[发明专利]一种类强迫超低频振荡的判别方法及系统有效

专利信息
申请号: 201810553448.4 申请日: 2018-05-31
公开(公告)号: CN109001556B 公开(公告)日: 2020-09-04
发明(设计)人: 魏巍;梅生伟;常晓青;刘锋;沈沉;孙昕炜;周波;陈怡君 申请(专利权)人: 国网四川省电力公司电力科学研究院;清华大学
主分类号: G01R31/00 分类号: G01R31/00
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 王戈
地址: 610000 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 种类 强迫 低频 振荡 判别 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种类强迫超低频振荡的判别方法,其特征在于,包括:

获取发生了低频振荡的电网中各个发电机端口的实时量测数据;所述实时量测数据包括发电机转速、有功功率、无功功率、节点电压相角以及幅值;

根据所述实时量测数据定位振荡源机组;

提取所述振荡源机组所对应的端口供给能量的趋势分量;

对所述趋势分量分别进行线性拟合以及指数拟合,确定线性拟合均方根误差以及指数拟合均方根误差;

判断所述指数拟合均方根误差是否小于所述线性拟合均方根误差,得到第一判断结果;

若所述第一判断结果表示为所述指数拟合均方根误差小于所述线性拟合均方根误差,利用快速傅里叶算法对各个发电机的转速时间信号进行频域分析,确定各个所述发电机转速的幅频图以及相频图;

根据所述幅频图以及所述相频图确定任意两个发电机转速之间的相位差;

判断所述相位差是否均小于相位阈值,得到第二判断结果;

若所述第二判断结果表示为所述相位差均小于相位阈值,确定所述电网中的振荡类型为类强迫超低频振荡;所述类强迫超低频振荡为一种复杂机理的低频振荡,振荡的诱发原因是发电机控制器内部存在的不稳定模式,振荡机理类似于负阻尼振荡,在振荡持续阶段的表现形式接近于强迫振荡。

2.根据权利要求1所述的判别方法,其特征在于,所述根据所述实时量测数据定位振荡源机组,具体包括:

利用公式计算各个发电机节点的端口供给能量;其中,ESPi为第i台发电机的端口供给能量,Pi为第i台发电机的有功功率,Qi为第i台发电机的无功功率,Ui为第i台发电机的电压幅值,θi为第i台发电机的电压相角,i=1,…,I,I为系统中发电机总台数;t1是振荡开始的时刻;t2是发电机转速信号第一次出现前一个振荡周期的幅值与后一个振荡周期的幅值相等的时刻;[t1,t2]定义为振荡起始阶段;t2以后为等幅振荡阶段;

判断所述端口供给能量是否大于0,得到第三判断结果;

若所述第三判断结果表示为所述端口供给能量是否大于0,确定大于0的所述端口供给能量所对应的发电机为振荡源机组。

3.根据权利要求1所述的判别方法,其特征在于,所述提取所述振荡源机组所对应的端口供给能量的趋势分量,具体包括:

利用经验模式分解算法对所述振荡源机组的所对应的端口供给能量提取趋势分量。

4.根据权利要求1所述的判别方法,其特征在于,所述对所述趋势分量分别进行线性拟合以及指数拟合,确定线性拟合均方根误差以及指数拟合均方根误差,具体包括:

利用公式ED1D=at+c对所述趋势分量进行线性拟合,确定线性拟合均方根误差;

利用公式ED1D=ae2σt+c对所述趋势分量进行指数拟合,确定指数拟合均方根误差;其中,ED1D表示端口供给能量的趋势分量,t表示时间,e为指数函数运算符;a、c以及σ为常数。

5.根据权利要求1所述的判别方法,其特征在于,所述根据所述幅频图以及所述相频图确定任意两个发电机转速之间的相位差,具体包括:

根据各个所述发电机转速所对应的幅频图确定各个所述发电机的主导振荡频率;所述主导振荡频率为所述幅频图上幅值最大值所对应的频率;

根据所述相频图确定各个所述主导振荡频率所对应的相位;

根据所述相位确定各个所述发电机转速之间的相位差。

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