电力系统中发电机组的稳定性检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法、装置及电子设备，该方法包括：基于相量测量装置PMU数据对应的状态空间矩阵，利用李雅普诺夫直接法，确定目标矩阵；在根据所述目标矩阵，确定电力系统处于稳定状态的情况下，获取所述PMU数据对应的状态偏差量及所述状态偏差量对应的振荡曲线；确定所述振荡曲线在每次振荡时对应的极值点数值；根据所述极值点数值，评估所述电力系统中发电机组的工作状态。该方法用以解决现有的确定电力系统的稳定性的过程较为复杂，就容易导致电子设备无法准确判断该电力系统的稳定性的缺陷，实现电子设备基于数据量较大的PMU数据，利用李雅普诺夫直接法，可准确确定电力系统的稳定性。可准确确定电力系统的稳定性。可准确确定电力系统的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
电力系统中发电机组的稳定性检测方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及电力系统检测
，尤其涉及一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着电力系统中核心设备的电力电子化发展及新能源发电的快速变革，当前的电力系统呈现出高比例可再生能源及高比例电力电子设备的“双高”发展态势。同时，由于输电网中高压大容量变流设备的持续推广及配用电侧电力电子技术的广泛应用，导致该电力系统的“双高”特性更加显著。此外，该“双高”特征也逐步成为新一代电力系统的重要技术特征，所以，针对该“双高”电力系统小干扰稳定性的研究就逐渐成为了必要。
[0003]在该“双高”电力系统中，大型同步发电机组被小型电源替代，海量分布式电源、电动汽车、分布式储能等以电力电子为接口的新型设备从中低压侧接入该电力系统，这就使得稳定性分析中需要考虑的动态元件数目可能达到十万到百万量级，且各类发电机组的动态特性差异相对较大，呈现出了高度异构性。
[0004]现有技术中，电子设备在对上述“双高”电力系统的小干扰稳定性分析时会产生由于数据维数较高带来的计算负担、通信负担等严峻挑战，此外，由于新能源供能所造成的波动性及来自于大量电力电子设备的频繁投切和系统拓扑结构的高速变化，也会导致该电力系统的运行位置也在快速地发生变化。综上，由于现有的确定电力系统的稳定性的过程较为复杂，就容易导致电子设备无法准确判断该电力系统的稳定性。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法、装置及电子设备，用以解决现有的确定电力系统的稳定性的过程较为复杂，就容易导致电子设备无法准确判断该电力系统的稳定性的缺陷，实现电子设备基于数据量较大的PMU数据，利用李雅普诺夫直接法，可准确确定电力系统的稳定性。
[0006]本专利技术提供一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法，包括：
[0007]基于相量测量装置PMU数据对应的状态空间矩阵，利用李雅普诺夫直接法，确定目标矩阵；
[0008]在根据该目标矩阵，确定电力系统处于稳定状态的情况下，获取该PMU数据对应的状态偏差量及该状态偏差量对应的振荡曲线；
[0009]确定该振荡曲线在每次振荡时对应的极值点数值；
[0010]根据该极值点数值，评估该电力系统中发电机组的工作状态。
[0011]根据本专利技术提供的一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法，该基于相量测量装置PMU数据对应的状态空间矩阵，利用李雅普诺夫直接法，确定目标矩阵，包括：根据获取的相量测量装置PMU数据，基于发电机状态空间模型，确定状态空间矩阵；利用李雅普诺夫直接法，对该状态空间矩阵进行分析，确定目标矩阵。
[0012]根据本专利技术提供的一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法，该根据该目标矩阵，确定电力系统处于稳定状态，包括：在确定该目标矩阵为正定矩阵的情况下，确定电力系统处于稳定状态。
[0013]根据本专利技术提供的一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法，该确定该振荡曲线在每次振荡时对应的极值点数值，包括：利用梯度下降法，确定该振荡曲线在每次振荡时波峰对应的第一极值点数值及波谷对应的第二极值点数值。
[0014]根据本专利技术提供的一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法，该根据该极值点数值，评估该电力系统中发电机组的工作状态，包括：对每个该极值点数据进行加权求和，得到极值偏差量；根据该极值偏差量，评估该电力系统中发电机组的工作状态。
[0015]根据本专利技术提供的一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法，该根据该极值偏差量，评估该电力系统中发电机组的工作状态，包括：在该极值偏差量小于预设偏差阈值的情况下，确定该电力系统中发电机组的振荡程度不剧烈；在该极值偏差量大于等于该预设偏差阈值的情况下，确定该发电机组的振荡程度剧烈。
[0016]根据本专利技术提供的一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法，该根据获取的相量测量装置PMU数据，基于发电机状态空间模型，确定状态空间矩阵，包括：对获取的相量测量装置PMU数据进行汇总，得到电网数据；对该电网数据进行降维预处理，得到数据矩阵；根据该数据矩阵，基于发电机状态空间模型，确定状态空间矩阵。
[0017]本专利技术还提供一种发电机组稳定性检测装置，包括：
[0018]数据处理模块，用于基于相量测量装置PMU数据对应的状态空间矩阵，利用李雅普诺夫直接法，确定目标矩阵；在根据该目标矩阵，确定电力系统处于稳定状态的情况下，获取该PMU数据对应的状态偏差量及该状态偏差量对应的振荡曲线；确定该振荡曲线在每次振荡时对应的极值点数值；
[0019]稳定性确定模块，用于根据该极值点数值，评估该电力系统中发电机组的工作状态。
[0020]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述电力系统中发电机组的稳定性检测方法。
[0021]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述电力系统中发电机组的稳定性检测方法。
[0022]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述电力系统中发电机组的稳定性检测方法。
[0023]本专利技术提供的电力系统中发电机组的稳定性检测方法、装置及电子设备，通过基于相量测量装置PMU数据对应的状态空间矩阵，利用李雅普诺夫直接法，确定目标矩阵；在根据所述目标矩阵，确定电力系统处于稳定状态的情况下，获取所述PMU数据对应的状态偏差量及所述状态偏差量对应的振荡曲线；确定所述振荡曲线在每次振荡时对应的极值点数值；根据所述极值点数值，评估所述电力系统中发电机组的工作状态。该方法用以解决现有的确定电力系统的稳定性的过程较为复杂，就容易导致电子设备无法准确判断该电力系统的稳定性的缺陷，实现电子设备基于数据量较大的PMU数据，利用李雅普诺夫直接法，可准确确定电力系统的稳定性。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1是本专利技术提供的电力系统中发电机组的稳定性检测方法的流程示意图；
[0026]图2a是本专利技术提供的仿真系统中各发电机组未配置阻尼稳定控制器PSS时分别对应的功角振荡曲线图；
[0027]图2b是本专利技术提供的未配置阻尼稳定控制器PSS的电力系统中不同电力机组分别对应的振荡曲线图；
[0028]图2c是本专利技术提供的配置不同阻尼稳定控制器PSS的电力系统分别对应的振荡曲线图；
[0029]图3是本专利技术提供的发电机组稳定性检测装置的结构示意图；
[0030]图4是本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统中发电机组的稳定性检测方法，其特征在于，包括：基于相量测量装置PMU数据对应的状态空间矩阵，利用李雅普诺夫直接法，确定目标矩阵；在根据所述目标矩阵，确定电力系统处于稳定状态的情况下，获取所述PMU数据对应的状态偏差量及所述状态偏差量对应的振荡曲线；确定所述振荡曲线在每次振荡时对应的极值点数值；根据所述极值点数值，评估所述电力系统中发电机组的工作状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于相量测量装置PMU数据对应的状态空间矩阵，利用李雅普诺夫直接法，确定目标矩阵，包括：根据获取的相量测量装置PMU数据，基于发电机状态空间模型，确定状态空间矩阵；利用李雅普诺夫直接法，对所述状态空间矩阵进行分析，确定目标矩阵。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标矩阵，确定电力系统处于稳定状态，包括：在确定所述目标矩阵为正定矩阵的情况下，确定电力系统处于稳定状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述振荡曲线在每次振荡时对应的极值点数值，包括：利用梯度下降法，确定所述振荡曲线在每次振荡时波峰对应的第一极值点数值及波谷对应的第二极值点数值。5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述极值点数值，评估所述电力系统中发电机组的工作状态，包括：对每个所述极值点数据进行加权求和，得到极值偏差量；根据所述极值偏差量，评估所述电力系统中发电机组的工作状态。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述极值偏...

【专利技术属性】
技术研发人员：于淼，胡敬轩，杜蔚杰，李京霖，张寿志，
申请(专利权)人：北京建筑大学，
类型：发明
国别省市：