一种基于信号识别的自适应同步相量测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于信号识别的自适应同步相量测量方法，首先建立动态相量模型，并用二阶泰勒级数模拟相量幅值、相角、频率与频率变化率的动态变化；利用所建立的动态相量模型，得到相量模型参数在电力系统典型静动态过程中的行为规律；根据所得到的相量模型参数的行为规律，进行信号类型识别，识别出电力信号的瞬变、不含噪声的静态、含噪声的静态与动态过程；再针对识别出的电力信号的瞬变、不含噪声的静态、含噪声的静态与动态过程，分别进行瞬变前后计算时间窗的自适应构建、噪声抑制以及动态相量补偿。利用该方法无论在输入静态信号还是动态信号时，都可以准确且快速地进行相量量测。

An adaptive synchronous phasor measurement method based on signal recognition

The invention discloses an adaptive signal recognition based on synchronized phasor measurement method, first establish the dynamic phasor model, and use the two order Taylor series simulation and dynamic change of amplitude, phase, frequency and frequency rate of change; the use of dynamic phasor model, behavior model parameters by phasor in power a typical system of static and dynamic process; according to the behavior of phase model parameters obtained by the quantity, signal type identification, identification of the transient signal power, without noise, static noise and the static and dynamic process; for the identified signal power transients, without static noise and the noise of the static and dynamic process, respectively, before and after the adaptive transient computation time window construction, noise suppression and dynamic phasor compensation. With this method, phasor measurement can be done accurately and rapidly both in static and dynamic input signals.

【技术实现步骤摘要】
一种基于信号识别的自适应同步相量测量方法
本专利技术涉及同步相量测量
，尤其涉及一种基于信号识别的自适应同步相量测量方法。
技术介绍
电力系统安全是国家安全的重要组成部分，电力系统的量测技术是电力系统安全的基础。同步相量测量单元(PhasorMeasurementUnit，PMU)因其高精度、高上送率等优点，已在国内外快速发展、广泛应用。然而电力系统已呈现越来越明显的电力电子化特征，这导致电力系统特性发生本质改变，电力系统安全面临新的挑战。电气量频谱特征复杂、时域瞬变多、动态过程快，导致动态相量准确测量与快速准确跟踪系统动态过程更加困难。传统电力系统量测以基频稳态信号为主，假设输入相量在时间窗内稳定不变，当相量计算时间窗内电气量发生瞬变，既包含瞬变前信号，又包含瞬变后信号时，相量测量结果无意义，存在一个时长与时间窗长一样长的过渡过程，无法提供快速准确的数据。此外，受大量非线性负荷的影响，电网的噪声含量增加。噪声的增大会导致测量相量的幅值与相角产生伪波动，影响直接测量精度，而且由于频率与频率变化率分别为相角的一次导数与二次导数，噪声所造成的相角的微小波动可使频率与频率变化率测量误差增大上百倍，由于噪声频谱范围及其宽泛，难以对噪声进行抑制与消除。随着IEEE、中国及国家电网公司的PMU标准的发布及逐步完善，PMU动态条件下的量测精度受到越来越多的研究机构地重视，很多新的技术在算法中得到了应用。但是由于缺乏电网信号噪声含量及其对相量测量影响的机理研究，现有的PMU标准中未对噪声含量及在噪声条件下的测量误差极限进行要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于信号识别的自适应同步相量测量方法，利用该方法无论在输入静态信号还是动态信号时，都可以准确且快速地进行相量量测。一种基于信号识别的自适应同步相量测量方法，所述方法包括：步骤1、建立动态相量模型，并用二阶泰勒级数模拟相量幅值、相角、频率与频率变化率的动态变化；步骤2、利用所建立的动态相量模型，得到相量模型参数在电力系统典型静动态过程中的行为规律；步骤3、根据所得到的相量模型参数的行为规律，进行信号类型识别，识别出电力信号的瞬变、不含噪声的静态、含噪声的静态与动态过程；步骤4、针对识别出的电力信号的瞬变、不含噪声的静态、含噪声的静态与动态过程，分别进行瞬变前后计算时间窗的自适应构建、噪声抑制以及动态相量补偿。在所述步骤1中，所建立的动态相量模型用公式表示为：其中，x(t)是信号采样值，Xm(t)是相量幅值，f(t)是信号频率，φ0是相量初相角，f0是额定频率，Δf(t)是频率偏移；在上述模型中，相量幅值、相角、频率与频率变化率在计算时间窗内都随时间t变化而变化。所述电力系统典型静动态过程包括：瞬变过程，具体为突变或阶跃；不含噪声的静态过程；包含噪声的静态过程；动态过程，具体为调制和失步。在所述步骤2中，所得到的相量模型参数在电力系统典型静动态过程中的行为规律具体为：当输入信号为不含噪声的静态信号时，其相量幅值、相角、频率与频率变化率的一次、二次系数为0；当输入信号为包含噪声的静态信号时，其相量幅值、相角、频率与频率变化率的一次系数、二次系数均会在0附近发生无规律的跳变，且表征大小与噪声大小有关；当输入信号为调制信号时，其相量幅值、相角、频率与频率变化率的一次系数、二次系数在一段时间内不会同时反复过零点；当输入信号失步时，通过判断频率的一次系数在一段时间内是否多次过非零的固定值，且频率的二次系数是否均多次过零点，由此来判断该信号是否失步；当输入信号瞬变时，则初始相量拟合的频率变化率的一次系数的最大值是突变前的2.5倍。在所述步骤4中，针对电力信号的动态过程所进行的动态相量补偿具体为：利用二阶泰勒级数对动态相量输入进行拟合，获得DFT平均化效应造成的量测误差与泰勒级数二阶系数的线性关系；利用所获得的关系对初始量测相量进行校准，以进行动态精度补偿，得到精确的动态量测相量，消除平均化效应产生的误差。在所述步骤4中，针对电力信号含噪声的静态过程所进行的噪声抑制具体为：若判断含噪声的静态信号未发生阶跃，且该点的幅值、频率和频率变化率未经过动态精度补偿，则对该段信号的幅值、频率和频率变化率进行求平均并赋值，以减小白噪声导致的幅值、频率和频率变化率计算误差。在所述步骤4中，针对电力信号瞬变的过程所进行的瞬变前后计算时间窗的自适应构建具体为：对包含突变点的时间窗进行重新构建，对于时标在突变点之前的相量，均使用突变前的量测相量；对于时标在突变点之后的相量，均使用突变后的量测相量。由上述本专利技术提供的技术方案可以看出，利用上述方法无论在输入静态信号还是动态信号时，都可以准确且快速地进行相量量测，其相量量测精度可以满足国家电网公司企业标准Q/GDW1131-2014《电力系统实时动态监测系统技术规范》的要求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。图1为本专利技术实施例所提供的基于信号识别的自适应同步相量测量方法流程示意图；图2为本专利技术实施例所举静态含噪声时的幅值一次及二次系数示意图；图3为本专利技术实施例所举同时调制时的幅值一次系数及二次系数示意图；图4为本专利技术实施例所述瞬变时频率变化率的一次系数示意图；图5为本专利技术实施例所举静态不含噪声时的幅值一次及二次系数示意图；图6为本专利技术实施例所举失步时的频率一次及二次系数示意图。具体实施方式下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的保护范围。下面将结合附图对本专利技术实施例作进一步地详细描述，如图1所示为本专利技术实施例所提供的基于信号识别的自适应同步相量测量方法流程示意图，所述方法包括：步骤1、建立动态相量模型，并用二阶泰勒级数模拟相量幅值、相角、频率与频率变化率的动态变化；在该步骤中，首先将动态基频信号用如下公式表示：其中，x(t)是信号采样值，Xm(t)是相量幅值，f(t)是信号频率，φ0是相量初相角，f0是额定频率，Δf(t)是频率偏移。此时，信号的幅值与频率都是时间的函数。将式(1)重新写为：其中Re为实部，通常情况下认为参考坐标系以2πf0的速度同步旋转，所以可忽略故式(1)可表示为所建立的动态相量模型用公式表示为：具体实现中，频率变化率(Therateofchangeoffrequency,ROCOF)表示为：ROCOF＝d/dt[f(t)]＝Δf'(t)(4)在上述模型中，相量幅值、相角、频率与频率变化率在计算时间窗内都随时间t变化而变化。为了在计算时间窗内逼近动态输入信号，可以利用二阶泰勒级数来模拟相量参数的非线性变化波形，如下式(5-8)所示：Xm(t)＝m2t2+m1t+m0(5)f(t)＝p2t2+p1t+p0(7)ROCOF(t)＝q2t2+q1t+q0(8)其中，m2＝d2Xm(t)/dt2|t＝0，m1＝dXm(t本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于信号识别的自适应同步相量测量方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、建立动态相量模型，并用二阶泰勒级数模拟相量幅值、相角、频率与频率变化率的动态变化；步骤2、利用所建立的动态相量模型，得到相量模型参数在电力系统典型静动态过程中的行为规律；步骤3、根据所得到的相量模型参数的行为规律，进行信号类型识别，识别出电力信号的瞬变、不含噪声的静态、含噪声的静态与动态过程；步骤4、针对识别出的电力信号的瞬变、不含噪声的静态、含噪声的静态与动态过程，分别进行瞬变前后计算时间窗的自适应构建、噪声抑制以及动态相量补偿。

【技术特征摘要】
1.一种基于信号识别的自适应同步相量测量方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、建立动态相量模型，并用二阶泰勒级数模拟相量幅值、相角、频率与频率变化率的动态变化；步骤2、利用所建立的动态相量模型，得到相量模型参数在电力系统典型静动态过程中的行为规律；步骤3、根据所得到的相量模型参数的行为规律，进行信号类型识别，识别出电力信号的瞬变、不含噪声的静态、含噪声的静态与动态过程；步骤4、针对识别出的电力信号的瞬变、不含噪声的静态、含噪声的静态与动态过程，分别进行瞬变前后计算时间窗的自适应构建、噪声抑制以及动态相量补偿。2.根据权利要求1所述基于信号识别的自适应同步相量测量方法，其特征在于，在所述步骤1中，所建立的动态相量模型用公式表示为：其中，x(t)是信号采样值，Xm(t)是相量幅值，f(t)是信号频率，φ0是相量初相角，f0是额定频率，Δf(t)是频率偏移；在上述模型中，相量幅值、相角、频率与频率变化率在计算时间窗内都随时间t变化而变化。3.根据权利要求1所述基于信号识别的自适应同步相量测量方法，其特征在于，所述电力系统典型静动态过程包括：瞬变过程，具体为突变或阶跃；不含噪声的静态过程；包含噪声的静态过程；动态过程，具体为调制和失步。4.根据权利要求3所述基于信号识别的自适应同步相量测量方法，其特征在于，在所述步骤2中，所得到的相量模型参数在电力系统典型静动态过程中的行为规律具体为：当输入信号为不含噪声的静态信号时，其相量幅值、相角、频率与频率变化率的一次、二次系数为0；当输入信号为包含噪声的静态信号时，其相量幅值、相角、频率与频率变化率的一次系数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘灏，李珏，毕天姝，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京,11