大型风电并网系统的谐振检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种大型风电并网系统的谐振检测方法和装置，方法包括：采用小波包变换对大型风电并网系统的并网电压信号进行分析，将所述并网电压信号划分成不同的子频带信号，并提取波动幅度最大的子频带；利用希尔伯特黄变换对所述波动幅度最大的子频带进行分析，得到所述大型风电并网系统的谐振频率和幅值。本发明专利技术采用WPT对大型风电并网系统的并网电压信号进行分析，与小波变换(WT)相比较，WPT将频带进行多层次划分，可以对低频部分和高频部分都进行频带划分，基于WPT和HHT结合的大型风电并网系统的谐振检测方法能够有效确定谐振信号的幅值和频率，提高检测速度和精度。提高检测速度和精度。提高检测速度和精度。

【技术实现步骤摘要】
大型风电并网系统的谐振检测方法和装置


[0001]本专利技术涉及风力发电
，尤其涉及一种大型风电并网系统的谐振检测方法和装置。

技术介绍

[0002]随着风电等新能源渗透率的提高，大量电力电子设备接入电力系统，电力电子变流器与大电网间的相互作用使得系统容易发生谐振现象，严重破环电网安全稳定运行，因此研究大型风电并网系统的谐振检测方法具有重要意义。而目前对于大型风力发电并网系统的谐振检测没有相关研究。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供一种大型风电并网系统的谐振检测方法和装置，以解决上述提及的至少一个问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用以下方案：
[0005]根据本专利技术的第一方面，本专利技术实施例提供了一种大型风电并网系统的谐振检测方法，所述方法包括：采用小波包变换(Wavelet Packet Transform，WPT)对大型风电并网系统的并网电压信号进行分析，将所述并网电压信号划分成不同的子频带信号，并提取波动幅度最大的子频带；利用希尔伯特黄变换(Hilbert
‑
Huang Transform,HHT)自适应性特点，提出一种基于WPT和HHT相结合的大型风电并网系统谐振检测方法。该方法对所述波动幅度最大的子频带进行分析，得到所述大型风电并网系统的谐振频率和幅值。
[0006]优选的，本专利技术实施例的上述方法中采用小波包变换对大型风电并网系统的并网电压信号进行分析，将所述并网电压信号划分成不同的子频带信号，并提取波动幅度最大的子频带包括：
[0007]对多分辨率分析中的小波子空间进行分解，定义并网电压信号函数为W
n
，并令W
n
满足如下双尺度方程：
[0008][0009]上式中，h(k)为多分辨率分析中的滤波器系数，n,k∈Z代表整数；
[0010]小波包分解后继续进行小波包重构，小波包重构后各子频带如下式所示：
[0011][0012]上式中，h
l
‑
2k
,g
l
‑
2k
表示小波包重构的低通滤波器组和高通滤波器组，j,l,n,k∈Z代表整数；
[0013]提取波动幅度最大的子频带W
n
′
(t)。
[0014]优选的，本专利技术实施例的上述方法中利用希尔伯特黄变换对所述波动幅度最大的子频带进行分析，得到所述大型风电并网系统的谐振频率和幅值包括：对提取的波动幅度
最大的子频带W
n
′
(t)进行经验模态分解，得到若干个固有模态函数c
i
；对每个固有模态函数c
i
进行希尔伯特变换得到各次谐波的瞬时频率和瞬时幅值。
[0015]优选的，本专利技术实施例的上述方法中对每个固有模态函数c
i
进行希尔伯特变换得到各次谐波的瞬时频率和瞬时幅值包括：
[0016]对每个固有模态函数c
i
，进行希尔伯特变换得到c
i
的希尔伯特变换如下：
[0017][0018]得到谐波的瞬时幅值a(t)如下：
[0019][0020]和谐波的相位θ(t)如下：
[0021][0022]以及谐波的瞬时频率f(t)如下：
[0023][0024]根据本专利技术的第二方面，本专利技术实施例提供了一种大型风电并网系统的谐振检测装置，所述装置包括：小波包变换单元，用于采用小波包变换对大型风电并网系统的并网电压信号进行分析，将所述并网电压信号划分成不同的子频带信号，并提取波动幅度最大的子频带；谐振检测单元，用于利用希尔伯特黄变换对所述波动幅度最大的子频带进行分析，得到所述大型风电并网系统的谐振频率和幅值。
[0025]优选的，本专利技术实施例提供的上述小波包变换单元具体用于：对多分辨率分析中的小波子空间进行分解，定义并网电压信号函数为W
n
，并令W
n
满足如下双尺度方程：
[0026][0027]上式中，h(k)为多分辨率分析中的滤波器系数，n,k∈Z代表整数；
[0028]小波包分解后继续进行小波包重构，小波包重构后各子频带如下式所示：
[0029][0030]上式中，h
l
‑
2k
,g
l
‑
2k
表示小波包重构的低通滤波器组和高通滤波器组，j,l,n,k∈Z代表整数；
[0031]提取波动幅度最大的子频带W
n
′
(t)。
[0032]优选的，本专利技术实施例提供的上述谐振检测单元包括：模态分解模块，用于对提取的波动幅度最大的子频带W
n
′
(t)进行经验模态分解，得到若干个固有模态函数c
i
；谐波检测模块，用于对每个固有模态函数c
i
进行希尔伯特变换得到各次谐波的瞬时频率和瞬时幅值。
[0033]优选的，本专利技术实施例提供的上述谐波检测模块具体用于：
[0034]对每个固有模态函数c
i
，进行希尔伯特变换得到c
i
的希尔伯特变换如下：
[0035][0036]得到谐波的瞬时幅值a(t)如下：
[0037][0038]和谐波的相位θ(t)如下：
[0039][0040]以及谐波的瞬时频率f(t)如下：
[0041][0042]根据本专利技术的第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
[0043]根据本专利技术的第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0044]根据本专利技术的第五方面，本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0045]本专利技术所提出的大型风电并网系统的谐振检测方法和装置，采用WPT对大型风电并网系统的并网电压信号进行分析，与小波变换(WT)相比较，WPT将频带进行多层次划分，可以对低频部分和高频部分都进行频带划分，提取的幅值波动最大的子频带即谐振信号所在频带，只需要对该频带进行下一步分析，而其他幅值波动不明显的频带是由系统中谐波信号干扰导致，对系统稳定性影响小于谐振信号干扰，不再进一步分析，进而可以提高检测速度。然后利用HHT得到谐振频率和幅值，可以提高检测精度。对比传统的小波变换，本专利技术提出的基于WPT和HHT结合的大型风电并网系统的谐振检测方法能够有效确定谐振信号的幅值和频率，提高检测速度和精度。
附图说明
[0046]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，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大型风电并网系统的谐振检测方法，其特征在于，所述方法包括：采用小波包变换对大型风电并网系统的并网电压信号进行分析，将所述并网电压信号划分成不同的子频带信号，并提取波动幅度最大的子频带；利用希尔伯特黄变换对所述波动幅度最大的子频带进行分析，得到所述大型风电并网系统的谐振频率和幅值。2.如权利要求1所述的大型风电并网系统的谐振检测方法，其特征在于，所述采用小波包变换对大型风电并网系统的并网电压信号进行分析，将所述并网电压信号划分成不同的子频带信号，并提取波动幅度最大的子频带包括：对多分辨率分析中的小波子空间进行分解，定义并网电压信号函数为W
n
，并令W
n
满足如下双尺度方程：上式中，h(k)为多分辨率分析中的滤波器系数，n,k∈Z代表整数；小波包分解后继续进行小波包重构，小波包重构后各子频带如下式所示：上式中，h
l
‑
2k
,g
l
‑
2k
表示小波包重构的低通滤波器组和高通滤波器组，j,l,n,k∈Z代表整数；提取波动幅度最大的子频带W
′
n
(t)。3.如权利要求1所述的大型风电并网系统的谐振检测方法，其特征在于，所述利用希尔伯特黄变换对所述波动幅度最大的子频带进行分析，得到所述大型风电并网系统的谐振频率和幅值包括：对提取的波动幅度最大的子频带W
′
n
(t)进行经验模态分解，得到若干个固有模态函数c
i
；对每个固有模态函数c
i
进行希尔伯特变换得到各次谐波的瞬时频率和瞬时幅值。4.如权利要求3所述的大型风电并网系统的谐振检测方法，其特征在于，所述对每个固有模态函数c
i
进行希尔伯特变换得到各次谐波的瞬时频率和瞬时幅值包括：对每个固有模态函数c
i
，进行希尔伯特变换得到c
i
的希尔伯特变换如下：得到谐波的瞬时幅值a(t)如下：和谐波的相位θ(t)如下：以及谐波的瞬时频率f(t)如下：
5.一种大型风电并网系统的谐振检测装置，其特征在于，所述装置包括：小波包变换单元，用于采用小波包变换对大型风电并网系统的并网电压信...

【专利技术属性】
技术研发人员：高静，卢毅，赵媛，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：