[发明专利]同期算法实时评估方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种同期算法实时评估方法，所述方法包括：获取不同的同期算法模型；获取同期过程中相角值样本；将所述相角值样本带入同期算法模型中，获取预测合闸时间；根据所述预测合闸时间计算同期算法模型的偏差和方差；根据所述偏差和方差计算同期算法模型的可靠值；选择所述可靠值最小的同期算法模型作为最终的算法模型。本发明允许在同一个装置中使用多种同期算法，在应用环境中，根据实时得到的数据对各算法进行评估、比较，获取可靠值，从而根据可靠值选择最优算法进行控制，达到提高同期合闸精度的目的。

技术领域

本发明涉及同期控制技术领域，具体是同期算法实时评估方法。

背景技术

随着芯片处理能力的提高，在同期控制领域出现了各种同期算法模型，从最简单的一次模型，到二次模型、多次模型，再到最小二乘法以及多次曲线拟合等模型。

算法模型越复杂，得到的理论同期合闸精度也越高。但这些高精度模型对测量的数据要求也越高。在外部数据理想的情况下，复杂的模型能得到更高的合闸精度；但在外部数据不理想的情况下，复杂的模型反而会带来更大的误差，合闸精度降低。

数据理想程度本身受两个方面的影响。一是内因，即装置能提供的测量精度；二是外因，这个因素比较多，如有干扰存在，或者电网本身稳定性不高等。这些因素往往是动态的，在不同的时间段我们得到的数据理想程度也不一样。这也导致不同的时间段，同样的算法得到的合闸精度也会不同。目前没有关于在具体的应用场景中如何对同期算法进行评估、选择的方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种同期算法实时评估方法，以解决现有技术中算法精度较低的问题。

为达到上述目的，本发明通过如下的技术方法实现：

一种同期算法实时评估方法，所述方法包括：

获取不同的同期算法模型；

获取同期过程中相角值样本；

将所述相角值样本带入同期算法模型中，获取预测合闸时间；

根据所述预测合闸时间计算同期算法模型的偏差和方差；

根据所述偏差和方差计算同期算法模型的可靠值；

选择所述可靠值最小的同期算法模型作为最终的算法模型。

进一步的，所述偏差的计算方法包括：

其中，Biasj为第j个同期算法模型的偏差，m为样本分组的组数，y_ji为第i时刻第j个同期算法模型的预测合闸时间，y_real为0时刻的预测合闸时间。

进一步的，所述方差的计算方法包括：

其中，Varj为第j个同期算法模型的方差，y_jk为第j个同期算法模型在第k时刻的预测合闸时间。

进一步的，所述可靠值的计算方法包括：

Relj＝Biasj*Varj (5)

其中，Relj为第j个同期算法模型的可靠值。

进一步的，所述预测合闸时间的计算方法包括：

y_ji＝f_j(Xi) (2)

其中，y_ji为第i时刻第j个同期算法模型的预测合闸时间，Xi为第i时刻的相角向量，f_j()为第j个同期算法模型。

进一步的，所述模型包括一次模型和二次模型。