一种基于动态窗口长度的同步相量测量方法及存储介质技术

本发明专利技术涉及一种基于动态窗口长度的同步相量测量方法及存储介质，所述测量方法包括以下步骤：获取PMU采样数据，提取获得原始采样序列，对所述原始采样序列进行去噪和滤波，获得预处理信号及该预处理信号的分量个数；基于所述预处理信号和分量个数确定基波频率；根据所述基波频率确定窗口动态长度，基于该窗口动态长度，采用离散傅里叶变换法实现同步相量计算。与现有技术相比，本发明专利技术具有提高测量精度等优点，为电网故障诊断、电压稳定性监视、低频振荡分析、暂态稳定性分析和控制等方面提供准确的数据和信息。确的数据和信息。确的数据和信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态窗口长度的同步相量测量方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及电力系统领域，具体涉及一种同步相量测量方法，尤其是涉及一种基于动态窗口长度的同步相量测量方法及存储介质。

技术介绍

[0002]大规模分布式电源和电动汽车接入电网，极大的增加了电网的复杂性和不安全性，为满足对电网进行实时监测、故障诊断和快速控制的要求，需对电网的同步相量进行测量。对于电网的同步相量进行测量时采用的是同步相量测量装置(PMU)。由相量测量单元实现同步相量测量对电网系统的网络监控越来越重要。测量类同步相量测量算法对测量精度有很高的要求，这就意味着测量算法需要实现强干扰能力。
[0003]目前广泛应用的同步相量测量方法包括过零检测法、卡尔曼滤波法和传统的离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)法。过零检测法原理简单，在数据产生后通过零点检测电路检测出信号的过零时刻，然后与基准时刻进行对比即可计算出相角。但过零检测法实时性较差，且容易受到谐波与噪声的干扰，而且在系统频率波动的情况下测量精度很差。卡尔曼滤波法的核心在于建立信号的状态空间描述，进行单个采样数据的迭代计算，其优点在于无需数据窗、实时性好。但缺点在于普通卡尔曼滤波在系统达到稳定状态后无法快速跟踪系统参数的突然变化。传统的DFT在系统出现扰动，进入动态状态时，会发生非同步采样，导致在幅值、相位测算中引入误差。并且误差与非同步现象的程度成正比，从而产生频谱泄露与栅栏效应，使测量精度降低。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种测量精度高的基于动态窗口长度的同步相量测量方法及存储介质。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006]一种基于动态窗口长度的同步相量测量方法，包括以下步骤：
[0007]获取PMU采样数据，提取获得原始采样序列，对所述原始采样序列进行去噪和滤波，获得预处理信号及该预处理信号的分量个数；
[0008]基于所述预处理信号和分量个数确定基波频率；
[0009]根据所述基波频率确定窗口动态长度，基于该窗口动态长度，采用离散傅里叶变换法实现同步相量计算。
[0010]采用奇异值分解对所述原始采样序列进行去噪，获得去噪信号，并对所述去噪信号进行局部加权回归平滑滤波后，获得所述预处理信号。
[0011]进一步地，采用奇异值分解对所述原始采样序列进行去噪具体包括：
[0012]基于具有有限长度N的原始采样序列，构造一个L
×
K的Hankel矩阵，L为预先选取的一个值，K＝N
‑
L+1；
[0013]对矩阵H进行奇异值分解，获得原始奇异值序列，依次将其中的第2i
‑
1个和第2i个
奇异值进行平均值计算，i＝1,2,
…
，获得新奇异值序列；
[0014]计算所述新奇异值序列中各新奇异值的曲率值，其中最大的曲率C
k
代表了有用信号和噪声的转折点，其下标k代表了转折点的位置，基于该转折点的位置确定所述分量个数M，M＝k
‑
1；
[0015]令r＝2M，提取原始奇异值序列中的前r个奇异值和其对应的左右奇异向量，计算获得去噪矩阵H
de
；
[0016]将矩阵H
de
进行反对角平均化获得去噪后的去噪信号。
[0017]进一步地，L的取值范围为N/3≤L≤N/2。
[0018]进一步地，对所述去噪信号进行局部加权回归平滑滤波具体为：
[0019]通过一滤波窗口选取去噪信号中的一段局部波形及其对应的位置参数，选取一个被滤波点位置，求解LWRS问题，获得拟合滤波窗口内的局部波形，进而获得所述被滤波点位置的滤波值；
[0020]移动滤波窗口并重复上述滤波过程，直到整个信号序列完成滤波，即获得所述预处理信号。
[0021]进一步地，采用变分模态分解方法或经验模态分解方法确定所述基波频率。
[0022]进一步地，采用所述变分模态分解方法时，将所述预处理信号按所述分量个数进行分解，通过迭代求解，获得预处理信号最终的傅里叶变换序列，对所述傅里叶变换序列进行傅里叶逆变换，获得基波信号及对应的基波频率。
[0023]进一步地，进行所述迭代求解时，当两次迭代之间的傅里叶变换序列满足以下公式或达到最大迭代次数后停止：
[0024][0025]式中，ε为给定的收敛容差，表示第I次迭代的傅里叶变换序列，下标c表示第c个分量。
[0026]进一步地，采用小波变换方法对所述原始采样序列进行去噪，获得去噪信号，并对所述去噪信号进行局部加权回归平滑滤波后，获得所述预处理信号。
[0027]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如所述基于动态窗口长度的同步相量测量方法的指令。
[0028]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0029]1、本专利技术基于PMU采样数据，通过对数据的去噪，降低高强度背景噪声对同步相量准确计算的影响，同时通过基波信号频率的确定，动态改变DFT计算的窗口长度，减少频谱泄露和栅栏效应的影响，提高非同步采样下的同步相量的计算准确性。
[0030]2、本专利技术采用SVD和LWRS的联合去噪滤波方式，能够提高后续测量精度的同时，还能有效确定分量个数。
[0031]3、本专利技术采用基于VMD的频率确定方法，分解出的信号清晰，可靠性，为提高同步相量测量精度提供基础。
[0032]4、本专利技术能够为电网故障诊断、电压稳定性监视、低频振荡分析、暂态稳定性分析
和控制等方面提供准确的数据和信息。
附图说明
[0033]图1为本专利技术的流程示意图。
具体实施方式
[0034]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0035]本实施例提供一种基于动态窗口长度的同步相量测量方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0036]步骤S1、获取PMU采样数据，提取获得原始采样序列，对所述原始采样序列进行去噪和滤波，获得预处理信号及该预处理信号的分量个数。
[0037]在本实施例中，该步骤采用奇异值分解对所述原始采样序列进行去噪，获得去噪信号，并对所述去噪信号进行局部加权回归平滑滤波后，获得所述预处理信号。具体地，该步骤包括：
[0038]S101、采用奇异值分解对所述原始采样序列进行去噪。
[0039]令x[n]＝[x
1 x2…
x
N
]是一个具有有限长度N的原始采样序列，将其构造为一个L
×
K的Hankel矩阵H。
[0040][0041]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态窗口长度的同步相量测量方法，其特征在于，包括以下步骤：获取PMU采样数据，提取获得原始采样序列，对所述原始采样序列进行去噪和滤波，获得预处理信号及该预处理信号的分量个数；基于所述预处理信号和分量个数确定基波频率；根据所述基波频率确定窗口动态长度，基于该窗口动态长度，采用离散傅里叶变换法实现同步相量计算。2.根据权利要求1所述的基于动态窗口长度的同步相量测量方法，其特征在于，采用奇异值分解对所述原始采样序列进行去噪，获得去噪信号，并对所述去噪信号进行局部加权回归平滑滤波后，获得所述预处理信号。3.根据权利要求2所述的基于动态窗口长度的同步相量测量方法，其特征在于，采用奇异值分解对所述原始采样序列进行去噪具体包括：基于具有有限长度N的原始采样序列，构造一个L
×
K的Hankel矩阵，L为预先选取的一个值，K＝N
‑
L+1；对矩阵H进行奇异值分解，获得原始奇异值序列，依次将其中的第2i
‑
1个和第2i个奇异值进行平均值计算，i＝1,2,
…
，获得新奇异值序列；计算所述新奇异值序列中各新奇异值的曲率值，其中最大的曲率C
k
代表了有用信号和噪声的转折点，其下标k代表了转折点的位置，基于该转折点的位置确定所述分量个数M，M＝k
‑
1；令r＝2M，提取原始奇异值序列中的前r个奇异值和其对应的左右奇异向量，计算获得去噪矩阵H
de
；将矩阵H
de
进行反对角平均化获得去噪后的去噪信号。4.根据权利要求3所述的基于动态窗口长度的同步相量测量方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏，潘玲，沈冰，陈冉，邹晓峰，汪颖，时珊珊，潘爱强，冯倩，陈韵竹，田英杰，宋杰，杨心刚，罗旭，
申请(专利权)人：华东电力试验研究院有限公司四川大学，
类型：发明
国别省市：