一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法，包括以下步骤：S1：建立待辨识的电力系统元件的状态空间模型，确定待辨识参数及输入输出变量；S2：从WAMS中获取所述状态空间模型的输入输出数据，并对所述输入输出数据进行预处理；S3：对所述状态空间模型的可辨识性进行分析；S4：采用数据转化法，利用预处理后的所述输入输出数据对模型参数进行在线辨识及求解。本发明专利技术利用WAMS实时测量数据就能够在线滚动辨识电网参数，实现了对电网运行状态的实时监控和电网参数的在线校核，提高了电力系统稳定计算的准确性和有效性，有效提高了资源的利用率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法
本专利技术涉及涉及电力系统参数辨识与建模
，更具体的说是一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法。
技术介绍
随着新能源大容量并入电网,电力电子器件的发展应用，电力系统的运行规模日益增大，对电力系统稳定性的分析和控制变得越来越复杂。广域测量系统(WAMS)的出现为现代电力系统稳定性计算分析提供了新的途径和方法。WAMS是以同步相量测量单元(PMU)为基础，结合现代通信技术，以电力系统实时测量、分析、控制运行状态为目的实时动态测控系统。目前WAMS的主要作用有：基于PMU数据的状态估计、稳定性监测与预测、制定控制策略与保护方案、参数估计、模型验证、故障检测与定位等。利用PMU数据可以对电网参数进行在线辨识和监视。电力系统元件参数辨识实验通常采用系统响应信号或者人工激励信号，系统响应信号一般来自电网故障或者变压器分接头动作导致的电压大幅度波动，人工激励信号通常通过人为施加于参考电压点的伪随机扰动信号来获得。这两种信号需要在特定的情况或实验下获得，获取成本高，并且不支持在线滚动辨识。WAMS测量数据是电网日常运行数据，由电网负荷随机波动等小扰动激励产生的信号，包含了丰富的电网动态运行信息，利用这些信号可以在线辨识、监视电网参数。与基于大扰动信号的辨识不同，这种小扰动信号下的电网参数在线辨识是一种闭环辨识，如果运用开环辨识的方法解决闭环辨识问题将会得到有偏估计。因此，如何提供一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法是本领域技术人员亟需解决的问题。>
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法，解决电网参数在线辨识方法无法采用开环辨识的问题。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法，包括以下步骤：S1：建立待辨识的电力系统元件的状态空间模型，确定待辨识参数及输入输出变量；S2：从WAMS中获取所述状态空间模型的输入输出数据形成数据集，并对所述输入输出数据进行预处理；S3：对所述状态空间模型的可辨识性进行分析；S4：采用数据转化法，利用预处理后的所述输入输出数据对模型参数进行在线辨识及求解。优选的，S1中，所述状态空间模型为：Δy＝C(θ)Δx+D(θ)Δu其中，Δx为状态变量的偏差量，Δu为输入变量的偏差量，Δy为输出变量的偏差量，θ为待辨识的参数，A(θ)、B(θ)、C(θ)、D(θ)依次分别为系统状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和转移矩阵。优选的，所述预处理包括：标幺化、去趋势、去野值和预滤波。需要说明的是：假设获取到的数据为u(k)＝[u1(k),u2(k),...,un(k)]y(k)＝[y1(k),y2(k),...,ym(k)]，k＝1,2,3,...,N，标幺化：将获取到的数据标幺化，得到u*(k)＝[u1*(k),u2*(k),...,un*(k)]，y*(k)＝[y1*(k),y2*(k),...,ym*(k)]，k＝1,2,3,…,N；去野值：WAMS数据中可能存在着野值，即错误的数据点，会对辨识结果产生不利影响，因此要去除野值；去趋势：对电力系统而言，需要去掉原始信号中反映电力系统中长期运行变化的趋势，如负荷变化引起的频率缓慢波动、大区电网之间联络线功率串动、信号的直流分量等，去趋势后得到Δu(k)＝[Δu1(k),Δu2(k),...,Δun(k)]，Δy(k)＝[Δy1(k),Δy2(k),...,Δym(k)]。预滤波：WAMS收集的数据中包含高频噪声，可用低通滤波器将数据频段限定在所需的范围内。优选的，S3的具体内容包括：所述数据集的信息充足性分析和持续激励性分析，所述信息充足性由所述数据集的信号谱密度正定来判断，所述持续激励性由Matlab中的advice函数给出判断。需要说明的是：S31.数据集信息充足性分析：如果一个拟平稳数据集Z∞对一个模型集的任意两个模型W1(q)和W2(q)，有其中z(t)＝[u(t)y(t)]T，则称Z∞关于这类模型是信息充足的。这也意味着对于所有的频率ω，必然有W1(ejω)≡W2(ejω)。如果对于所有的频率ω，当z(t)＝[u(t)y(t)]T的频谱矩阵Φz(ω)都是严格正定时，则称拟平稳数据集Z∞是提供信息的。即对于所有的ω都是正定的。其中Φu(ω)，Φy(ω)分别为u(t)，y(t)的自谱，Φuy(ω)，Φyu(ω)为u(t)，y(t)的互谱。S32.数据集持续激励分析：序列u(k),k＝0,1,2,...是n阶持续激励信号当且仅当存在一个正整数N，使得矩阵n阶满秩。当序列u(k)具有遍历性，或者序列具有确定性，上述定义等价于自相关矩阵Ru是非奇异矩阵：数据集的持续激励性质可由matlab程序中的advice函数给出。优选的，S4的具体内容包括：S41.所述状态空间模型由Box-Jenkins模型表示为：其中，y(t)为输出数据，u(t)为输入数据，ε(t)为误差，A°(q)、B°(q)、C°(q)、D°(q)为多项式，且A°(q)、B°(q)、C°(q)、D°(q)的阶次通过L曲线确定；Box-Jenkins模型的单步预报误差为：S42.计算一组参数使得如下目标函数最小：其中，VBJ为目标函数，为多项式估计值，N为数据长度；辨识得到Box-Jenkins模型参数后，经过模型转化，得到连续传递函数的估计值通过求解如下的方程组得到待辨识的所述状态空间模型的参数估计值：其中，S为拉普拉斯算子，I为单位对角阵。需要说明的是：A°(q)、B°(q)、C°(q)、D°(q)分别为：其中，q为前向算子；具体模型转化过程包括：1)将BJ模型转化为离散传递函数模型；2)将离散传递函数模型转化为连续传递函数模型；3)将高阶连续传递函数模型转化为低阶连续传递函数模型。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法，该基于WAMS的电网参数在线辨识方法突破了传统辨识需要特定实验数据或大干扰数据的限制，采用闭环辨识的方法，利用WAMS实时测量数据就能够在线滚动辨识电网参数，实现对电网运行状态的实时监控和电网参数的在线校核，提高电力系统稳定计算的准确性和有效性，提高资源的利用率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：建立待辨识的电力系统元件的状态空间模型，确定待辨识参数及输入输出变量；/nS2：从WAMS中获取所述状态空间模型的输入输出数据形成数据集，并对所述输入输出数据进行预处理；/nS3：对所述状态空间模型的可辨识性进行分析；/nS4：采用数据转化法，利用预处理后的所述输入输出数据对模型参数进行在线辨识及求解。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立待辨识的电力系统元件的状态空间模型，确定待辨识参数及输入输出变量；
S2：从WAMS中获取所述状态空间模型的输入输出数据形成数据集，并对所述输入输出数据进行预处理；
S3：对所述状态空间模型的可辨识性进行分析；
S4：采用数据转化法，利用预处理后的所述输入输出数据对模型参数进行在线辨识及求解。


2.根据权利要求1所述的一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法，其特征在于，S1中，所述状态空间模型为：



Δy＝C(θ)Δx+D(θ)Δu
其中，Δx为状态变量的偏差量，Δu为输入变量的偏差量，Δy为输出变量的偏差量，θ为待辨识的参数，A(θ)、B(θ)、C(θ)、D(θ)依次分别为系统状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和转移矩阵。


3.根据权利要求1所述的一种基于WAMS的电网参数在线辨识方法，其特征在于，所述预处理包括：标幺化、去趋势、去野值和预滤波。


4.根据权利要求1所述的一种基于WAMS的电网参数在线辨识方...

【专利技术属性】
技术研发人员：摆世彬，蒙金有，徐伟，田志浩，陈颖杰，孙小湘，项丽，李桐，钟海亮，刘刚，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司，国电南瑞南京控制系统有限公司，
类型：发明
国别省市：宁夏;64