[发明专利]一种实时判定电力系统低频振荡辨识信号扰动的方法有效

专利信息
申请号: 201110169192.5 申请日: 2011-06-22
公开(公告)号: CN102227086A 公开(公告)日: 2011-10-26
发明(设计)人: 陈刚;张继红;王予疆;黄林;徐玉韬;潘永旗;刘贵富;刘波;刘尹;赵理;黎穆;古志明;李军;何潜;谢涛;谢林;赵勇帅;金明 申请(专利权)人: 重庆市电力公司;重庆大学
主分类号: H02J3/24 分类号: H02J3/24
代理公司: 重庆中之信知识产权代理事务所 50213 代理人: 涂强
地址: 400014 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要: 一种实时判定电力系统低频振荡辨识信号扰动的方法,它包括有如下的步骤:实时采集电力系统中随时间变化的N个低频振荡辨识信号数据,作为基础数据;将基础数据经腐蚀变换、膨胀变换、梯度变换处理后求取软阈值,然后获得判定序列值;进行低频振荡辨识信号扰动状态的判定;更新基础数据,重复执行前面的步骤。如此往复循环,实现实时判定电力系统低频振荡辨识信号扰动状态的目的。本发明可以实时准确判定当前低频振荡辨识信号处于稳定状态还是扰动状态,电力系统低频振荡预警系统可以依据此状态采用相应的技术处理方式,实现电力系统低频振荡模式的有效可靠辨识,从而为低频振荡的准确预警以及阻尼控制奠定坚实基础。
搜索关键词: 一种 实时 判定 电力系统 低频 振荡 辨识 信号 扰动 方法
【主权项】:
一种实时判定电力系统低频振荡辨识信号扰动的方法,它包括有如下的步骤:(1)、先设定低频振荡辨识信号扰动状态标志初值为无扰动;实时采信电力系统中随时间变化的N个低频振荡辨识信号数据,时间间隔为T,以此作为最初的基础数据;(2)、对当前的基础数据中进行处理,更加突显低频振荡辨识信号发生扰动时的幅值差异,具体进行处理方法如下:①、对基础数据进行腐蚀变换和膨胀变换:a、腐蚀变换:e(n)=min[f(n+m)‑g(m)]b、膨胀变换:d(n)=max[f(n‑m)+g(m)]上式中:f(n)是基础数据序列中,第n个数据所对应的功率值,且n≤N,其中N是基础数据序列的个数总和;g(m)是预先设定的结构元素序列,其中m=1,2,3,…,M,M是结构元素序列的个数总和,且M远小于N;e(n)是腐蚀变换后的数据序列,其中n=1,2,3,…,N;min[f(n+m)‑g(m)]是f(n+1)‑g(1)、f(n+2)‑g(2)、f(n+3)‑g(3)、…、f(n+M)‑g(M)序列数据中的最小值;d(n)是膨胀变换后的数据序列,其中n=1,2,3,…,N;max[f(n‑m)+g(m)]是f(n‑1)+g(1)、f(n‑2)+g(2)、f(n‑3)+g(3)、…、f(n‑M)+g(M)序列数据中的最大值;②、将步骤①中获得的膨胀变换序列值d(n)和腐蚀变换序列值e(n)进行梯度变换:G(n)=d(n)‑e(n),式中,G(n)是梯度变换后的数据序列,即膨胀变换序列值d(n)与腐蚀变换序列值e(n)就同一n值之差后得到的序列值;③、将步骤②中获得的梯度变换后的数据序列G(n)求取软阈值: σ = Σ n = 1 N | G ( n ) | / ( 0.6745 N ) , 式中,σ是软阈值;④、将步骤②中获得的梯度变换数据序列G(n)和步骤③求得的软阈值σ进行比较,当G(n)≤σ时,取判定值P(n)=0;当G(n)>σ时,取判定值P(n)=G(n)‑σ;从而获得作为判定低频振荡辨识信号扰动的判定序列值P(n);(3)、低频振荡辨识信号扰动状态的判定:①、当扰动状态标志是无扰动时,取出判定序列值P(n)的最后一个值P(N)与标准扰动阈值δ1相比较,如果P(N)≥δ1,那么,判定电力系统低频振荡辨识信号开始扰动,将扰动状态标志更改为已扰动;如果P(N)<δ1,那么,判定电力系统低频振荡辨识信号没有扰动;②、当扰动状态标志是已扰动时,取出判定序列值P(n)的最后Q个值分别与标准平稳阈值δ2相比较,且δ1是δ2的2‑8倍,如果Q个P(n)值均小于标准平稳阈值δ2,那么,判定电力系统低频振荡辨识信号结束扰动,将扰动状态标志更改为无扰动;如果Q个P(n)值至少有一个大于标准平稳阈值δ2,那么,判定电力系统低频振荡辨识信号继续扰动;(4)、每隔时间T,实时采集一个新的低频振荡辨识信号数据,在当前基础数据的基础上,剔除第一个低频振荡辨识信号数据,把新采集的一个低频振荡辨识信号数据加入到最后一个数据之后,以作为最新的基础数据,执行步骤(2);如此往复循环地执行步骤(2)、(3)、(4),实现实时判定电力系统低频振荡辨识信号扰动状态的目的。
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