基于分布式计算的低频振荡辨识装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于分布式计算的低频振荡辨识装置，包括采集原始数据并对采样数据进行预处理的采样单元、对采样数据进行计算与分析的算法软件单元、将算法软件单元提供的信号特征量与数据集中器进行数据交互的数据管理单元、进行文件管理、网络通信、人机交互的实现装置系统管理单元、将数据进行统一建模并提供数据交互标准的通信系统。本发明专利技术的优点是：基于装置本身采集的数据资源，在装置上基于多信号Prony算法进行低频振荡的分布式计算和分析，减轻主站计算压力和软硬件开销的同时，实现了对电力系统低频振荡更为快速、精确的实时辨识。

Low Frequency Oscillation Identification Device Based on Distributed Computing

【技术实现步骤摘要】
基于分布式计算的低频振荡辨识装置
本专利技术涉及一种低频振荡辨识装置，尤其涉及一种基于多信号Prony算法的分布式计算低频振荡辨识装置。
技术介绍
电力系统低频振荡是指在联络线上发生频率为0.1Hz～2.5Hz之间的功率自发波动现象。低频振荡形成的原因很复杂，涉及的范围也比较广泛，极易导致系统的失步解列，故一直以来都备受研究者们关注。低频振荡发生后会持续一段时间，或衰减消失，或衰减后重新起振，甚至继续加剧诱发相继事故的发生，常造成大规模停电，严重影响电网的安全稳定运行。早期的电力系统规模比较小，电网紧凑，同步发电机之间的电气联系比较紧密。一般情况下，减小系统发生低频振荡的有效方法是在发电机添置阻尼绕组，来提高发电机承受不对称负荷的能力。在电力系统不断发展的背景下，新的控制手段如励磁调节器和电机调速器开始被推广应用，有效地维持了系统的电压和频率稳定。但另一方面，快速、高放大倍数励磁系统的不断投入常导致系统缺乏阻尼转矩，加剧了增幅振荡失稳现象的发生。现今，长距离、重负荷、大容量输电成为电力系统发展的必然趋势，因此，实时准确地分析电力系统低频振荡对电网安全稳定运行意义重大。传统的分析电力系统低频振荡的常用方法是在主控站进行特征值分析法，但实际电力系统规模巨大、运行方式复杂，特征值分析法无法克服“维数灾”的问题。随着电网在线数据采集和监控系统的发展，基于实测数据的信号方法获得了广泛的应用平台。Prony算法就是其中一种算法，它可以直接从系统动态数据中提取低频振荡信号的振荡特征参数。但随着电网地域分布的扩大、网络结构的愈加复杂，广域测量系统主站系统对电网运行状态的分析及安全预警难度变大，面临大量的数据量，主站端计算压力不断增大，常无法保证计算精度。
技术实现思路
专利技术目的：针对以上问题，本专利技术提出一种基于分布式计算的低频振荡辨识装置，该装置基于多信号Prony算法，可实时监测被监测路线上一点或多点的功率状况，减轻了主站的计算负荷，提高了对低频振荡的辨识效率和精度。技术方案：为实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的基于分布式计算的低频振荡辨识装置，包括采样单元、算法软件单元、数据管理单元、系统管理单元。其中，采样单元用于采集原始数据并对采样数据进行预处理，算法软件单元负责对采样数据进行计算与分析，数据管理单元接收来自算法软件单元的数据特征量，并负责与数据集中器进行数据交互，系统管理单元负责文件管理、网络通信、人机交互的实现，通信系统将数据进行统一建模并为数据交互提供标准的通信规约。所述算法软件单元基于离散傅里叶变换和数字滤波器实现，包括数据缓存模块、相量计算模块、模拟量计算模块、低频振荡辨识模块。其中，数据缓存模块负责缓存AD数据，相量计算模块接收数据缓存模块的数据并对其进行分析计算，模拟量计算模块进行功率和频率的计算和缓存。所述低频振荡辨识模块基于多信号Prony算法实现，可以从振荡信号中直接提取出信号的振幅、频率、相位、衰减因子。所述算法软件单元中包括模糊逻辑判据和卡尔曼滤波环节。其中，模糊逻辑控制用于辨别振荡和短路，防止继电保护装置误动作；卡尔曼滤波用于减弱振荡信号中的高斯白噪声。所述低频振荡辨识装置可对被监测线路上的一点或多点进行低频振荡监测。可以提高低频振荡辨识精度，得到更全面的系统特征信息。有益效果：与现有技术相比，本专利技术基于装置本身采集的相量数据资源，在装置上基于多信号Prony算法进行低频振荡的分布式计算和分析，减轻主站计算压力和软硬件开销的同时，实现了对电力系统低频振荡更为快速、精确的实时辨识。附图说明图1为本专利技术总体构架框图；图2为本专利技术算法软件单元构架框图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案作进一步说明。如图1所示，基于分布式计算的低频振荡辨识装置包括采集原始数据并对采样数据进行预处理的采样单元1、对采样数据进行计算与分析的算法软件单元2、将算法软件单元2提供的数据特征量与数据集中器进行数据交互的数据管理单元3、进行文件管理、网络通信、人机交互的实现装置系统管理单元4、将数据进行统一建模并提供数据交互标准的通信系统5。如图2所示，算法软件单元2包括对AD数据进行采样和缓存的数据缓存模块21、接收数据缓存模块21的数据并对其进行计算的相量计算模块22、进行功率和频率计算和缓存的模拟量计算模块23、低频振荡辨识模块24、模糊逻辑判据6和卡尔曼滤波7环节。算法软件单元2基于离散傅里叶变换和数字滤波器实现，将计算得到的被监测点的各节点电压相量、电流相量、发电机内电势、发电机功角、功率、频率、频率变化率、直流控制信号量、开关量状态等电气特征数据送至数据管理单元3，实现数据与数据集中器或广域测量系统主站的交互。算法软件单元2中，尤为重要的是低频振荡辨识模块24，它基于多信号Prony算法实现，可辨识低频振荡的频率、相位、幅值、衰减系数，可对被监测线路上的一点或多点进行低频振荡监测。工作时，该低频振荡辨识装置通过采样单元1定点采集被监视线路的电压、电流原始数据，由算法软件单元2中的相量计算模块22计算得到各电压、电流的相量、序分量；由模拟量计算模块23计算得到功率和频率，功率数据实时显示于系统管理单元4中的人机界面上；当通过系统管理单元4发现功率波动时，首先采用模糊逻辑判据6区分短路和振荡，若为振荡，对信号进行卡尔曼滤波7，滤除高斯白噪声，防止其对多信号Prony算法产生干扰，再进一步对信号启动多信号Prony分析，求出振荡信号的幅值，频率，阻尼比，确定振荡主导模式；最后由数据管理单元3将振荡参数上送至广域测量系统的数据集中器或者主站端。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分布式计算的低频振荡辨识装置，其特征在于：包括采集原始数据并对采样数据进行预处理的采样单元(1)、对采样数据进行计算与分析的算法软件单元(2)、将算法软件单元(2)提供的数据特征量与数据集中器进行数据交互的数据管理单元(3)、进行文件管理、网络通信、人机交互的实现装置系统管理单元(4)、将数据进行统一建模并提供数据交互标准的通信系统(5)。

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式计算的低频振荡辨识装置，其特征在于：包括采集原始数据并对采样数据进行预处理的采样单元(1)、对采样数据进行计算与分析的算法软件单元(2)、将算法软件单元(2)提供的数据特征量与数据集中器进行数据交互的数据管理单元(3)、进行文件管理、网络通信、人机交互的实现装置系统管理单元(4)、将数据进行统一建模并提供数据交互标准的通信系统(5)。2.根据权利要求1所述的基于分布式计算的低频振荡辨识装置，其特征在于：所述算法软件单元(2)基于离散傅里叶变换和数字滤波器实现，包括对AD数据进行采样和缓存的数据缓存模块(21)、接收数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文杰，
申请(专利权)人：南京明轮有色金属有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32