一种变频电机负荷建模方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种变频电机负荷建模方法、装置及介质，所述方法包括：构建含整流和直流模块、逆变模块、电动机模块和调速模块的变频电机动态负荷模型；联合所述整流和直流模块、所述逆变模块、所述电动机模块和所述调速模块的表达式，消除中间变量，得到关于有功功率、无功功率、交流相电压和系统频率的小干扰线性化传递函数模型；采用自适应模拟退火粒子群优化算法对所述小干扰线性化传递函数模型进行参数辨识，确认所述小干扰线性化传递函数模型中各个待辨识参数的取值。采用本发明专利技术，克服传统三阶感应电动机模型无法准确描述变频电机的缺陷，提高了电力系统负荷模型精度。提高了电力系统负荷模型精度。提高了电力系统负荷模型精度。

【技术实现步骤摘要】
一种变频电机负荷建模方法、装置及介质


[0001]本专利技术涉及电网系统建模及运维领域，尤其涉及一种变频电机负荷建模方法、装置及介质。

技术介绍

[0002]负荷模型对电力系统动态仿真与分析有着十分重要的影响，不同的负荷模型对暂态稳定、小干扰稳定、电压稳定等方面都具有不同程度的影响，不恰当的负荷模型会使得电力系统数字仿真的结果与实际情况严重不符，甚至使计算结果产生质的变化，为电力系统的日常运维带来潜在的危险。随着LED灯、变频空调等变频拖动类设备接入电网的比例不断上升，电动汽车的推广应用，自动控制、电力电子技术的快速发展，使得用户侧配备的变频电机类设备越来越丰富，传统的三阶感应电动机负荷模型越来越难以适配当前负荷的新变化。当前对于变频电机的研究主要集中在运行控制原理与精细化建模方面，但将变频电机作为负荷建立模型研究不足，过于复杂的模型结构会大大增加电力系统仿真计算的难度。而现有的电力系统负荷模型的精度不足以为电力系统仿真计算和运行规划提供准确无误的技术支撑。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种变频电机负荷建模方法、装置及介质，克服传统三阶感应电动机模型无法准确描述变频电机的缺陷，提高了电力系统负荷模型精度。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提供了一种变频电机负荷建模，包括：
[0005]构建含整流和直流模块、逆变模块、电动机模块和调速模块的变频电机动态负荷模型；
[0006]联合所述整流和直流模块、所述逆变模块、所述电动机模块和所述调速模块的表达式，消除中间变量，得到关于有功功率、无功功率、交流相电压和系统频率的小干扰线性化传递函数模型；
[0007]采用自适应模拟退火粒子群优化算法对所述小干扰线性化传递函数模型进行参数辨识，确认所述小干扰线性化传递函数模型中各个待辨识参数的取值。
[0008]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述小干扰线性化传递函数模型，具体为：
[0009][0010]上式中，ΔP、ΔQ为有功功率、无功功率的小干扰量，G
11
、G
12
、G
21
、G
22
为与系统参数相关的传递函数，G
11
、G
12
、G
21
、G
22
的表达式为：
[0011][0012][0013]上式中，a0～a2、b0～b2、c0～c7、d0～d7、m0～m2、n0～n2、p0～p7、q0～q7为小干扰线性化传递函数模型的待辨识参数。
[0014]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述采用自适应模拟退火粒子群优化算法对所述小干扰线性化传递函数模型进行参数辨识，确认所述小干扰线性化传递函数模型中各个待辨识参数的取值，具体包括：
[0015]输入母线相电压、系统频率、交流线路有功功率和无功功率的变化曲线；
[0016]设置自适应模拟退火粒子群优化算法的目标函数、传递函数参数搜索范围、粒子群算法参数边界值、模拟退火算法参数、种群规模及最大迭代次数；
[0017]不断自适应调整粒子群算法参数，根据更新后的种群中粒子的适应度和最优位置更新全局最优解进行退火操作，直至迭代数达到最大迭代次数；
[0018]根据自适应调整后的自适应模拟退火粒子群优化算法对输入的母线相电压、系统频率、交流线路有功功率和无功功率的变化曲线进行处理，得到所述小干扰线性化传递函数模型中各个待辨识参数的取值。
[0019]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述目标函数，具体为：
[0020][0021]式中以有功功率拟合曲线为例，N为采样点数量，P
i
为测量到的有功功率值，为有功功率的模型响应，
[0022]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述整流和直流模块的具体构建过程包括：
[0023]在不考虑触发延迟角的情况下，建立六脉波整流器输出的直流电压方程；
[0024]建立整流器与直流环节连接回路KVL方程和直流环节KCL方程；
[0025]联立所述直流电压方程、所述整流器与直流环节连接回路KVL方程和所述直流环节KCL方程，采用小干扰分析并做拉氏变换，得到关于整流和直流模块的小干扰模型。
[0026]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述逆变模块的具体构建过程包括：
[0027]忽略逆变器损耗，将感应电机输入的有功功率视作逆变器输入功率。
[0028]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述电动机模块的具体构建过程包括：
[0029]建立关于所述电动机模块的三阶感应电动机模型，所述三阶感应电动机模型包括定子d轴暂态电动势偏导方程、定子q轴暂态电动势偏导方程和转速偏导方程。
[0030]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述调速模块的具体构建过程包括：
[0031]确认三相异步电机定子绕组每相感应电动势的有效值；
[0032]根据所述有效值和电动机频率，建立关于所述调速模块的恒压频比控制方程。
[0033]本申请实施例的第二方面提供了一种变频电机负荷建模装置，包括：
[0034]构建模块，用于构建含整流和直流模块、逆变模块、电动机模块和调速模块的变频电机动态负荷模型；
[0035]联合模块，用于联合所述整流和直流模块、所述逆变模块、所述电动机模块和所述
调速模块的表达式，消除中间变量，得到关于有功功率、无功功率、交流相电压和系统频率的小干扰线性化传递函数模型；
[0036]辨识模块，用于采用自适应模拟退火粒子群优化算法对所述小干扰线性化传递函数模型进行参数辨识，确认所述小干扰线性化传递函数模型中各个待辨识参数的取值。
[0037]本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述变频电机负荷建模方法。
[0038]相比于现有技术，本专利技术实施例提供的一种变频电机负荷建模方法、装置及介质，先建立变频电机负荷动态模型，模型由整流和直流模块、逆变模块调速模块、感应电动机模块组成。在联立各个模块得到小干扰线性化传递函数模型确定待辨识参数。其次，对模型参数进行辨识，利用自适应参数变化和模拟退火操作改变粒子群算法不同阶段的寻优重点并使其能够跳出局部最优解。实现了对变频电机负荷特性的有效模拟，提高了电力系统负荷模型的精确性，为电力系统仿真计算和运行规划提供技术支撑。
附图说明
[0039]图1是本专利技术一实施例提供一种变频电机负荷建模方法的流程示意图；
[0040]图2是本专利技术一实施例提供一种变频电机动态负荷模型拓扑图；
[0041]图3是本专利技术一实施例提供一种自适应模拟退火粒子群算法参数辨识流程示意图；
[0042]图4是本专利技术一实施例提供一种仿真系统的结构示意图；
[0043]图5是本专利技术一实施例提供一种仿真系统输出的电压曲线图；
[0044本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变频电机负荷建模方法，其特征在于，包括：构建含整流和直流模块、逆变模块、电动机模块和调速模块的变频电机动态负荷模型；联合所述整流和直流模块、所述逆变模块、所述电动机模块和所述调速模块的表达式，消除中间变量，得到关于有功功率、无功功率、交流相电压和系统频率的小干扰线性化传递函数模型；采用自适应模拟退火粒子群优化算法对所述小干扰线性化传递函数模型进行参数辨识，确认所述小干扰线性化传递函数模型中各个待辨识参数的取值。2.如权利要求1所述变频电机负荷建模方法，其特征在于，所述小干扰线性化传递函数模型，具体为：上式中，ΔP、ΔQ为有功功率、无功功率的小干扰量，G
11
、G
12
、G
21
、G
22
为与系统参数相关的传递函数，G
11
、G
12
、G
21
、G
22
的表达式为：的表达式为：上式中，a0～a2、b0～b2、c0～c7、d0～d7、m0～m2、n0～n2、p0～p7、q0～q7为小干扰线性化传递函数模型的待辨识参数。3.如权利要求1所述变频电机负荷建模方法，其特征在于，所述采用自适应模拟退火粒子群优化算法对所述小干扰线性化传递函数模型进行参数辨识，确认所述小干扰线性化传递函数模型中各个待辨识参数的取值，具体包括：输入母线相电压、系统频率、交流线路有功功率和无功功率的变化曲线；设置自适应模拟退火粒子群优化算法的目标函数、传递函数参数搜索范围、粒子群算法参数边界值、模拟退火算法参数、种群规模及最大迭代次数；不断自适应调整粒子群算法参数，根据更新后的种群中粒子的适应度和最优位置更新全局最优解进行退火操作，直至迭代数达到最大迭代次数；根据自适应调整后的自适应模拟退火粒子群优化算法对输入的母线相电压、系统频率、交流线路有功功率和无功功率的变化曲线进行处理，得到所述小干扰线性化传递函数模型中各个待辨识参数的取值。4.如权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘险险，林勇，余浩，左郑敏，刘俊磊，高镱滈，徐衍会，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：