本申請涉及電力系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測，特別是涉及一種電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法、系統(tǒng)及設備。

背景技術：

1、大規(guī)模新能源的并網是實現(xiàn)能源綠色低碳的必由之路，使得傳統(tǒng)電網發(fā)生了深刻性的變化，正在向“高比例電力電子設備”和“高比例新能源”為特征的新型電力系統(tǒng)轉變。這使得電力系統(tǒng)的慣量水平降低，頻率穩(wěn)定性問題日益突出。準確估計電力系統(tǒng)的慣性中心頻率對于頻率穩(wěn)定性分析和控制策略設計至關重要。

2、在實際應用中，慣性中心頻率通常是在電力系統(tǒng)動態(tài)仿真階段計算的。對于大型系統(tǒng)來說是一個耗時的過程，無法實現(xiàn)在線計算。相量測量單元(phasormeasurementunit，pmu)使得在線計算慣性中心頻率成為可能。然而，pmu造價昂貴，不可能覆蓋所有節(jié)點。

3、目前，進行電力系統(tǒng)動態(tài)狀態(tài)估計(dynamic?state?estimation，dse)主要以卡爾曼濾波算法及衍生算法為主，比如擴展卡爾曼濾波(extended?kalman?filter，ekf)、無跡卡爾曼濾波(unscentedkalmanfilter，ukf)、容積卡爾曼濾波(cubature?kalman?filter，ckf)等。然而，面對高階非線性的電力系統(tǒng)，ekf存在截斷誤差大、ukf存在濾波發(fā)散、ckf存在協(xié)方差矩陣非正定或不對稱的情況，顯然無法適應新型電力系統(tǒng)dse對濾波算法數(shù)值穩(wěn)定性的要求。

技術實現(xiàn)思路

1、本申請的目的是提供一種電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法、系統(tǒng)及設備，可提高電力系統(tǒng)慣性中心頻率的運算速度、精度和數(shù)值穩(wěn)定性。

2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝巳缦路桨福?/p>

3、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，所述電力系統(tǒng)中包括多個同步發(fā)電機，所述電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法包括：

4、構建電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，并初始化所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量；

5、在預先設定的估計時段內，基于所述電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，實時采集所述電力系統(tǒng)的運行數(shù)據；

6、基于所述電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，根據所述估計時段內各時刻所述電力系統(tǒng)的運行數(shù)據，采用基于平方根的容積卡爾曼濾波算法，對所述電力系統(tǒng)進行狀態(tài)預測和量測更新；

7、根據所述估計時段內最后一個時刻所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)預測結果，確定所述電力系統(tǒng)的慣性中心頻率。

8、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計系統(tǒng)，包括：

9、動態(tài)狀態(tài)估計模型構建模塊，用于構建電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，并初始化所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量；

10、量測數(shù)據采集模塊，與所述動態(tài)狀態(tài)估計模型構建模塊連接，用于在預先設定的估計時段內，基于所述電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，實時采集所述電力系統(tǒng)的運行數(shù)據；

11、動態(tài)狀態(tài)估計模塊，與所述量測數(shù)據采集模塊連接，用于基于所述電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，根據所述估計時段內各時刻所述電力系統(tǒng)的運行數(shù)據，采用基于平方根的容積卡爾曼濾波算法，對所述電力系統(tǒng)進行狀態(tài)預測和量測更新；

12、慣性中心頻率在線計算模塊，與所述動態(tài)狀態(tài)估計模塊連接，用于根據所述估計時段內最后一個時刻所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)預測結果，確定所述電力系統(tǒng)的慣性中心頻率。

13、第三方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機設備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)上述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法的步驟。

14、根據本申請?zhí)峁┑木唧w實施例，本申請公開了以下技術效果：

15、本申請?zhí)峁┝艘环N電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法、系統(tǒng)及設備，通過構建電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，并根據估計時段內采集的各時刻電力系統(tǒng)的運行數(shù)據，采用基于平方根的容積卡爾曼濾波算法(square?root?cubature?kalmanfilter，sr-ckf)，對電力系統(tǒng)進行狀態(tài)預測和量測更新，相較于ekf、ukf和ckf進行電力系統(tǒng)動態(tài)狀態(tài)估計，提升了運算速度、濾波精度和數(shù)值穩(wěn)定性，進一步根據估計時段內最后一個時刻的狀態(tài)預測結果，實現(xiàn)了電力系統(tǒng)慣性中心頻率的在線準確估計。

技術特征：

1.一種電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，所述電力系統(tǒng)中包括多個同步發(fā)電機，其特征在于，所述電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法包括：

2.根據權利要求1所述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，其特征在于，所述電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型包括系統(tǒng)方程和量測方程；

3.根據權利要求1所述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，其特征在于，基于所述電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，實時采集所述電力系統(tǒng)的運行數(shù)據，具體包括：

4.根據權利要求3所述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，其特征在于，基于最大化經驗可觀測行格拉姆矩陣的行列式及所述電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，確定相量測量單元在所述電力系統(tǒng)中的最優(yōu)位置，具體包括：

5.根據權利要求4所述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，其特征在于，采用公式g＝htr-1h計算格拉姆矩陣；其中，g為格拉姆矩陣，h為量測矩陣，r為量測噪聲協(xié)方差矩陣，上標t表示轉置運算。

6.根據權利要求1所述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，其特征在于，基于平方根的容積卡爾曼濾波算法采用以下公式，對所述電力系統(tǒng)進行狀態(tài)預測：

7.根據權利要求1所述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，其特征在于，基于平方根的容積卡爾曼濾波算法采用以下公式，對所述電力系統(tǒng)進行量測更新：

8.根據權利要求1所述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，其特征在于，所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)預測結果包括每個同步發(fā)電機的角速度估計值；

9.一種電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計系統(tǒng)，應用于權利要求1-8任一項所述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法，其特征在于，所述電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計系統(tǒng)包括：

10.一種計算機設備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)權利要求1-8中任一項所述的電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法的步驟。

技術總結
本申請公開了一種電力系統(tǒng)的慣性中心頻率在線估計方法、系統(tǒng)及設備，涉及電力系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測領域，該方法包括：構建電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，并初始化所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量；在預先設定的估計時段內，基于電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，實時采集電力系統(tǒng)的運行數(shù)據；基于電力系統(tǒng)的動態(tài)狀態(tài)估計模型，根據估計時段內各時刻電力系統(tǒng)的運行數(shù)據，采用基于平方根的容積卡爾曼濾波算法，對電力系統(tǒng)進行狀態(tài)預測和量測更新；根據估計時段內最后一個時刻電力系統(tǒng)的狀態(tài)預測結果，確定電力系統(tǒng)的慣性中心頻率。本申請?zhí)岣唠娏ο到y(tǒng)慣性中心頻率的運算速度、精度和數(shù)值穩(wěn)定性。

技術研發(fā)人員：蔡東升,黃琦,關澤祥,邢雁凱,陳振
受保護的技術使用者：成都理工大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/11/14