的精确值。在至少一 些情况下，近似语言可对应于用于测量该值的仪器的精确度。在运里并且在整个说明书和 权利要求书中，范围限制可经过组合和/或互换，运类范围被标识，并且包括其中包含的所 有子范围，除非上下文或语言另加说明。
[0035] 如本文所使用的术语"处理器"和"计算机"及相关术语、例如"处理装置"、"计算装 置"和"控制器"并不局限于只是本领域称作计算机的那些集成电路，而是广义地表示微控 制器、微型计算机、可编程逻辑控制器(PLC)、专用集成电路W及其他可编程电路，并且运些 术语在本文中可互换地使用。在本文所述的实施例中，存储器可包括但不限于计算机可读 介质(例如随机存取存储器(RAM))和计算机可读非易失性介质(例如闪速存储器）。备选地， 也可使用软盘、致密光盘只读存储器(CD-ROM)、磁光盘(MOD)和/或数字多功能光盘(DVD)。 另外，在本文所述的实施例中，附加输入通道非限制性地可W是与操作员接口关联的计算 机外设，例如鼠标和键盘。备选地，也可使用其他计算机外设，其可包括例如但不限于扫描 仪。此外，在示范实施例中，附加输出通道可包括但不限于操作员接口监视器。
[0036] 如本文所使用的术语"非暂时计算机可读介质"意在表示按照任何方法或技术所 实现W用于信息(例如计算机可读指令、数据结构、程序模块和子模块或者任何装置中的其 他数据)的短期和长期存储的任何有形的基于计算机的装置。因此，本文所述的方法可编码 为包含在有形非暂时计算机可读介质(非限制性地包括存储装置和/或存储器装置)中的可 执行指令。运类指令在由处理器运行时使该处理器执行本文所述方法的至少一部分。此外， 如本文所使用的术语"非暂时计算机可读介质"包括所有有形计算机可读介质，非限制性地 包括非暂时计算机存储装置(非限制性地包括易失性和非易失性介质、可拆卸和不可拆卸 介质，例如固件、物理的虚拟存储装置、CD-ROM、DVD)和任何其他数字源(例如网络或因特 网）W及有待开发的数字介质，其中唯一例外是暂时传播信号。
[0037] 如本文所使用的术语"软件"和"固件"是可互换的，并且包括存储器中存储的任何 计算机程序，W供非限制性地包括移动装置集群、个人计算机、工作站、客户端和服务器的 装置执行。
[0038] 此外，如本文所使用的术语"实时"表示关联事件的发生时间、预定数据的测量和 收集的时间、处理数据的时间W及对事件和环境的系统响应的时间中的至少一个。在本文 所述的实施例中，运些活动和事件基本上同时发生。
[0039] 如本文所使用的术语"操作员"包括与操作和维护配电系统关联的任何职位的任 何人，非限制性地包括本文所述系统的用户、轮班操作人员、维护技术人员和系统监控人 员。
[0040] 如本文所使用的术语"数据流"一般用来表示数据值的有序系列，其从一个装置来 收集并且跨通信网络发送给另一个装置。更具体来说，在一些实施例中，相量测量单元 (PMU)从输电网中的特定点来捕获数据值、例如电流和电压电平。在一些实施例中，运些值 W每秒60次的频率来收集（即，每隔1/60秒收集一个值KPM闲尋所收集值的运个系列作为 "数据流"连续发送给另一个计算装置、例如相量数据集中器(PDC)和/或稳定性分析系统 (SAS)，供进一步处理。
[0041 ]如本文所使用的术语"稳定性分析"用来表示经过至少一个相量测量单元(PMU)所 记录的实时数据的分析，W估计单独发电机的动态状态，并且实现针对频率振荡的各单独 模式实时地对相应发电机的阻尼转矩的实际估计。
[0042] 如本文所使用的术语"模式"用来表示电力系统中的低频振荡的机电模式。各振荡 模式通过整个电力系统的振荡的关联模态角频率(modal angular打equency)、阻尼和形 状来定义。模式形状定义整个系统的振荡的幅度和定相(phasing), W及有效振荡阻尼至少 部分依靠电力系统的机电模态性质的有效识别。
[0043] 本文所述的方法和系统包括分析从相量测量单元(PMU)发送给输电和/或配电网 ("电力网"）中的相量数据集中器(PDC)和/或稳定性分析系统(SAS)的数据流。运些系统和 方法针对提供电力网中的稳定性W及更具体来说是用于估计与电力网中的发电机关联的 阻尼转矩的稳定性分析系统和方法。如本文所使用的SAS平衡估计发电机的动态状态的PMU 技术的进步并且实现进一步针对单独模式的单独发电机的阻尼转矩的实际估计。本文所述 的SAS使用高解析度PMU测量来估计动态状态，W提供对电网稳定性的判断力。运类测量对 电网操作越来越至关重要，因为越来越大的发电量由与电网运营商无关的实体来提供，从 而要求来自单独发电机的电网稳定贡献在无需在单独发电机设施的侵入式测量的情况下 量化和检验。PMU跨大地理位置是时间同步的，与改进算法和计算硬件相组合，估计系统的 动态状态并且实时地跨宽广区域捕获动态性能。
[0044] 图1是示范电功率网络100的一般示意图。电功率网络100通常包括经过输电网103 输出电力的发电厂102,其中输电网103包括超高压输电网104和高压输电网106,经过其将 电力传送给示范配电系统110。电功率网络100非限制性地可包括任何数量、类型和配置的 超高压输电网104、高压输电网106和配电系统IioW及配电系统110、高压输电网106(例如 大于110-265千伏化V)和超高压输电网104(例如大于265 kV)中的任何数量的消费者。
[0045] 配电系统110包括低瓦特消费者112和工业中等瓦特消费者114。配电系统110还包 括分布式发电机130,其中包括城市发电厂132、太阳能发电场134和风力田136。虽然配电系 统110示为具有示范数量和类型的分布式发电机130,但是配电系统110可包括任何数量和 类型的分布式发电机130,非限制性地包括柴油发电机、微型满轮机、太阳能收集器阵列、光 伏阵列和风力满轮机。
[0046] 图2是用来分析网络100(图1所示）的示范稳定性分析系统(SASU20的框图。备选 地，可使用实现如本文所述的SAS 120的操作的任何计算机架构。SAS 120促进从例如网络 100中的发电机的互连点的PMU数据的收集、动态状态变量(例如发电机转子角和转子速度） 的分析、测量和估计、各种稳定性分析(包括但不限于发电机阻尼转矩贡献的估计、具有不 正确调谐组件(例如电力系统稳定器、激励器)的发电机的识别、用于改进系统稳定性的控 制的关键发电机的识别、实时地对稳定性余量的识别和跟踪W及分析结果的呈现和/或对 网络100的配置变更的执行）。
[0047] 在示范实施例中，SAS 120包括存储器装置150W及操作上禪合到存储器装置150 供运行指令的处理器152。在一些实施例中，可执行指令存储在存储器装置150中。SAS 120 由编程处理器152可配置成执行本文所述的一个或多个操作。例如，可通过将操作编码为一 个或多个可执行指令，并且在存储器装置150中提供可执行指令，来对处理器152编程。处理 器152可例如非限制性地包括按照多核配置的一个或多个处理单元。
[0048] 此外，在示范实施例中，存储器装置150是实现诸如可执行指令和/或其他数据之 类的信息的存储和检索的一个或多个装置。存储器装置150可包括一个或多个有形非暂时 计算机可读介质，非限制性地例如随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静 态随机存取存储器(SRAM)、固态硬盘、硬盘、只读存储器(ROM)、可擦可编程ROM化PROM)、电 可擦可编程ROM化EPROM)和/或非易失性RAM(NVRAM)存储器。上述存储器类型只是示范性 的，并且因而并不是限制可用于存储计算机程序的存储器的类型。
[0049] 另外，在示范实施例中，存储器装置150可配置成存储与发电厂102的组件关联的 多种操作数据W及从与输电网103的组件关联的PMU(图1中未示出）所传送的操作数据，非 限制性地包括在输电网103中的感兴趣点的电压和电流。
[0化0] 在一些实施例中，SAS 120包括禪合到处理器152的呈现接口 154。呈现接口 154向 用户156呈现诸如用户界面和/或告警之类的信息。例如，呈现接口 154可包括显示适配器 (未示出），其可禪合到诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器化CD)、有机LED(OLED)显示器和/ 或具有显示器的手持装置之类的显示装置(未示出）。在一些实施例中，呈现接口 154包括一 个或多个显示装置。作为补充或替代，呈现接口 154可包括音频输出装置(未示出），例如音 频适配器和/或卿趴。
[0051 ] 在一些实施例中，SAS 120包括用户输入接口 158。在示范实施例中，用户输入接口 158禪合到处理器152,并且接收来自用户156的输入。用户输入接口 158可包括例如键盘、指 针装置、鼠标、触控笔和/或触敏面板(例如触摸板或触摸屏）。单个组件、例如触摸屏可用作 呈现接口 154和用户输入接口 158的显示装置。
[0052] 此外，通信接口 160禪合到处理器152,并且配置成禪合成与一个或多个其他装置 (非限制性地例如输电网103中的组件、另一个SAS 120、一个或多个PMU(图2中未示出）W及 能够访问SAS 120的任何装置、非限制性地包括便携膝上型计算机、个人数字助理(PDA)和 智能电话)进行通信。通信接口 160可W非限制性地包括有线网络适配器、无线网络适配器、 移动电信适配器、串行通信适配器和/或并行通信适配器。通信接口 160可从一个或多个远 程装置接收数据和/或向其传送数据。例如，一个SAS 120的通信接口 160可将事务信息传送 给另一个SAS 120的通信接口 160和/或PMU(图2中未示出KSAS 120可W是万维网使能的， W供例如与远程台式计算机(未示出）进行远程通信。在示范实施例中，通信接口 160基于至 少部分通过标准(非限制性地包括电气和电子工程师协会(IEEE)C37.118-2标准)所支配的 通信协议来接收和处理来自PMU的信号。
[0053] 另外，呈现接口 154和/或通信接口 160均能够例如向用户156或另一个装置提供适 合与本文所述方法配合使用的信息。相应地，呈现接口 154和通信接口 160可称作输出装置。 类似地，用户输入接口 158和通信接口 160能够接收适合与本文所述方法配合使用的信息， 并且可称作输入装置。
[0054] 此外，处理器152和/或存储器装置150也可在操作上禪合到存储装置162。存储装 置162是适合存储和/或检索数据、非限制性地例如与数据库164关联的数据的任何计算机 操作硬件。在示范实施例中，存储装置162集成在SAS 120中。例如，SAS 120可包括作为存储 装置162的一个或多个硬盘驱动器。此外，例如，存储装置162可包括多个存储单元，例如按 照冗余廉价磁盘阵列(RAID)配置的硬盘和/或固态磁盘。存储装置162可包括存储区域网络 (SAN)、网络附连存储(NAS)系统和/或基于云的存储。备选地，存储装置162是SAS 120外部 的，并且可由存储接口（未示出）来访问。
[0055] 此外，在示范实施例中，数据库164包含与组件关联的多种静态和动态操作数据， 其中一部分可从与网络100中的组件关联的PMU(图2中未示出）来传送，非限制性地包括网 络100中的感兴趣点的电压和电流相量。
[0056] 本文所示和所述的实施例W及本文没有具体描述但处于本公开的方面的范围之 内的实施例构成用于使用来自一个或多个PMU的数据值来估计阻尼转矩的示范部件。例如， SAS 120W及添加到其中或者包含在其中的任何其他类似计算机装置当集成在一起时包括 充分的计算机可读存储介质，其编程有充分的计算机可执行指令，W便如本文所述采用处 理器来运行进程和技术。具体来说，SAS 120W及对其添加或者其中包含的任何其他类似计 算机装置当集成在一起时构成用于估计与网络100中的一个或多个发电机关联的阻尼转矩 的示范部件。
[0057] 图3是包括多个相量测量单元(PMU)320、用于使用SAS 120(图2所示）来监测和管 理电功率网络1〇〇(图1所示）的示范广域测量系统(WAMS)300的数据流程图。WAMS 300包括 数据网络310,其使用数据链路312在通信上禪合一个或多个PMU 320和至少一个相量数据 集中器和/或SAS 120。每个PMU 320在特定位置、例如变电站322在通信上禪合到输电网（图 I所示）。在一些实施例中，变电站322是发电厂102连接到输电网103的点。此外，在一些实施 例中，PMU 320和SAS 120在通信上禪合到时间同步源、例如卫星340。无线数据链路342允许 PMU 320和SAS 120与卫星340进行通信，W促进使用加时戳的已知方法所收集的样本的同 步。
[0058] 在操作期间，在示范实施例中，PMU 320测量和/或收集来自网络100中的变电站 322的数据、例如相量数据。PMU 320可每秒多次、例如在每秒10与120个样本之间对数据值 进行取样。PMU 320还将时间与卫星340同步，使得对所收集数据值加时戳，从而允许来自多 个PMU 320的值在分析期间共同经过时间相互关连。PMU 320跨数据网络310将所测量值作 为"数据流"传送给管理装置、例如SAS 120"SAS 120将运个数据流用于操作任务，例如估计 网络100中的一个或多个发电机的阻尼转矩。
[0059] 图4是包括其中PMU数据由SAS 120来收集和分析的发电机410和WAMS 300(图3所 示）的电功率网络100的简图400。发电机410产生并且向网络100传送电力输出412。在示范 实施例中，SAS 120包括动态状态估计器430,其包括用于使用来自一个或多个PMU 320的实 时PMU测量来生成一个或多个发电机410的动态状态(例如速度和角）的模型432。运些动态 状态作为估计输出440提供给阻尼转矩估计器450,其生成估计阻尼转矩460。
[0060] 更具体来说，在示范实施例中，模型432(例如发电机的动态模型）使用来自PMU 320、采取在发电机母线(未示出）的电压和电流相量的形式的PMU数据来估计处于当前时间 样本的动态变量，W及对将来的若干时间样本预测运些变量。另外，模型432配置成使用某 些输入的测量和计算值W及估计值，非限制性地例如测量和估计功率、现慢和估计速度W 及计算转矩。
[0061] 在一个实施例中，动态状态估计器430实现状态观测器算法、例如基于龙伯格观测 器化uenberger Observer)的方式。应用龙伯格观测器的一种版本的假设包括下列一个或 多个：（i)基础物理系统，其可通过已知为适当精度的线性时不变化TI)模型来近似计算； (ii化TI模型必须是可观测的（例如W充分余量通过可观测性的代数秩测试，W允许健壮数 值计算）；W及（iii)输入量和输出的实时测量可用来提供给观测器算法。历史上，运些假设 过于严格而无法实际使用，特别是在假定可能用作电力网的驱动输入的大范围的量作为测 量是可用的常常被看作不切实际的电力系统情况下。在运里，来自PMU 320的数据克服运些 历史限制的至少一部分。在与绑定到交流(AC)电网（例如网络100)的同步发电机(例如发电 机410)的行为关联的状态的上下文中，PMU 320提供可使用的输出量。通过适当构成的模型 432,动态状态估计器430使用表示发电机输入量的信号对状态观测器进行馈送，而无需发 电机410内部的侵入式测量。
[0062] 禪合到AC电网（例如网络100)的同步机器(例如发电机410)在运个示范实施例中 描述为具有两个主要输入信号:机械轴转矩和所施加场绕组电压。在考虑关联激励和调速 器控制系统之前，注意点首先开始于发电机410。虽然将要被看作输出的量的选择可随建模 方式而改变，但是运个示范实施例考虑作为发电机410所确定的输出的定子电流。发电机端 子电压和输送电力然后通过运些电流与附连AC网络的交互经过电力流方程来确定。在电网 操作中，SAS 120集中于作为接近正弦信号的运些电流的正序列元素的相量行为。运个行为 通过如PMU 320所提供的幅值、相位角和频率(例如从发电机410输送到网络100的电力输出 412的报告)来确定。
[0063] 在示范实施例中，动态状态估计器430使用"自举"过程(其评估更简单模型432W 从代数关系来恢复输入量，然后按照更详细模型432来细化内部发电机状态的估计)来估计 输入量。可通过采用降维龙伯格观测器的理论并且利用可用的若干PMU量是系统状态的子 集的直接测量的事实，来使运种试探方式是严格的。例如，对于输入转矩信号的恢复的情 况，给定输送到网络的发电机电流的PMU测量W及在升压变压器(未示出）的端子电压或代 数相关量，SAS 120具有电输出功率的数据。在运个示范实施例中，自举的一个元素也使用 电压角和频率测量来直接得出角加速度的"测量"。随后，描述原动机所驱动的=相同步发 电机中的转子动态的"摆动方程"提供来自加速度和电力的代数关系，W恢复输入机械转 矩。在摆动方程的使用中隐含的是发电机的旋转惯性。通过构成降维观测器的运种示范方 式允许作为伪状态的状态空间到惯性的扩大，并且允许观测器还产生其值的估计。运种降 维龙伯格观测器架构提供固有地是分布式的优点，其中具有各发电机的内部状态的估计W 及可局部估计的阻尼转矩贡献。
[0064] 在另一个实施例中，动态状态估计器430实现基于卡尔曼化alman)滤波器（"KF") 的方式(例如卡尔曼滤波器及其变体、例如扩展卡尔曼滤波器化KF))。在运个实施例中，KF 方式递归地使用所观测的有噪测量的时间系列来产生未知状态/变量的统计上最佳的估 计。在估计过程期间，电力系统的动态状态被看作是随机变量，其中具有考虑测量噪声的估 计平均数和协方差。关于考虑对电力系统应用KF方式是处理由微分和代数方程(DAE)所定 义的系统动态的非线性数学模型的能力。为了简化过程，非线性DAE经过线性化和雅可比 (Jacobian)计算来近似计算。运种线性化引入随时间可变得显著的近似误差。此外，雅可比 的计算是计算费用高的，因为它必须在算法的各迭代执行。
[0065] 为了克服运些限制的至少一部分，在一个实施例中，使用无味变换化T)(例如无导 数方式）dUT与KF相组合W形成无味卡尔曼滤波器化KF)方式，其更为简单并且更为计算有 效。UKF方式是用于近似计算概率分布的非线性变换的一般方法。核屯、思路是查找经受DAE 模型所给出的非线性变换的随机变量的平均数和协方差的一致、有效和无偏估计。使用离 散取样点集合可用来参数化平均数和协方差的原理，估计器对线性系统产生与KF相似的性 能，但是一般化到没有邸F所要求的线性化步骤的非线性系统。
[0066] 图5是由阻尼转矩估计器450所执行W用于使用动态状态估计器430所生成的估计 输出来估计发电机410(图4所示）的阻尼转矩的过程500的简图。在示范实施例中，发电机 410的机电转矩死按照功率角（S)和速度（W)平面来表示。不是使用绝对值，示范实施例而 是使用运些量的偏差(例如端、AS和A ?)。在网络1〇〇(图1所示）中的扰动之后，死、巧口《 W表征网络100上的发电机的机电响应的频率进行振荡。假定单模态特性，运些量中的偏差 可表达为相同频率Wi但不同相位的正弦波。因此，转矩偏差、功率角偏差A S和速度偏 差A W可分别表达为旋转相量和。
[0067] 图6是与发电机(图4所示)关联的估计转矩偏差相量A君610、功率角偏差相量A京 620和速度偏差為瓦：630的定位的图表600。图表600定义原点602。在示范实施例中，A罕 610是转矩相量，M 620是角相量，A瓦630是速度相量，W及AE 630轴超前记620轴90 度，因巧
旋转的角速度等于振荡的角频率。因此，转矩相量A巧610可写作：
其中J指示矩形坐标系中的特定轴旋转90度(例如A W 630轴超前A京620 90度）。沿 速度相量本E 630的转矩相量AS； 610的分量是阻尼转矩614, W及是阻尼转矩系 数。沿角相量;A普：620的转矩相量.A巧610的分量是同步转矩&鸦612, W及策是同步转矩系 数。
[006引现在参照图5和图6,在示范实施例中，阻尼转矩估计器450从PMU测量420来估计例 如发电机410的阻尼转矩;614和阻尼转矩系数&/。使用动态状态估计器430(例如经由 DSE算法)所估计的速度W W及在发电机端子(例如从PMU 320)的测量功率输出A，发电机 410的机电转矩7；可通过下式来计算：
其中，下标' e '指示关联变量是电转矩或功率，如与例如机械转矩或功率相反。备选地， 不是使用估计速度W值，而是使用来自所安装仪表的所测量实时速度W值。
[0069] 在实际电力系统中，发电机400中的振荡可具有多种模式的签名。阻尼转矩的概念 保持为相同，只不过单独模式在独立旋转相量参考系(其速度对应于相应模态角频率）中分 析。在示范实施例中，阻尼转矩估计器450实现通用多模态系统的估计过程500。下面，转矩 和速度表达为空间相量焉和苦而不是相量戈:嘴卑。空间相量的分量在公共旋转直接-正交 rV-g")参考系中测量。下标在本文中用来表示第模式。
[0070] 假定存在模式，经过测量功率511和估计速度512(在一些实施例 中使用测量速度W 从等式2所得到的所计算电磁转矩Ut; 510可表达为：
其中死aw似是转矩的平均值，"Re"指示复合量的实部，W是转子速度，堤时间，嫌 示正交轴，W及i表示发电机索引'i'。空间相量可分解为单独旋转参考系，如：
在运里，
，其中是第i模态角频率的估计速度，W及
是估计空间相量对其参考系被锁定的角度。
[0071 ] 在示范实施例中，阻尼转矩估计器450的目标是计算530、TegW八妍日Tww a如勺值。阻尼转矩估计器450实现使用递归卡尔曼滤波方式的转矩相量提取520, W估计参 数向量：
，（等式5) 在各迭代，执行若干步骤。步骤1包括计算预测误差：
(等式6) 其中，參紙是回归量，表达为：
，（等式7) 步骤2包括计算卡尔曼增益向量估
(等式8) 步骤3包括更新协方差矩阵/Yt入
(等式9) 步骤4包括更新参数向量禽槪：
参数向量沒托谏用零来初始化，W及协方差矩阵/Yt;采用高值(例如1〇4/，其中堤单 位矩阵）来初始化。化是对角矩阵，其元素相对化来归一化，运使化变为单位元素。化的选择 取决于过程噪声协方差，其难W先验地已知。因此，化可调谐成得到滤波器收敛速度与参数 估计中的平稳(tranqui 1 i ty)之间的适当平衡。
[0072] 此外，模态频率可采用例如从线性分析所得到的标称值来初始化，其对较大的实 际电力系统可能不一定是直接的。为了避免运种情况，在示范实施例中，采用自行初始化方 法，其中适合于环境条件的估计算法用来得到测量数据的频谱，W初始化频率。也可采用历 史数据和/或操作员经验。运个初始频率然后随时间根据实际测量来更新。随变化操作条件 的频率的变化被单独模式的频率校正回路在线跟踪，其中P巧H尝器使连续样本中的相位角 之间的误差为最小。
[0073] 在示范实施例中，阻尼转矩估计器450从转矩相量提取器520的输出522来确定转 矩幅值和相位540, W生成幅值542和角度544。在示范实施例中，为了避免实际限制，采用自 行初始化频率校正回路524,其中适合于环境条件的估计算法用来得到测量数据的频谱，W 初始化频率。频率校正回路524生成频率校正526。
[0074] 在一些实施例中，阻尼转矩估计器450使用速度相量提取器550来生成速度相位提 取输出552和平均速度560。确定速度幅值和相位570, W生成幅值572和角度574。 比较546角度544和574, W确定各模式的相对角度548。
[0075] 在示范实施例中，阻尼转矩系数齡通过由速度相量572的幅值来归一化阻尼转矩 相量542的幅值而确定，因此：
.(等式11) 另外，在示范实施例中，来自阻尼转矩估计器的输出、例如估计阻尼转矩460(图4所示） 和/或估计阻尼转矩系数估用来识别具有不正确调谐组件(例如，非限制性地包括自动电压 调节器(AVR)、激励器和电力系统稳定器(PSS))的发电机，识别用于改进系统稳定性的控制 动作的关键发电机，识别对全局系统稳定性的发电机贡献，并且实时地跟踪系统稳定性。
[0076] 此外，在示范实施例中，除了如上所述的信息确定之外，来自阻尼转矩估计器450 的输出、非限制性地例如估计阻尼转矩460和估计阻尼转矩系数估用来生成控制信号，W通 过控制一个或多个发电机、例如驻留在发电厂1〇2(图1所示）中的发电机410(图4所示)和/ 或旋转类型分布式发电机130(图1所示)对转矩振荡进行阻尼。具体来说，对于系统、例如相 对机电模式是振荡稳定的电功率网络1〇〇(图1所示），发电机的阻尼转矩系数必须为正。机 电模式的阻尼转矩自然由发电机阻尼器绕组(若其中存在的话)来提供。电力系统稳定器 (PSS)用来实现对某些操作条件的预期阻尼。一旦经过调谐，其控制参数保持为固定。由于 阻尼转矩是系统操作条件的函数，所WPSS的一部分有可能在提供正阻尼中变成无效。因 此，通过系统地实时计算和跟踪发电机阻尼转矩系数和/或阻尼转矩值，它们能够用作振荡 稳定性的指示符。该方式能够快速预测系统振荡条件，指出有问题发电机或PSS，识别有效 可控发电机，并且便于操作员采取预防或校正动作。
[0077] 此外，例如，将估计阻尼转矩460和/或估计阻尼转矩系数齡的确定传送给控制系 统，其连网到发电机410。运类确定对各发电机410个性化，并且传送给关联PSS，W通过控制 各发电机410来扩展系统稳定性参数的余量。PSS将其稳定性信号传送给关联AVR，W调节关 联发电机410的激励。各发电机410的阻尼特征用来通过对与所确定速度幅值和相位570同 相的发电机410的关联转子生成阻尼转矩，针对其他发电机410对与各发电机410关联的振 荡进行阻尼。
[0078] 图7是由转矩相量提取器520(图5所示)所执行W用于估计与各振荡模式对应的转 矩相量的示范过程700的简图。模态频率可采用从线性分析所得到的标称值来初始化，其对 较大的实际系统可能不一定是直接的。在示范实施例中，为了避免实际限制，采用自行初始 化频率校正回路524(图5所示），其中适合于环境条件的估计算法用来得到测量数据的频 谱，W初始化频率。历史数据或操作员经验也可在运个过程中起作用。初始频率754然后随 时间根据实际测量来更新。随变化操作条件的频率的变化经过单独模式的频率校正回路在 线跟踪，其中P巧H尝器740使连续样本中的相位角750之间的误差为最小(例如，频率校正回 路524中的相位角计算720)。频率校正可限制到适当频带(例如±0.1化），W避免多模态信 号中存在的相邻频率之间的重叠。自由运行振荡器760可用于对频率756进行积分，W 生成角度辦烘762。
[0079] 图8是使用稳定性分析系统(SAS)120(图4所示)对发电机410(图4所示）的阻尼转 矩的非侵入式估计的示范方法800的流程图。在示范实施例中，方法800由一个或多个计算 系统、例如SAS 120(图2所示)或计算装置910(图9所示)来执行。方法800包括接收810来自 PMU 320 (图3所示）的第一数据样本。方法800还包括至少部分基于第一数据样本集合来确 定820发电机410的估计转矩。
[0080] 在示范实施例中，方法800包括至少部分基于估计转矩来确定830估计平均转矩和 一个或多个估计转矩分量。在一些实施例中，一个或多个估计转矩分量的各转矩分量与模 态角频率所表征的振荡模式关联。此外，在一些实施例中，确定830估计平均转矩和一个或 多个估计转矩分量包括使用系统识别技术来估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量。在 一些实施例中，系统识别技术是卡尔曼滤波器。备选地，使用任何系统识别技术，非限制性 地包括粒子滤波器、龙伯格观测器和自适应向量量化（AVQ: adaptive vector quantization)。另外，在一些实施例中，确定830估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量 还至少部分基于确定在时间t的估计平均转矩的值和参考系中的m个估计转矩 分量户6^。和其中i=l至m)，使得在时间t的估计转矩Te r 基本上等于
，其中機娘孩如夺鞠巧是所估计 角，是第模态角频率的估计速度，W及
I估计空间相量对其cz-g参 考系被锁定的角。在一些实施例中，第一数据样本包括在时间t的功率A的样本的离散值， 其中估计转矩计算为发电机的功率A与估计速度W的比率。
[0081] 在示范实施例中，方法800包括向操作员输出840估计平均转矩和一个或多个估计 转矩分量，供发电机和功率网络的一个或多个的稳定性分析中使用。在一些实施例中，方法 800还包括使用与发电机关联的环境条件数据来初始化与一个或多个转矩分量关联的多个 频率，和/或使用比例积分补偿器来更新多个频率，W使连续样本中的相位角之间的误差为 最小。如本文所使用的术语"环境条件数据"表示稳态条件，即，没有扰动的条件。
[0082] 图9示出可用于如本文所述的阻尼转矩的非侵入式估计的计算装置910中的数据 库920的示例配置900连同如其他相关计算组件。数据库920禪合到计算装置910中的若干独 立组件，其执行特定任务。在示范实施例中，计算装置910可W是SAS 120(图2-4所示）。
[0083] 在示范实施例中，数据库920包括PMU数据922、网络数据924和估计数据926dPMU数 据922包括与来自装置、例如PMU 320(图3所示）的数据流关联的信息。网络数据924包括与 网络100(图1和图4所示)关联的信息、例如模型432(图4所示）。估计数据926包括与估计值 关联的信息、例如估计输出440(图4所示)和估计阻尼转矩460(图4所示）。
[0084] 计算装置910包括数据库920W及数据存储装置930。计算装置910还包括用于估计 与例如发电机400(图4所示)关联的状态的动态状态估计器组件940。计算装置910还包括用 于基于例如动态状态估计器组件950的输出来计算阻尼转矩估计的阻尼转矩估计器组件 950。计算装置1710还包括用于与PMU 320和/或其他计算装置进行通信的通信组件960。处 理组件980帮助与系统关联的计算机可执行指令的执行。
[0085] 上述方法和系统包括分析从相量测量单元(PMU)发送给输电和/或配电网（"电力 网"）中的相量数据集中器(PDC)和/或稳定性分析系统（SAS)的数据流。运些系统和方法针 对提供电力网中的稳定性W及更具体来说是用于估计与电力网中的发电机关联的阻尼转 矩的稳定性分析系统和方法。如本文所使用的SAS平衡估计发电机的动态状态的PMU技术的 进步并且实现进一步针对单独模式的单独发电机的阻尼转矩的实际估计。本文所述的SAS 使用高解析度PMU测量来估计动态状态，W提供对电网稳定性的判断力。运类测量对电网操 作越来越至关重要，因为越来越大的发电量由与电网运营商无关的实体来提供，从而要求 来自单独发电机的电网稳定贡献在无需在单独发电机设施的侵入式测量的情况下量化和 检验。PMU跨大地理位置是时间同步的，与改进算法和计算硬件相组合，估计系统的动态状 态并且实时地跨大区域捕获动态性能。
[0086] 由运个系统所解决的技术问题的至少一个包括：（i)基于例如网络上的扰动期间 的发电机之间的交互的功率网络中的不稳定性；（ii)确定单独发电机对较宽功率网络上的 系统稳定性的阻尼转矩贡献的困难；（iii)要求使发电机脱机W执行阶段测试，W便识别引 起例如网络上的电力生成的降低或损失和/或收益损失的阻尼参数；（iv)确定单独发电机 对系统稳定性的单独模态贡献的困难；W及(V)与依靠用于确定系统稳定性的方面的较宽 系统模型关联的计算复杂度和不准确性。
[0087] 本文所述的方法、系统和设备的一个示范技术效果包括下列至少一个：（a)基于实 时PMU测量非侵入式实时地估计发电机的阻尼转矩；（b)降低或消除依靠完整系统模型及其 复杂动态模拟(其可能是费时、计算密集的，并且可遭受模型不准确性)的需要，计算处理要 求降低；（C)例如在远程管理设施集中发电机的动态状态和阻尼转矩的计算；（d)例如在单 独发电机相交点变电站分布发电机的动态状态和阻尼转矩的计算；W及(e)在电力系统中 W逐个发电机为基础改进阻尼矩阵的实时跟踪，由此实时得到系统稳定性的改进测量。
[0088] W上详细描述了用于非侵入式发电机转矩阻尼估计的系统和方法的示范实施例。 本文所述的系统和方法并不局限于本文所述的具体实施例，而是可单独并且独立于本文所 述的其他组件和/或步骤来利用系统的组件和/或方法的步骤。例如，方法还可与设及数据 流的分析的其他系统结合使用，而并不局限于仅采用如本文所述输电系统和方法的实施。 示范实施例而是能够与许多其他数据流分析应用结合实现和使用。
[0089] 虽然各个实施例的具体特征可在部分附图中示出而在其他附图中未示出，但是运 只是为了方便起见。按照本文所述系统和方法的原理，可与任何其他附图的任何特征结合 引用和/或要求保护附图的任何特征。
[0090] -些实施例设及一个或多个电子或计算装置的使用。运类装置通常包括处理器、 处理装置或控制器，例如通用中央处理器(CPU)、图形处理单元(GPU)、微控制器、简化指令 集计算机(RISC)处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑电路(PLC)、现场可编程口阵列 (FPGA)、数字信号处理(DSP)装置和/或能够运行本文所述功能的任何其他电路或处理装 置。本文所述的方法可编码为包含在非限制性地包括存储装置和/或存储器装置的计算机 可读介质中的可执行指令。运类指令在由处理装置运行时使该处理装置执行本文所述方法 的至少一部分。上述示例只是示范性的，因而并不是要W任何方式限制术语"处理器"和"处 理装置"的定义和/或含意。
[0091] 本书面描述使用包括最佳模式的示例来公开实施例，并且还使本领域的技术人员 能够实施实施例，包括制作和使用任何装置或系统，W及执行任何结合方法。本公开的专利 范围由权利要求书来定义，并且可包括本领域的技术人员想到的其他示例。如果运类其他 示例具有与权利要求的文字语言完全相同的结构单元，或者如果它们包括具有与权利要求 的文字语言的非实质差异的等效结构单元，则预计它们落入权利要求的范围之内。
[0092] 附图标记说明

【主权项】
1. 一种用于与电功率网络中的发电机关联的阻尼转矩的非侵入式估计的稳定性分析 系统，所述稳定性分析系统包括与关联所述发电机的相量测量单元(PMU)进行通信的处理 器，所述处理器编程为： 接收来自所述PMU的第一数据样本集合，所述第一数据样本集合基本上表示所述发电 机的至少一个测量； 至少部分基于所述第一数据样本集合来确定所述发电机的估计转矩； 至少部分基于所述估计转矩来确定估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量；W及 向操作员输出所述估计平均转矩和所述一个或多个估计转矩分量，供所述发电机和所 述电功率网络的一个或多个的稳定性分析中使用。2. 如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，所述一个或多个估计转矩分量的各转矩 分量与模态角频率所表征的振荡模式关联。3. 如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，确定估计平均转矩和一个或多个估计转 矩分量包括使用系统识别技术来估计所述平均转矩和所述一个或多个估计转矩分量。4. 如权利要求3所述的稳定性分析系统，其中，所述系统识别技术是卡尔曼滤波器、粒 子滤波器、龙伯格观测器和自适应向量量化(AVQ)其中之一。5. 如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，确定估计平均转矩和一个或多个估计转 矩分量还至少部分基于确定在时间t的所述估计平均转矩州勺值和参考系中的m 个估计转矩分量死抓V和Teg W，其中i=l至m，使得在时间t的所述估计转矩7； α;基本上等于：其中，辦C诗-6如.4-學6肖:;是所估计角，其中是第i模态角频率的所述估计速度，W及是所估计空间相量对其沪g参考系被锁定的角度。6. 如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，所述第一数据样本包括在时间t的功率A 的样本的离散值，其中所述估计转矩计算为所述功率A与所述发电机的估计速度和测量速 度中的一个速度W的比率。7. 如权利要求1所述的稳定性分析系统，其中，所述处理器还编程为： 使用与所述发电机关联的环境条件数据来初始化与所述一个或多个转矩分量关联的 多个频率;W及 使用比例-积分补偿器来更新所述多个频率，W使连续样本中的相位角之间的误差为 最小。8. -种用于与功率网络中的发电机关联的阻尼转矩的非侵入式估计的基于计算机的 方法，所述方法使用包括与关联所述发电机的相量测量单元(PMU)进行通信的至少一个处 理器的计算装置，所述方法包括： 接收来自所述PMU的第一数据样本集合，所述第一数据样本集合基本上表示所述发电 机的至少一个测量； 至少部分基于所述第一数据样本集合来确定所述发电机的估计转矩； 至少部分基于所述估计转矩来确定估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量；W及 向操作员输出所述估计平均转矩和所述一个或多个估计转矩分量，供所述发电机和所 述功率网络的一个或多个的稳定性分析中使用。9. 如权利要求8所述的方法，其中，所述一个或多个估计转矩分量的各转矩分量与模态 角频率所表征的振荡模式关联。10. 如权利要求8所述的方法，其中，确定估计平均转矩和一个或多个估计转矩分量包 括使用系统识别技术来估计所述平均转矩和所述一个或多个估计转矩分量。
【文档编号】H02J3/06GK106099931SQ201610268885
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年4月27日 公开号201610268885.2, CN 106099931 A, CN 106099931A, CN 201610268885, CN-A-106099931, CN106099931 A, CN106099931A, CN201610268885, CN201610268885.2
【发明人】N.阿查亚, N.R.乔扈里, C.A.鲍内
【申请人】通用电气公司