[发明专利]一种高压直流输电换相重叠角实时估值的方法

摘要

一种高压直流输电换相重叠角实时估值的方法，利用仿真软件对交直流混联网络进行网格式的电磁暂态仿真，标定仿真数据中触发脉冲对应的时刻，并针对每个时刻，构建特征向量，同时采集换相实际触发之后的实测换相重叠角与准稳态模型推导的换相重叠角之差作为标记，构建数据集，同时分割训练集与测试集，完成全连接BP神经网络的训练工作；在实际运行现场，训练好的BP神经网络基于换相触发时刻之前1ms时间窗的信息快速估算换相重叠角的准稳态模型误差修正值，并叠加在准稳态模型的输出值之上作为换相重叠角的估计值；本发明克服了高压直流输电重叠角只能实测获得而难以实时计算的问题，在直流系统控制领域具有广泛的工程应用前景。

主权项

1.一种高压直流输电换相重叠角实时估值的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用仿真软件对交直流混联网络进行网格式的电磁暂态仿真，获取太字节级别的运行数据，数据应尽可能地涵盖该系统的所有可能运行方式，为了保证换相角实时估计方法的可靠性，原始数据应包括故障数据及非故障数据；(2)标定仿真数据中触发脉冲对应的时刻，并针对每个时刻，构建特征向量，具体而言，为整流侧和逆变侧的直流电流Idr/i、直流电压udr/i和交流侧电流Iacr/i、交流电压Uacr/i，特征向量构建如下：x＝[Idr/i,vdr/i,Iacr/i,Uacr/i]；(3)对于标定的仿真数据中的触发脉冲的时刻，获取其对应的换相过程中的真实换相重叠角μ，并且与基于准稳态模型推导的换相重叠角作差，获得在准稳态解之上的修正值Δμ，以此作为标记，具体计算方法如下：其中，Xc为换相漏抗，Id为直流电流平均值，Uxy为x相与y相换相对应的交流线电压，α为延迟触发角；(4)根据步骤(2)与步骤(3)得到的特征向量与标记，构建测试集与训练集，结合利用Adam梯度下降法，训练一个n层BP神经网络，n默认取值为3；(5)当测试集上的BP神经网络的拟合误差满足现场工程运行要求时，固化神经网络的参数值，模型转移到现场实际运用场景；(6)现场运行过程中，在触发脉冲1ms之前得到实时测量交直流特征量，构建现场实测的特征向量，特征向量的构建与步骤(2)相同，将实测特征向量输入至提前训练好的BP神经网络中，得到换相重叠角的估计修正量(7)根据实测值实时计算准稳态解μ_{quasi_steady}，并与神经网络的输出的换相重叠角的估计修正量相加，得到换相重叠角的估计值