基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法，包括：1)利用广域测量系统对电力系统的输出功率信号进行在线实时监测；2)使用无限脉冲响应数字滤波技术对实测信号数据进行预处理；3)对滤波后的信号进行异常数据处理与去直流；4)利用ESPRIT辨识算法得到信号的振荡信息；5)根据辨识到的实测数据信息判断系统是否发生低频振荡。本发明专利技术不需要对实际电网结构建立模型，仅仅利用WAMS实测信号数据，通过数据处理和辨识算法即可快速准确地检测到电力系统的振荡。本方法能够减小系统噪声和干扰对振荡辨识的影响，实现电力系统振荡的在线快速检测，从而及时采取相应措施以减小低频振荡对电力系统的危害。

Detection method of power system low frequency oscillation based on IIR digital filter and ESPRIT identification algorithm

The invention discloses a detection method of power system low frequency oscillation based on IIR digital filtering and ESPRIT identification algorithm, which includes: 1) on-line real-time monitoring of power system output signal by wide area measurement system; 2) pre-processing of measured signal data by infinite impulse response digital filtering technology; 3) abnormal data processing and de-direct current of filtered signal. (4) The oscillation information of the signal is obtained by using ESPRIT identification algorithm; and (5) the low frequency oscillation of the system is judged according to the identified measured data information. The invention does not need to establish a model for the actual power grid structure, and can detect power system oscillation quickly and accurately only by using WAMS measured signal data and data processing and identification algorithm. This method can reduce the influence of system noise and disturbance on the identification of power system oscillation, realize the online rapid detection of power system oscillation, and take corresponding measures in time to reduce the harm of low frequency oscillation to power system.

【技术实现步骤摘要】
基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法
本专利技术涉及电力系统运行与控制
，具体而言涉及一种基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法。
技术介绍
我国电力行业发展迅速，目前已经存在很多大区电网互联的现状。但大规模电力系统的安全、稳定、高效运行面临更多的问题。电网的低频振荡是危害电力系统安全稳定运行的主要原因之一，因此，及时检测系统中的低频振荡有重要的现实意义，能够为后续采取相应措施，减小低频振荡的危害提供很大帮助。目前对系统的振荡分析，大部分都是采用事故后数据分析，或根据实际系统建立仿真模型进行离线分析。但是这种分析方法准确性依赖模型精度的影响且计算量大，并且无法在振荡事故发生前期及时为系统提供有益的信息，因此研究低频振荡的在线检测具有重要意义。随着广域测量系统(WAMS)在电力系统的大规模建设以及在监测系统动态行为中的广泛应用，使得利用WAMS实测数据，结合信号分析法对振荡进行在线监测成为可能。在线检测低频振荡可以尽快向调度提供有用的信息，对于后续采取相应的振荡抑制措施具有很高的参考价值，进而能够防止振荡扩散保障电网稳定运行，对于电力系统稳定控制具有重要意义。
技术实现思路
为了弥补现有低频振荡检测方法的滞后性，以及振荡参数辨识对系统模型的依赖性，本专利技术提供了一种基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法，该方法利用WAMS实测数据，能够较快较准确的检测出电力系统低频振荡，从而及时采取措施以防止振荡扩散降低对系统的危害，保证电网安全稳定运行。为达成上述目的，结合图1，本专利技术提出一种基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法，所述方法包括以下步骤：S1：利用广域测量系统对电力系统的输出功率信号进行在线实时监测并记录；S2：使用无限脉冲响应数字滤波技术对实测信号数据进行滤波处理；S3：判断滤波后的数据中是否存在异常数据，如果存在异常数据，采用七点二阶算法前推差分算式对滤波后的异常数据进行剔除，再利用多项式插值方法补正被剔除的异常数据，滤去直流分量，如果不存在异常数据，直接滤去直流分量；S4：利用旋转不变技术的信号参数估计对处理之后的信号数据进行参数估计，得到信号的振荡信息；S5：根据步骤S4中对实测信号的参数估计结果，判断系统是否发生低频振荡。进一步的实施例中，步骤S2中，使用无限脉冲响应数字滤波技术对实测信号数据进行滤波处理的方法包括以下步骤：S201：将给定的数字滤波器的性能指标，按照冲激响应不变法规则转换成相应的模拟滤波器的性能指标；S202：根据得到的模拟低通滤波器的性能指标，利用巴特沃斯滤波器设计并查表求得此模拟低通滤波器的系统函数；S203：利用与步骤S202中的同一变换规则，将模拟低通滤波器的系统函数最终转变成所需的数字型滤波器的系统函数。进一步的实施例中，步骤S3中，异常数据的处理与直流分量滤除的方法包括以下步骤：S301：读取滤波处理后的数据；S302：利用七点二阶算法前推差分算式检验异常数据；S303：若符合异常数据要求，则对该数据进行剔除；S304：利用多项式插值方法补正被剔除的异常数据；S305：滤去数据的直流分量。进一步的实施例中，步骤S4中，利用旋转不变技术的信号参数估计对处理之后的信号数据进行参数估计，得到信号的振荡信息的方法包括：S401：根据处理后数据序列x0，x2，…，xn-1构造Hankel矩阵X；S402：对矩阵X进行奇异值分解(SVD)得到信号子空间Vs；S403：根据VS构造X的降维信号子空间并进行奇异值分解；S404：求得变换矩阵ψTLs，进而求出变换矩阵的特征值λp；S405：根据λp估计信号中振荡分量的频率，幅值，相位和衰减系数。进一步的实施例中，步骤S5中，利用实测信号的参数估计结果，判断系统是否发生低频振荡的方法包括以下步骤：S501：连续保存ESPRIT辨识得到的数据序列信息；S502：判断连续数据序列信息的频率的相差是否小于一设定频率阈值，波动幅值是否均小于一设定幅度阈值，以及如果连续得到的数据序列信息频率相差小于设定频率阈值、并且波动幅值大于设定幅值阈值，判断连续数据序列信息的衰减系数是否恒小于一设定衰减阈值；S503：根据判断结果向调度发出警告信息、或者继续检测。进一步的实施例中，步骤5503中，根据判断结果向调度发出警告信息、或者继续检测的方法包括：S521：如果连续得到的数据序列信息频率相差小于设定频率阈值、波动幅值大于设定幅值阈值，并且衰减系数大于设定衰减阈值，则向调度发出警告信息，否则继续检测。进一步的实施例中，所述设定幅值阈值为2％pu，所述设定衰减阈值为-0.7。以上本专利技术的技术方案，与现有相比，其显著的有益效果在于：(1)不需要了解电网的参数，也不必对实际系统搭建模型，仅利用WAMS所得到的系统数据，结合信号处理与辨识方法即可估计系统的运行状态。(2)所提出的基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法，能够快速准确的检测出电力系统的低频振荡，为后续采取措施抑制振荡提供参考。(3)本专利技术采用了IIR数字滤波和异常数据剔除与补正方法，可以大大减小噪声和扰动对信号分析的影响，得到的结果更具有可靠性。(4)本专利技术的计算量小，实时性较好，能够在线快速检测出系统的低频振荡事故，从而发出告警信号。应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的专利技术主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的专利技术主题的一部分。结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本专利技术教导的前述和其他方面、实施例和特征。本专利技术的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本专利技术教导的具体实施方式的实践中得知。附图说明附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本专利技术的各个方面的实施例，其中：图1是本专利技术的基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡监测方法的流程图。图2是本专利技术的IIR数字滤波与异常值处理的方法流程图。图3是本专利技术的仿真系统等效模型示意图。图4是本专利技术的系统发生低频振荡预处理后数据波形图。图5是本专利技术的ESPRIT算法进行参数估计结果。具体实施方式为了更了解本专利技术的
技术实现思路
，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。在本公开中参照附图来描述本专利技术的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定义在包括本专利技术的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本专利技术所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本专利技术公开的一些方面可以单独使用，或者与本专利技术公开的其他方面的任何适当组合来使用。图1为本专利技术的原理流程图，下面以图3所示的四机两区系统为例来说明本专利技术的具体实施方式，并验证本专利技术的应用效果。本专利技术提出一种基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：利用广域测量系统对电力系统的输出功率信号进行在线实时监测并记录；S2：使用无限脉冲响应数字滤波技术对实测信号数据进行滤波处理；S3：判断滤波后的数据中是否存在异常数据，如果存在异常数据，采用七点二阶算法前推差分算式对滤波后的异常数据进行剔除，再利用多项式插值方法补正被剔除的异常数据，滤去直流分量，如果不存在异常数据，直接滤去直流分量；S4：利用旋转不变技术的信号参数估计对处理之后的信号数据进行参数估计，得到信号的振荡信息；S5：根据步骤S4中对实测信号的参数估计结果，判断系统是否发生低频振荡。

【技术特征摘要】
1.一种基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：利用广域测量系统对电力系统的输出功率信号进行在线实时监测并记录；S2：使用无限脉冲响应数字滤波技术对实测信号数据进行滤波处理；S3：判断滤波后的数据中是否存在异常数据，如果存在异常数据，采用七点二阶算法前推差分算式对滤波后的异常数据进行剔除，再利用多项式插值方法补正被剔除的异常数据，滤去直流分量，如果不存在异常数据，直接滤去直流分量；S4：利用旋转不变技术的信号参数估计对处理之后的信号数据进行参数估计，得到信号的振荡信息；S5：根据步骤S4中对实测信号的参数估计结果，判断系统是否发生低频振荡。2.根据权利要求1所述的基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法，其特征在于，步骤S2中，使用无限脉冲响应数字滤波技术对实测信号数据进行滤波处理的方法包括以下步骤：S201：将给定的数字滤波器的性能指标，按照冲激响应不变法规则转换成相应的模拟滤波器的性能指标；S202：根据得到的模拟低通滤波器的性能指标，利用巴特沃斯滤波器设计并查表求得此模拟低通滤波器的系统函数；S203：利用与步骤S202中的同一变换规则，将模拟低通滤波器的系统函数最终转变成所需的数字型滤波器的系统函数。3.根据权利要求1所述的基于IIR数字滤波和ESPRIT辨识算法的电力系统低频振荡检测方法，其特征在于，步骤S3中，异常数据的处理与直流分量滤除的方法包括以下步骤：S301：读取滤波处理后的数据；S302：利用七点二阶算法前推差分算式检验异常数据；S303：若符合异常数据要求，则对该数据进行剔除；S304：利用多项式插值方法补正被剔除的异常数据；S305：滤去数据的直流分量。4.根据权利要求1所述的基于II...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐妍，杨宏宇，范立新，关雅静，吴熙，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，东南大学，国网江苏省电力有限公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32