本发明专利技术公开了一种基于灰色Verhulst模型的发电机功角预测方法。本发明专利技术将灰色Verhulst模型引入电网系统的发电机功角预测，并对灰色Verhulst模型进行改进，通过采集最新的两个数据确定补偿误差，对预测值进行修正，从而进一步提高预测精度。本发明专利技术还公开了一种基于灰色Verhulst模型的电网系统暂态失稳判别方法，以及应用该方法的电网系统暂态失稳判别装置。该方法实时辨识扰动的发生；继而进行扰动后功角轨迹的平滑预测；利用即时预测数值，估计发电机及全网的状态量，判别发电机角速度、惯量中心偏移角、最大角度差、同调群间隙角是否大于门槛值。若任一数值越限，则进行暂态失稳预警，并通过保护装置进行暂态预警。本发明专利技术具有预测精度高、适用性广泛的优点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种发电机功角预测方法，尤其涉及一种，适用于已建有广域量测系统(WAMS)的电网。
技术介绍
随着电力系统的互联、大规模交直流混合输电以及可再生能源的不断接入，对电力系统暂态稳定预警和控制提出了更新、更紧迫的要求。常规的第二道防线采用基于扰动事件的稳定控制技术，针对性强、控制速度快、可靠性高，但是依赖于模型和参数、离线仿真计算和预先给定的故障集，具有很大的局限性。由于PMU/WAMS的广泛应用，基于PMU/WAMS 广域实时量测的暂态失稳预测是电力系统的研究热点。实际上电力系统发生严重故障后， 基于广域的响应信息必然存在一定的变化规律。在系统暂态稳定破坏前，若能提取和挖掘出相关信息，可为暂态稳定实时预测和控制提供有力的依据。相量测量单元(PMU)以及广域测量系统(WAMS)的相继运用，实现了对发电机功角 (或者称为转子角度)等相关信息的实时监测，为观测全网的运行状态提供了有效的信息保证，也为暂态稳定性分析提供了关键的测量手段。但是，仅仅根据功角的历史数据，仍然无法提前做出稳定性的判别，只有对于功角曲线加以预测分析，超前并且准确地把握其走势， 才能在一定的时间裕度内采取措施，维持全网的稳定运行。扰动后功角轨迹的预测技术可分为两类其一为文献一《基于广域量测数据和导纳参数在线辨识的受扰轨迹预测》(电力系统自动化2007年第27卷第22期第6页)提出的基于网络降阶化简的功角轨迹超实时仿真方法；二是文献二《一种电力系统暂态稳定性快速实时预测方法》(中国电机工程学报1993年第13卷第6期第60页)基于曲线拟合的功角轨迹外推方法。由于后者完全基于数值序列分析和数据挖掘，而不依赖电力系统参数等先验知识，具有更好的应用前景，受到更多的关注。在文献二的基础上，根据曲线拟合模型的不同，文献三《GPS同步时钟用于电力系统暂态稳定性预测和控制》(电力系统自动化 1998年第22卷第6期第11页)提出了自回归差分法，但是自回归模型存在自修正因子，在预测的过程中，需要一个自我调节过程，且前期的调节时长不可控制，对预测的整体精度造成相当大的影响。文献四《基于WAMS的电力系统受扰轨迹预测》(电力系统自动化2006年第30卷第23期第27页)提出组合三角函数法，三角函数预测由正弦与余弦项累加构成，由于模型自身的周期变化性质，更适合对稳定轨迹进行预测；对于功角单调变化的失稳故障， 跟踪预测中会出现一定偏差。文献五《基于广域系统的快速暂态稳定预测方法》(电力系统自动化2007年第31卷第21期第1页)采用泰勒级数法，通过插值得到角速度轨迹，进而通过对连续时刻角速度进行积分来预测受扰功角轨迹，其实质是功角数据微分后预测再积分的操作，并没有从本质上提高预测效果。因此，传统的功角轨迹预测方法不能在保证预测精度的同时又有很好的普适性， 其工程实用性较差。为此，需要一种新的预测技术，所需数据少、计算时长短、对于各种特性的功角轨迹均有很好的预测效果。并结合及时可靠的暂态稳定判据，以便有效地与现有广域量测系统(WAMS)相结合，达到电力系统暂态失稳实时判别和预警的目的。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有功角轨迹预测方法不能在保证预测精度的同时又有很好的普适性的不足，提供一种基于，具有算法简单，精度高，预测时间长和鲁棒性好的特点。本专利技术的思路是采用无偏灰色Verhulst模型进行发电机功角预测。灰色模型最早由邓聚龙等人于1982年提出，通过对已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统未来运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。Verhulst主要面向近似S型变化数据(先递增再递减)预测。2009年由王正新等人提出的无偏灰色Verhulst模型，在原模型基础上消除了自身固有偏差，准确度更高，普适性更好。具体而言，本专利技术采用以下技术方案一种，用于具备广域量测系统的电网系统，所述广域量测系统包括用于对该电网系统中各发电机的功角进行实时测量的相量测量单元，其特征在于，该方法包括步骤A、提取相量测量单元在一定时间窗内的发电机功角测量数据，得到该时间窗内的发电机功角时间序列；步骤B、以步骤1得到的发电机功角时间序列权利要求1. 一种，用于具备广域量测系统的电网系统，所述广域量测系统包括用于对该电网系统中各发电机的功角进行实时测量的相量测量单元，其特征在于，该方法包括步骤A、提取相量测量单元在一定时间窗内的发电机功角测量数据，得到该时间窗内的发电机功角时间序列；步骤B、以步骤1得到的发电机功角时间序列05(4雄+办…，雄+ )}作为输入，根据以下的灰色Verhulst模型对时刻的发电机功角H+kT)进行预测，力采样起始时刻，η为采样个数力大于《的整数2.如权利要求2所述，其特征在于，该方法还包括步骤C、根据下式对步骤B得到的预测值B(”kT)进行误差补偿，得到最终预测数值 3we(t+m :3.如权利要求1所述，其特征在于，采样个数《的取值范围为5-10。4.一种基于灰色Verhulst模型的电网系统暂态失稳判别方法，所述电网系统具备广域量测系统，所述广域量测系统包括用于对该电网系统中各发电机的功角进行实时测量的相量测量单元，其特征在于，该方法包括步骤1、根据相量测量单元输出的各发电机功角实时测量数据，判断电网系统是否有扰动发生，如是，则转步骤2;步骤2、以相量测量单元在扰动发生后一定时间窗内输出的发电机功角时间序列作为输入，采用权利要求1、2或3所述对各发电机未来时刻的功角进行预测，得到未来时刻各发电机功角轨迹；步骤3、根据步骤2得到的未来时刻各发电机功角轨迹，求取各发电机及电网系统的状态参数，并判断状态参数是否超出预先设定的正常范围，如是，则判定为电网系统暂态失稳。5.如权利要求4所述基于灰色Verhulst模型的电网系统暂态失稳判别方法，其特征在于，步骤1所述根据相量测量单元输出的各发电机功角实时测量数据，判断电网系统是否有扰动发生，具体按照以下方法实时采集相量测量单元输出的各发电机功角，对连续时刻角速度数值进行差分运算， 得到角加速度时间序列体《<￡+乃,Δ雄+ 27)··),并判断下式是否成立，如是，则判断电网系统有扰动发生，6.如权利要求5所述基于灰色Verhulst模型的电网系统暂态失稳判别方法，其特征在于，所述突变门槛系数Γ的取值范围为3-5。7.如权利要求4所述基于灰色Verhulst模型的电网系统暂态失稳判别方法，其特征在于，步骤3中所述状态参数包括以下各状态参数中的至少一种角速度、惯量中心偏移角、 最大功角差、同调群间隙角；各状态参数的计算及相应的判断方法如下(1)角速度对预测得到的各发电机未来角度轨迹进行差分，并根据下式计算角速度数值8.如权利要求7所述基于灰色Verhulst模型的电网系统暂态失稳判别方法，其特征在于，所述时间设定值取值为100毫秒。9.如权利要求4-8任一项所述基于灰色Verhulst模型的电网系统暂态失稳判别方法， 其特征在于，该方法还包括步骤4、当判定电网系统暂态失稳时，进行预警并启动电网系统中的稳定控制装置。10.一种电网系统暂态失稳判别装置，所述电网系统具备广域量测系统，所述广域量测系统包括用于对该电网系统中各发电机的功角进行实时测量的相量测量单元，其特征在本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：赵晋泉，邓晖，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。