[发明专利]一种电力系统扰动后的动态频率估计测量方法

摘要

一种电力系统扰动后的动态频率估计测量方法，其步骤主要是：A、训练：A1、动态时域仿真得到10个初始输入向量；A2、算出11个次生输入向量；A3、由A1和A2步的向量拼接成输入特征值向量，A4、动态时域仿真还得到动态频率；A5、由A3和A4步的数据完成对预测模型的训练；B、测试：B1：在线监测出10个初始测试输入向量；B2、若发电机电磁功率向量中有零元素，则判定发生扰动，转B3步；B3、算出11个次生测试输入向量；B4、将B1和B3步的向量串接，组成测试输入特征值向量；B5、将测试输入特征值向量输入预测模型，模型输出扰动后的估计动态频率。其估计测量快速、精度高、误差小。

主权项

1.一种电力系统扰动后的动态频率估计测量方法，其步骤是：/nA、预测模型的训练：/nA1、初始输入向量的生成：/n记录系统中的第i台发电机的惯性时间常数H_i；同时，记录发电机的最大机械功率P_i，得到发电机的最大机械功率向量P＝{P₁,P₂,...,P_i,...,P_I}；其中i为系统中发电机的编号，i∈{1,2,…,I}，I为系统中发电机的总数；/n通过动态时域仿真，得到系统在第n级负荷水平下、切除第g台发电机的以下编号(1)-(10)的10个初始输入向量：其中，g∈{1,2,…,I}被切除发电机在系统中的序号；/n(1)负荷水平向量其中，n为负荷水平的级数，n∈{1,2,…,N}，N为负荷水平的最大级数；/n(2)扰动前时刻发电机的电磁功率向量/n /n其中，-1表示扰动前时刻，表示扰动前时刻第i台发电机的电磁功率；/n(3)扰动时刻发电机的电磁功率向量其中，0表示扰动时刻，表示扰动时刻第i台发电机的电磁功率；/n(4)扰动前时刻发电机的机械功率向量/n 其中，表示扰动前时刻第i台发电机的机械功率；/n(5)扰动前时刻发电机的无功功率向量其中，表示扰动前时刻第i台发电机的无功功率；/n(6)扰动时刻发电机的无功功率向量其中，表示扰动时刻第i台发电机的无功功率；/n(7)扰动时刻节点电压向量其中，k为系统中的节点的序号，k∈{1,2,…,K}，K为系统中节点的总数，表示扰动时刻第k个节点的电压；/n(8)扰动时刻节点相角向量其中，表示扰动时刻第k个节点的相角；/n(9)扰动时刻负荷节点有功功率向量其中，j为系统中的负荷节点的序号，j∈{1,2,…,J}，J为系统中负荷节点的总数，表示扰动时刻第j个负荷节点的有功功率；/n(10)扰动时刻负荷节点的无功功率向量/n 其中，为扰动时刻第j个负荷节点的无功功率；/nA2、次生输入向量的生成：/n由A1步的数据计算出以下编号为(11)-(21)的，系统在第n级负荷水平下、切除第g台发电机的11个次生输入向量：/n(11)扰动前时刻发电机电磁功率总量向量其中，/n(12)扰动时刻发电机电磁功率总量向量其中，/n(13)扰动时刻发电机的备用功率向量/n 其中，表示扰动时刻第i台发电机的备用功率；/n(14)扰动时刻发电机的功率缺额向量/n 其中，表示扰动时刻第i台发电机的功率缺额；/n(15)扰动前时刻发电机机械功率总量其中，/n(16)扰动前时刻发电机无功功率总量其中，/n(17)扰动时刻发电机无功功率总量其中，/n(18)扰动时刻发电机备用功率总量其中，/n(19)扰动时刻发电机对动态频率的影响向量其中，为扰动时刻第i台发电机对动态频率的影响值，/n(20)扰动时刻负荷有功功率总量其中，/n(21)扰动时刻负荷节点的无功功率总量/nA3、输入特征值向量的生成：/n将A1步的10个初始输入向量与A2步的11个次生输入向量依次串接，构成在第n级负荷水平下切除第g台发电机的输入特征值向量X_g,n，每个输入特征值向量X_g,n的长度为8I+2K+2J+9，输入特征值向量X_g,n的总个数为I×N个；/nA4、动态频率的生成：/n在A1步的动态时域仿真时，还同时得到系统在负荷水平n下切除第g台发电机、在采样时刻t的第i台发电机的转子角频率采样时刻t∈{-1，0，1，...，T-2}；其中，t＝-1，0，1，...，T-2，分别表示扰动前时刻、扰动时刻、扰动后第1时刻，......，扰动后的第T-2时刻，T为采样时刻的总数；/n进而计算出负荷水平n下切除第g台发电机，在采样时刻t系统的频率/n然后得到负荷水平n下切除第g台发电机，在采样时刻t系统的输出向量ω_g,n即动态频率ω_g,n，动态频率ω_g,n中的频率个数为T个；动态频率ω_g,n的总个数为I×N个；/nA5、训练/n用深度置信网络建模方法构建出动态频率预测模型；在I×N个输入特征值向量X_g,n和I×N个输出向量ω_g,n中，分别抽出80％的输入特征值向量X_g,n和对应的输出向量ω_g,n作为训练向量集，其余20％的输入特征值向量X_g,n和20％的输出向量ω_g,n作为测试向量集；然后对动态频率预测模型进行训练，得到最佳精度的动态频率预测模型，完成训练；/nB、测试/nB1：初始测试输入向量的生成：/n在电力系统的运行过程中，监测得到系统的以下10个初始测试输入向量：/n当前时刻的负荷水平向量其中，n^m为当前时刻负荷水平的级数，n^m∈{1,2,…,N}，m代表当前时刻；/n前一时刻发电机的电磁功率向量/n /n其中，m-1表示前一时刻，表示前一时刻第i台发电机的电磁功率；/n当前时刻发电机的电磁功率向量E^m，其中，表示当前时刻第i台发电机的电磁功率；/n前一时刻发电机的机械功率向量M^m-1，其中，表示前一时刻第i台发电机的机械功率；/n前一时刻发电机的无功功率向量Q^m-1，其中，表示前一时刻第i台发电机的无功功率；/n当前时刻发电机的无功功率向量Q^m，其中，表示当前时刻第i台发电机的无功功率；/n当前时刻节点电压向量V^m，其中，表示当前时刻第k个节点的电压；/n当前时刻节点相角向量θ^m，其中，表示当前时刻第k个节点相角；/n当前时刻负荷节点有功功率向量d^m，其中，表示当前时刻第j个负荷节点的有功功率；/n当前时刻负荷节点的无功功率向量W^m，其中，为当前时刻第j个负荷节点的无功功率；/nB2、扰动的判定/n若当前时刻发电机的电磁功率向量E^m中有零元素，则判定系统发生扰动，进行B3步的操作；否则，重复B1步的操作；/nB3、次生测试输入向量的生成：/n根据B1步监测得到的数据计算出以下11个次生测试输入向量：/n前一时刻发电机电磁功率总量向量其中，/n当前时刻发电机电磁功率总量向量其中，/n当前时刻发电机的备用功率向量R^m，/n 其中，表示当前时刻第i台发电机的备用功率；/n当前时刻发电机的功率缺额向量L^m,其中，表示当前时刻第i台发电机的功率缺额；/n前一时刻发电机机械功率总量其中，/n前一时刻发电机无功功率总量其中，/n当前时刻发电机无功功率总量其中，/n当前时刻发电机备用功率总量其中，/n当前时刻发电机对动态频率的影响向量f^m＝{f₁^m,f₂^m,...,f_i^m,...f_I^m}，其中，f_i^m为当前时刻第i台发电机对动态频率的影响值，/n当前时刻负荷有功功率总量其中，/n当前时刻负荷节点的无功功率总量/nB4、测试输入特征值向量的生成：/n将B1步的10个初始测试输入向量与B2步的11个次生测试输入向量依次串接，构成测试输入特征值向量X，该测试输入特征值向量X的长度为8I+2K+2J+9；/nB5、电力系统扰动后的动态频率的估计：/n将测试输入特征值向量X输入动态频率预测模型，动态频率预测模型输出的特征输出向量其中m+l表示从当前时刻后的第l个时刻、l∈{-1,0,1,2,…T-2}，为特征输出向量中的第l+2个特征值；该特征输出向量即为电力系统扰动后的估计动态频率其中第l+2个估计频率为m+l时刻即当前时刻后的第l个时刻的估计频率。/n