振荡信号的参数辨识方法及终端技术

本发明专利技术提供了一种振荡信号的参数辨识方法及终端，该方法包括：执行测量信号获取步骤，测量信号获取步骤包括获取测量信号；对获取的测量信号进行低通滤波，得到滤波后的信号；对滤波后的信号进行模态阶数估计，得到估计后的信号和模态阶数；判断估计后的信号中是否含有振荡信号，若估计后的信号中不含有振荡信号，则转至测量信号获取步骤，其中，振荡信号包括次同步振荡信号和/或超同步振荡信号；若估计后的信号中含有振荡信号，则根据模态阶数对滤波后的信号进行汉克尔结构低秩近似，得到重构信号；通过矩阵约束方法对重构信号进行计算得到振荡信号的参数。本发明专利技术能够提高电力系统次同步和/或超同步振荡信号的辨识精度。同步和/或超同步振荡信号的辨识精度。同步和/或超同步振荡信号的辨识精度。

【技术实现步骤摘要】
振荡信号的参数辨识方法及终端


[0001]本专利技术涉及电力系统信号处理
，尤其涉及一种振荡信号的参数辨识方法及终端。

技术介绍

[0002]近年来，新能源发电厂并入电力系统的规模日益扩大，由此引发的次同步、超同步振荡现象对电力系统正常运行构成严重挑战。次同步、超同步振荡是发生在串联补偿输电线路和高压直流(High Voltage Direct Current，HVDC)输电系统中的一种异常现象，其本质是常规涡轮发电机的机械轴系与串联补偿传输线或快速控制装置之间的次同步、超同步相互作用。随着风能并网的规模越来越大，风电厂中发生了多起次/超同步振荡事件，造成机组严重损毁，对电力系统的安全运行构成严重威胁。与此同时，随着相量测量单元(Phasor Measurement Unit，PMU)和广域测量系统(Wide Area Measurement System，WAMS)的出现，使得通过从WAMS中获得的数据来监测次同步、超同步振荡事件成为现实。因此，为了建立有效的控制策略和缓解次/超同步振荡现象，实时准确地识别次/超同步振荡信号的参数具有重要意义。
[0003]现有的一些技术，如参数化模型方法具有快速准确等有点，能够满足实时监测次同步、超同步振荡信号参数的要求，但是，这类方法的噪声敏感问题对实际应用构成了挑战，当存在噪声时，现有技术对次同步、超同步振荡信号参数辨识精度较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种振荡信号的参数辨识方法及终端，能够解决现有技术对次同步、超同步振荡信号参数辨识精度低的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种振荡信号的参数辨识方法，包括：
[0006]执行测量信号获取步骤，所述测量信号获取步骤包括获取测量信号；
[0007]对获取的测量信号进行低通滤波，得到滤波后的信号；
[0008]对所述滤波后的信号进行模态阶数估计，得到估计后的信号和模态阶数；
[0009]判断所述估计后的信号中是否含有振荡信号，若所述估计后的信号中不含有振荡信号，则转至所述测量信号获取步骤，其中，所述振荡信号包括次同步振荡信号和/或超同步振荡信号；
[0010]若所述估计后的信号中含有振荡信号，则根据所述模态阶数对所述滤波后的信号进行汉克尔结构低秩近似，得到重构信号；
[0011]通过矩阵约束方法对所述重构信号进行计算得到所述振荡信号的参数。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述对所述滤波后的信号进行模态阶数估计，得到估计后的信号和模态阶数包括：
[0013]构造所述滤波后的信号的自相关矩阵，并对所述自相关矩阵进行特征值分解，得到按照降序排列的特征值序列；
[0014]对所述特征值序列中的每个特征值，计算该特征值的相对变化率，该特征值的相对变化率用于表示该特征值与相邻两个特征值的相对变化，并对得到的相对变化率按照降序排序，得到前Q个相对变化率；
[0015]按顺序依次对所述前Q个相对变化率中每个相对变化率对应的特征值进行判断，直到获取首个满足预设验证条件的特征值，并根据该特征值所对应的相对变化率在所述前Q个相对变化率中的序号计算得到所述模态阶数。
[0016]在一种可能的实现方式中，所述预设验证条件为满足第一公式，所述第一公式为
[0017][0018]其中，λ
k
用于表示所述前Q个相对变化率中第k个相对变化率对应的特征值，β用于表示预设置的灵敏度系数，r用于表示所述自相关矩阵的秩，k用于表示λ
k
所对应的相对变化率在所述前Q个相对变化率中的序号；
[0019]所述并根据该特征值所对应的相对变化率在所述前Q个相对变化率中的序号计算得到所述模态阶数包括：根据第二公式计算所述模态阶数，所述第二公式为
[0020][0021]其中，M用于表示所述模态阶数。
[0022]在一种可能的实现方式中，所述若所述估计后的信号中含有振荡信号，则根据所述模态阶数对所述滤波后的信号进行汉克尔结构低秩近似，得到重构信号包括：
[0023]执行第一汉克尔矩阵构造步骤，所述第一汉克尔矩阵构造步骤包括构造第一汉克尔矩阵，所述第一汉克尔矩阵为所述滤波后的信号的汉克尔矩阵；
[0024]对所述第一汉克尔矩阵进行快速奇异值分解，得到第一分解结果；
[0025]根据所述模态阶数和所述第一分解结果，重构得到信号汉克尔矩阵；
[0026]判断所述信号汉克尔矩阵的秩是否等于信号模态阶数，若所述信号汉克尔矩阵的秩不等于所述信号模态阶数，则转至所述第一汉克尔矩阵构造步骤；
[0027]若所述信号汉克尔矩阵的秩等于所述信号模态阶数，则根据所述信号汉克尔矩阵的次对角线平行元素的均值获取所述重构信号。
[0028]在一种可能的实现方式中，所述则根据所述信号汉克尔矩阵的次对角线平行元素的均值获取重构信号包括：
[0029]根据第三公式获取重构信号，所述第三公式为
[0030][0031]其中，为所述重构信号，为所述信号汉克尔矩阵的次对角线平行元素，num(n)为所述信号汉克尔矩阵的次对角线平行元素数量。
[0032]在一种可能的实现方式中，所述通过矩阵约束方法对所述重构信号进行计算得到所述振荡信号的参数包括：
[0033]构造第二汉克尔矩阵，所述第二汉克尔矩阵为所述重构信号的汉克尔矩阵；
[0034]对所述第二汉克尔矩阵进行快速奇异值分解，得到第二分解结果；
[0035]根据所述模态阶数和所述第二分解结果，重构得到第三汉克尔矩阵和第四汉克尔矩阵；
[0036]根据所述第三汉克尔矩阵和所述第四汉克尔矩阵组成矩阵束的广义特征值，计算信号模态极点；
[0037]根据所述信号模态极点，通过最小二乘法计算信号模态留数；
[0038]根据所述信号模态极点和所述信号模态留数，计算所述振荡信号的参数。
[0039]在一种可能的实现方式中，通过第四公式表示所述第二分解结果，所述第四公式为
[0040][0041]其中，Y为所述第二汉克尔矩阵，为大小为(N
‑
L)
×
(N
‑
L)的单位正交矩阵，为大小为(N
‑
L)
×
(L+1)的对角矩阵，为大小为(L+1)
×
(L+1)的单位正交矩阵，为的共轭转置；
[0042]所述根据所述模态阶数和所述第二分解结果，重构得到第三汉克尔矩阵和第四汉克尔矩阵包括：
[0043]根据所述第二分解结果中的的前M列、的前M列并删除最后一行重构所述第三汉克尔矩阵，所述第三汉克尔矩阵通过第五公式表示，所述第五公式为
[0044][0045]其中，Y1为所述第三汉克尔矩阵，为的前M列，为的前M列并删除最后一行，M为所述模态阶数，为的共轭转置；
[0046]根据所述第二分解结果中的的前M列、的前M列并删除第一行重构所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种振荡信号的参数辨识方法，其特征在于，包括：执行测量信号获取步骤，所述测量信号获取步骤包括获取测量信号；对获取的测量信号进行低通滤波，得到滤波后的信号；对所述滤波后的信号进行模态阶数估计，得到估计后的信号和模态阶数；判断所述估计后的信号中是否含有振荡信号，若所述估计后的信号中不含有振荡信号，则转至所述测量信号获取步骤，其中，所述振荡信号包括次同步振荡信号和/或超同步振荡信号；若所述估计后的信号中含有振荡信号，则根据所述模态阶数对所述滤波后的信号进行汉克尔结构低秩近似，得到重构信号；通过矩阵约束方法对所述重构信号进行计算得到所述振荡信号的参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述滤波后的信号进行模态阶数估计，得到估计后的信号和模态阶数包括：构造所述滤波后的信号的自相关矩阵，并对所述自相关矩阵进行特征值分解，得到按照降序排列的特征值序列；对所述特征值序列中的每个特征值，计算该特征值的相对变化率，该特征值的相对变化率用于表示该特征值与相邻两个特征值的相对变化，并对得到的相对变化率按照降序排序，得到前Q个相对变化率；按顺序依次对所述前Q个相对变化率中每个相对变化率对应的特征值进行判断，直到获取首个满足预设验证条件的特征值，并根据该特征值所对应的相对变化率在所述前Q个相对变化率中的序号计算得到所述模态阶数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设验证条件为满足第一公式，所述第一公式为其中，λ
k
用于表示所述前Q个相对变化率中第k个相对变化率对应的特征值，β用于表示预设置的灵敏度系数，r用于表示所述自相关矩阵的秩，k用于表示λ
k
所对应的相对变化率在所述前Q个相对变化率中的序号；所述并根据该特征值所对应的相对变化率在所述前Q个相对变化率中的序号计算得到所述模态阶数包括：根据第二公式计算所述模态阶数，所述第二公式为其中，M用于表示所述模态阶数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述估计后的信号中含有振荡信号，则根据所述模态阶数对所述滤波后的信号进行汉克尔结构低秩近似，得到重构信号包括：执行第一汉克尔矩阵构造步骤，所述第一汉克尔矩阵构造步骤包括构造第一汉克尔矩阵，所述第一汉克尔矩阵为所述滤波后的信号的汉克尔矩阵；对所述第一汉克尔矩阵进行快速奇异值分解，得到第一分解结果；
根据所述模态阶数和所述第一分解结果，重构得到信号汉克尔矩阵；判断所述信号汉克尔矩阵的秩是否等于信号模态阶数，若所述信号汉克尔矩阵的秩不等于所述信号模态阶数，则转至所述第一汉克尔矩阵构造步骤；若所述信号汉克尔矩阵的秩等于所述信号模态阶数，则根据所述信号汉克尔矩阵的次对角线平行元素的均值获取所述重构信号。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述则根据所述信号汉克尔矩阵的次对角线平行元素的均值获取重构信号包括：根据第三公式获取重构信号，所述第三公式为其中，为所述重构信号，为所述信号汉克尔矩阵的次对角线平行元素，num(n)为所述信号汉克尔矩阵的次对角线平行元素数量。6.根据权利要求1所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，李铁成，范辉，胡雪凯，罗蓬，苏灿，孟政吉，杨晓梅，王杨，肖先勇，
申请(专利权)人：国网河北能源技术服务有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：