本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)穩(wěn)定性分析領(lǐng)域，特別涉及一種適用于風(fēng)電場次同步振蕩實時檢測的方法研究。

背景技術(shù)：

1、近年來，高比例新能源和高比例電力電子設(shè)備逐步成為電力系統(tǒng)發(fā)展的重要趨勢和關(guān)鍵特性，伴隨著大容量風(fēng)電遠(yuǎn)距離并網(wǎng)，其引發(fā)的穩(wěn)定性問題越發(fā)嚴(yán)重。其中，快速響應(yīng)的電力電子設(shè)備與電網(wǎng)動態(tài)交互作用會產(chǎn)生次同步振蕩問題，可能影響電網(wǎng)和設(shè)備的穩(wěn)定運行，并且振蕩信號呈現(xiàn)多模態(tài)、非線性、時變性特征，辨識越發(fā)困難。

2、目前，學(xué)者們提出的次同步振蕩參數(shù)辨識方法可總結(jié)為兩類：基于信號模型和基于數(shù)據(jù)分解。其中，基于信號模型的主要是建立詳細(xì)的數(shù)據(jù)模型，通過數(shù)學(xué)計算或者參數(shù)估計來進行參數(shù)求解和辨識，常用的包括特征值分析法、卡爾曼濾波和矩陣束算法等，但這些方法存在模型建立和定階困難，辨識精度得不到保證，并且不能有效反映強非線性電力系統(tǒng)的振蕩動態(tài)特性。隨著廣域測量系統(tǒng)在電力系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)測的大規(guī)模使用，越來越多的算法被應(yīng)用到振蕩信號參數(shù)分析，主要包括傅里葉變換類監(jiān)測算法(快速傅里葉變換、離散傅里葉變換等)、模態(tài)分解類算法(經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解emd、變分模態(tài)分解vmd、小波變換等)以及其他監(jiān)測方法(數(shù)字濾波器提取振蕩信號、隨機減量技術(shù)求解等)。其中，傅里葉變換易產(chǎn)生頻譜泄露，無法得到各頻率分量出現(xiàn)時刻相關(guān)信息，經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解可能發(fā)生模態(tài)混疊，小波變換難以選擇基函數(shù)。為提高辨識精度和計算速度，不少研究選擇融合多個算法，如融合emd和希爾伯特變化ht，實現(xiàn)模態(tài)信號的瞬時參數(shù)求解；融合vmd和prony分析以提高prony的抗噪性；融合小波變化和k-means聚類算法實現(xiàn)頻率的準(zhǔn)確計算等。或引入其他學(xué)科領(lǐng)域研究方法，如土木結(jié)構(gòu)振蕩分析中常用的非線性模態(tài)分解和隨機減量技術(shù)rdt，對信號進行準(zhǔn)確分解，從而為振蕩參數(shù)辨識提供良好的數(shù)據(jù)來源。

3、在上述研究的基礎(chǔ)上，本發(fā)明提出了一種風(fēng)電場次同步振蕩實時檢測方法。對不斷更新的短時窗數(shù)據(jù)展開分析，首先采用奇異譜分析方法實現(xiàn)信號降噪及模態(tài)分解自適應(yīng)參數(shù)選取，然后結(jié)合改進變分模態(tài)分解和對稱差分能量算子，對獲取的相關(guān)有效模態(tài)進行參數(shù)辨識。本發(fā)明提出的振蕩檢測方法具備較高時頻測量精度和較好的動態(tài)性能，能夠準(zhǔn)確、連續(xù)反映系統(tǒng)運行狀態(tài)變化過程。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為實現(xiàn)風(fēng)電場次同步振蕩參數(shù)實時辨識，本文提出了一集降噪處理、模態(tài)分解與參數(shù)辨識為一體的振蕩檢測方法。

2、本發(fā)明是采用以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

3、首先采用滑動時窗不斷獲取并網(wǎng)線路電流，接著采用奇異譜分析方法對獲取的數(shù)據(jù)進行降噪處理；然后根據(jù)ssa過程中求取的分組有效階數(shù)，自適應(yīng)確定vmd模態(tài)數(shù)，對降噪后信號進行vmd分解，獲得有效模態(tài)；之后對相關(guān)模態(tài)應(yīng)用對稱差分能量算子求解瞬時頻率和幅值，進而求解得到系統(tǒng)振蕩參數(shù)。

4、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，該方案包括以下步驟：

5、步驟a1：采集電力系統(tǒng)中相關(guān)電流、電壓或功率信號作為原始數(shù)據(jù)，通過窗口時序滑動分析樣本；

6、步驟a2：采用奇異譜分析方法對采樣數(shù)據(jù)進行降噪處理；

7、步驟a3：根據(jù)奇異譜分析分組環(huán)節(jié)獲取的有效模態(tài)數(shù)自適應(yīng)確定分解個數(shù)，對降噪后信號進行vmd分解；

8、步驟a4：采用三點對稱差分能量算子計算分解得有效模態(tài)的瞬時幅值和頻率，求取相關(guān)振蕩參數(shù)，進而評估系統(tǒng)穩(wěn)定性。

9、進一步的，所述的步驟a1包括：

10、步驟a11：獲取風(fēng)電場并網(wǎng)線路電流數(shù)據(jù)，設(shè)定滑動窗口長度為0.2s，滑動步長為0.02s，數(shù)據(jù)采樣率為原始數(shù)據(jù)采樣率，實現(xiàn)電流數(shù)據(jù)的實時獲?。?/p>

11、步驟a12：為避免vmd分解存在的端口效應(yīng)對振蕩參數(shù)辨識造成誤差，在使用能量算子計算瞬時參數(shù)時選取子窗口進行辨識，子窗口為滑動窗口邊界各縮進0.01s，子窗口隨窗口滑動不斷變化。

12、進一步的，所述的步驟a3包括：

13、步驟a31：根據(jù)ssa計算結(jié)果確定分解模態(tài)數(shù)m，對降噪后數(shù)據(jù)進行自適應(yīng)vmd分解；

14、步驟a32：設(shè)定相關(guān)系數(shù)閾值篩選有效模態(tài)，其表達式為：

15、

16、其中um(t)為vmd分解得各分量，yi(t)為原始信號，rh閾值δ設(shè)定為每次分解獲得的最大相關(guān)系數(shù)的1/10；

17、步驟a33：對于分解得到各imf分量，實時計算其分析子窗口能量，當(dāng)某一分量在連續(xù)3-4個時窗中能量持續(xù)增大，則需要重點關(guān)注該模態(tài)，定義能量公式如下：

18、

19、其中，n為對應(yīng)分析子窗口中的采樣個數(shù)，在實際應(yīng)用中，為提高運行速度，可直接分析能量持續(xù)增加的模態(tài)。

20、該技術(shù)與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下有益效果：

21、本發(fā)明提供的風(fēng)電場次同步振蕩檢測方法，對不斷滑動的寬時窗數(shù)據(jù)展開分析，通過結(jié)合ssa降噪和自適應(yīng)vmd分解，有效提高了vmd的抗噪能力和分解準(zhǔn)確性，同時對稱差分能量算子具有很強的在線應(yīng)用能力，可以快速計算獲取振蕩模態(tài)瞬時參數(shù)，該振蕩檢測方法對瞬時參數(shù)的辨識能夠快速、準(zhǔn)確得反映系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)變，以及sso振蕩特性變化過程。該方法無需先驗知識，適用于時變的多模態(tài)信號，并且能夠定位系統(tǒng)突變點，直觀、連續(xù)地反映系統(tǒng)狀態(tài)變化過程，有利于sso特性的進一步研究。

技術(shù)特征：

1.一種風(fēng)電場次同步振蕩實時檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟s1包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟s3包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種適用于風(fēng)電場次同步振蕩實時檢測方法。首先采用滑動時窗不斷獲取并網(wǎng)線路電流，接著使用奇異譜分析方法對獲取的數(shù)據(jù)進行降噪處理，然后根據(jù)SSA過程中求取的分組有效階數(shù)自適應(yīng)確定VMD模態(tài)數(shù)，對降噪后信號進行VMD分解，獲得有效模態(tài)；之后對相關(guān)模態(tài)應(yīng)用對稱差分能量算子求解瞬時頻率和幅值，進而求解得到系統(tǒng)振蕩參數(shù)。最后，基于直驅(qū)風(fēng)電場并網(wǎng)數(shù)據(jù)進行仿真測試。本發(fā)明所述的次同步振蕩實時檢測方法具備較高時頻測量精度和較好的動態(tài)性能，能夠準(zhǔn)確、連續(xù)反映系統(tǒng)運行狀態(tài)變化過程，對系統(tǒng)穩(wěn)定性評估、振蕩分析與抑制研究及擾動源定位研究具有一定指導(dǎo)意義。

技術(shù)研發(fā)人員：高本鋒,丁雨晴
受保護的技術(shù)使用者：華北電力大學(xué)（保定）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6