【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，属于输电系统继电保护领域。
技术介绍
1、在过去的十年里，风电和光伏等基于电力电子逆变器并网的可再生能源(inverter-interfaced renewable energy source,iires)在电力系统中的渗透率大幅增加。iires中故障控制的多样化改变了电力系统的故障特性。而高速保护原理研究、风光单元故障穿越控制研究以及保护现场整定等中均需要准确计算iires的故障暂、稳态电流。然而，iires故障暂、稳态电流与故障控制参数有关，并且这些参数难以获知。在缺乏正确控制参数的情况下，所计算的iires故障暂、稳态电流通常与现场录波数据差异较大。因此，迫切需要提出一种高效而准确的iires故障暂、稳态电流计算方法。
2、目前针对iires暂、稳态短路电流计算问题有两类解决思路。第一类方法基于大量实际录波数据构建u-i映射曲线近似拟合iires的输出特性，从而实现不依赖于故障控制参数的iires短路电流计算方法，但此类方法仅能计算iires的稳态电流幅值、相位，难以计算高度非线性的故障暂态电流。
3、另一类方法基于参数辨识技术，从少量录波数据中辨识故障控制参数，从而得到全故障工况下的iires故障暂、稳态电流解析表达式。然而，iires的故障控制过程呈现出高阶非线性，故障控制参数间存在相关性(correlation of parameters,cop)。受cop的影响，不同的参数值组合会输出相似的波形，辨识算法无法收敛。因此现有
4、因此，现有方法面临的主要问题是是iires故障控制参数间存在关联性，难以准确辨识，进而无法准确计算iires的故障暂态电流。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法。在该方法中，提出两个约束方程解耦iires故障控制参数间的关联性，再基于粒子群(particle swarm optimization,pso)算法辨识iires的故障控制参数，进而得到全故障工况下精确的iires故障暂、稳态电流解析表达式。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，包括以下步骤：
3、1)为了计算iires的短路电流，首先需要辨识的参数包括：锁相环比例-积分(property-integration,pi)参数kppll、kipll、电流内环pi参数kip、kii和饱和限幅参数m，共6个参数。提取一台风光单元变流器的端口数据，包括故障期间的三相电压和三相电流。故障数据可以来自现场故障录波或实验室单台变流器的闭环测试。提取三相电压、电流的幅值、相位，计算lvrt环节的无功支撑参数k：
4、
5、式中，umag、imag表示三相电压和电流有效值，δ、分别表示三相电压、电流相位，in表示变流器额定电流。
6、2)通过希尔伯特变换算法计算三相电流波形的幅值包络线e(t)，并判断e(t)曲线是否收敛至平稳，找到e(t)收敛至平稳的时刻t1。计算方法为：
7、
8、其中，误差常数σ的计算方法为
9、
10、式中，δt为采样间隔，t取决于iires电流内环的时间常数，在绝大多数情况下可设置为0.06。
11、当检测到不等式(2)满足时，对应的时刻即为t1。
12、3)取0～t1时间段内的三相电压和电流数据。在simulink搭建锁相环控制结构的仿真模型，并与matlab中的pso算法联动，将数据输入算法中辨识锁相环pi参数kppll、kipll。其中pso的目标函数修改为：
13、
14、式中，表示三相电流实际值，表示三相电流计算值，和分别表示所有数据点或所有数据点对应组合而成的向量，n表示0～t1时间段的数据个数；a、b、c分别表示三相交流量，cov函数为协方差计算函数，q表示两个数据组的相似度。
15、通过式(4)可计算出iires锁相环的比例积分控制器pi参数kppll、kipll的值。
16、4)基于park变换矩阵c32，利用辨识出的锁相环参数将(0,t1)时间段内的三相电流分量分解为dq轴分量：
17、
18、式中，θ表示锁相环输出的相位值。
19、5)取t1以后的数据，按照类似于步骤3)的方式在simulink和matlab中搭建辨识算法，用于辨识电流内环pi参数kip和kii和饱和限幅参数m。
20、6)在pso变量的初始化和搜寻过程中增加一条约束方程，从而将搜寻过程分为两步
21、
22、式中，和表示dq轴电流分量指令值和实际值。ucs表示iires故障控制过程中的不饱和控制状态(unsaturated control state)，scs表示iires故障控制过程中的饱和控制状态(saturated control state)。
23、依据式(6)设置两条搜寻路径。搜寻路径一：在初始化和搜寻电流内环pi参数kip、kii和饱和限幅参数m过程中，始终满足式(6)中的ucs条件；搜寻路径二：在初始化和搜寻电流内环pi参数kip和饱和限幅参数m过程中，始终满足式(6)中的scs条件。
24、7)将式(4)目标函数导入至pso算法中，并分别依据搜寻路径一、二所设置的规则搜索最优解，分别得到参数kip、kii、m的两组解kip1、kii1、m1和kip2、kii2、m2。
25、8)将步骤7)中的两组解kip1、kii1、m1和kip2、kii2、m2，分别代入simulink中的电流内环仿真模型计算，得到dq轴暂态电流数据。将两组计算数据与实际数据导入式(4)计算出两个相似度数值q1和q2。选取数值更小的q所对应的辨识值为最终的参数值。
26、9)将辨识出的锁相环pi参数kppll、kipll、电流内环pi参数kip、kii、饱和限幅参数m代入式(7)、(8)可得iires输出短路电流的dq轴分量，再代入式(9)即可准确计算iires的暂、稳态短路电流。
27、
28、其中，
29、
30、式(7)、(8)中，下标可以为d或q，分别表示标有下标的量属于d轴坐标或q轴坐标；tf为iires发生故障的时刻；表示iires在故障前和故障后的电流指令值；l、r为iires出口滤波器的等值电感和电阻；
31、
32、式中，ia、ib、ic表示风光发电单元的三相短路电流，id、iq是式(7)计算出的d轴和q轴电流分量。
【技术保护点】
1.基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤1)中，IIRES中的LVRT环节无功支撑系数K的辨识方法为：先提取三相电压、电流数据的幅值、相位，代入式(1)计算得到。
3.根据权利要求2所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤2)中，在辨识IIRES锁相环PI参数前，需对数据按时序分割为两段，分割方法为提取三相电流数据的希尔伯特变换，得到包络线E(t)，再判断E(t)何时满足式(2)，此时的时刻为t1，从而将数据划分为(0,t1)和(t1,end)两段。
4.根据权利要求3所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤3)中，将PSO算法原有的目标函数替换为(4)；取0～t1时间段内的三相电压和电流数据；在Simulink搭建锁相环控制结构的仿真模型，并与MATLAB中的PSO算法联动，将所取数据代入上述所构建的算法中计算。>
5.根据权利要求3所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤4)中，根据步骤2)得到的t1，只选取0～t1时间段内的三相电压、电流数据输入至式(5)，得到IIRES的输出dq轴电流分量。
6.根据权利要求5所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤6)、7)中，给PSO算法的初始化和搜索过程增加了一个约束方程，该方程将PSO搜索空间划分为了两块，PSO将分别在两个子空间中搜寻，并分别求出两个局部最优解，其他操作仍旧按照现有PSO方法进行。
7.根据权利要求6所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤8)中，对比步骤6)中所计算的两个局部最优解所对应的目标函数值，更小目标函数值所对应的局部最优解即为全局最优解，输出为电流内环PI参数和饱和限幅参数。
8.根据权利要求1所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤9)中，将步骤1)～8)计算所得IIRES故障控制参数输入式(8)、(9)，获得IIRES暂、稳态三相短路电流。
9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。
10.一种电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤1)中，iires中的lvrt环节无功支撑系数k的辨识方法为：先提取三相电压、电流数据的幅值、相位，代入式(1)计算得到。
3.根据权利要求2所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤2)中，在辨识iires锁相环pi参数前，需对数据按时序分割为两段，分割方法为提取三相电流数据的希尔伯特变换，得到包络线e(t)，再判断e(t)何时满足式(2)，此时的时刻为t1，从而将数据划分为(0,t1)和(t1,end)两段。
4.根据权利要求3所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤3)中，将pso算法原有的目标函数替换为(4)；取0～t1时间段内的三相电压和电流数据；在simulink搭建锁相环控制结构的仿真模型，并与matlab中的pso算法联动，将所取数据代入上述所构建的算法中计算。
5.根据权利要求3所述的一种基于分级解耦参数辨识的风光发电单元短路电流计算方法，其特征在于，所述步骤4)中，根据步骤2)得到的t1，只选取0～t1时间段内的三相电压、电流数据输入至式(5)，得到iires...
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