CN116520005A - 一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法和装置 - Google Patents

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CN116520005A CN202310474729.1A CN202310474729A CN116520005A CN 116520005 A CN116520005 A CN 116520005A CN 202310474729 A CN202310474729 A CN 202310474729A CN 116520005 A CN116520005 A CN 116520005A
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Abstract

本发明提供了一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法和装置，方法包括：通过安装在场站的宽频相量监测装置，每隔预设时间周期采集机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据；选择基波频率，并判断电力系统是否受到扰动；当判断受到扰动时，记录节点时间窗内基波频率数据和设备输出有功功率；对模型各项参数进行辨识，获得对应的辨识模型，从而计算得到机组等效惯量。本申请通过安装在场站的宽频相量监测装置采集电流电压数据，并计算相应的宽频相量数据，在系统受到扰动时构建机组对应的辨识模型计算得到等效惯量，相比现有技术，实现了精细评估，提高了评估的准确性，使稳定性分析更加高效，更具全面性。

Description

一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法和装置
技术领域
本发明涉及电力系统稳定性分析领域，尤其涉及一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法和装置。
背景技术
随着新能源机组和电力电子设备在电力系统中的占比不断提高，新型电力系统的系统形态和运行特性发生显著变化，系统的安全稳定运行面临多种问题和挑战。其中，惯性降低是新型电力系统面临的主要问题之一，因为新能源机组通过电力电子接口并网，变流器两侧的原动输入功率与网侧输出电磁功率近乎解耦的原因，其不具备传统的基于旋转动能的惯量响应特性。而随着新能源占比不断增加，系统惯量逐渐下降，频率的稳定问题日益凸显。
目前，现有技术通过附加控制，使新能源机组参与惯量相应，但是其特性不同于传统发电机转子的固有惯量，且不用的控制策略间也存在差异。已有的惯量评估方法是基于大扰动数据对新型电力系统的整体惯量进行评估的，但是无法实现精细评估，例如，无法对具体地新能源机组/场站的惯量进行评估。
发明内容
本发明提供了一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法和装置，通过宽频相量监测计算机组的等效惯量，可以实现对电力系统的精细评估。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法，包括：
通过安装在场站的宽频相量监测装置，每隔预设时间周期采集机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据；
基于所述宽频相量数据选择基波频率，并根据当前周期的频率变化率，结合预设阈值，判断电力系统是否受到扰动；
当判断电力系统受到扰动时，记录所述宽频相量监测装置对应节点预设时间窗的基波频率数据和设备输出有功功率；其中，所述设备输出有功功率基于所述节点的三相电压电流数据计算得到；
根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，从而计算得到所述机组的等效惯量。
作为优选方案，所述根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，具体为：
通过状态变量滤波，对所述记录的基波频率数据和设备输出有功功率进行预处理；通过广域泊松矩函数对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行参数拟合，通过极大似然估计获得所述辨识模型。
作为优选方案，所述机组功率与频率响应模型，具体为：
其中，ai和bi为所述机组功率与频率响应模型的模型系数，m为所述机组功率与频率响应模型的模型阶数，s为拉普拉斯算子。
作为优选方案，所述计算得到所述机组的等效惯量，具体为：
根据下式计算所述机组的等效惯量TR：
其中，GR2(s)为所述辨识模型。
作为优选方案，所述计算相应的宽频相量数据，具体为：
通过汉宁加窗DFT变换对采集的机组群馈线的电流数据和母线电压数据进行频谱分析：
其中，m为A、B和C三相的标识，im(n)为第n个电压电流采样点，H(n)为汉宁窗函数，Im[k]代表每一相的频谱分析结果，k为谱线编号；
将频谱分析的结果作为所述宽频相量数据。
相应的，本发明还提供了一种基于宽频相量监测的机组惯量评估装置，包括宽频相量监测模块、判断模块、记录模块和计算模块；其中，
所述宽频相量监测模块，用于通过安装在场站的宽频相量监测装置，每隔预设时间周期采集机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据；
所述判断模块，用于基于所述宽频相量数据选择基波频率，并根据当前周期的频率变化率，结合预设阈值，判断电力系统是否受到扰动；
所述记录模块，用于当判断电力系统受到扰动时，记录所述宽频相量监测装置对应节点预设时间窗的基波频率数据和设备输出有功功率；其中，所述设备输出有功功率基于所述节点的三相电压电流数据计算得到；
所述计算模块，用于根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，从而计算得到所述机组的等效惯量。
作为优选方案，所述计算模块根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，具体为：
所述计算模块通过状态变量滤波，对所述记录的基波频率数据和设备输出有功功率进行预处理；通过广域泊松矩函数对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行参数拟合，通过极大似然估计获得所述辨识模型。
作为优选方案，所述机组功率与频率响应模型，具体为：
其中，ai和bi为所述机组功率与频率响应模型的模型系数，m为所述机组功率与频率响应模型的模型阶数，s为拉普拉斯算子。
作为优选方案，所述计算模块计算得到所述机组的等效惯量，具体为：
所述计算模块根据下式计算所述机组的等效惯量TR：
其中，GR2(s)为所述辨识模型。
作为优选方案，所述宽频相量监测模块计算相应的宽频相量数据，具体为：
所述宽频相量监测模块通过汉宁加窗DFT变换对采集的机组群馈线的电流数据和母线电压数据进行频谱分析：
其中，m为A、B和C三相的标识，im(n)为第n个电压电流采样点，H(n)为汉宁窗函数，Im[k]代表每一相的频谱分析结果，k为谱线编号；
将频谱分析的结果作为所述宽频相量数据。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
本发明提供了一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法和装置，所述机组惯量评估方法包括：通过安装在场站的宽频相量监测装置，每隔预设时间周期采集机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据；基于所述宽频相量数据选择基波频率，并根据当前周期的频率变化率，结合预设阈值，判断电力系统是否受到扰动；当判断电力系统受到扰动时，记录所述宽频相量监测装置对应节点预设时间窗的基波频率数据和设备输出有功功率；其中，所述设备输出有功功率基于所述节点的三相电压电流数据计算得到；根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，从而计算得到所述机组的等效惯量。本发明实施例通过安装在场站的宽频相量监测装置采集电流电压数据，并计算相应的宽频相量数据，在系统受到扰动时，通过构建机组对应的辨识模型，计算得到机组的等效惯量，相比现有技术对电力系统的整体惯量进行评估的技术方案，实现了精细评估，提高了评估的准确性，使新能源场站、电力系统和机组的稳定性分析更加高效，更具全面性。
附图说明
图1：为本发明基于宽频相量监测提供的机组惯量评估方法的一种实施例的流程示意图。
图2：为本发明基于宽频相量监测提供的机组惯量评估方法的另一种实施例的流程示意图。
图3：为本发明基于宽频相量监测提供的机组惯量评估装置的一种实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一:
首先对本申请涉及的一些概念作简单介绍。
新能源机组惯量的定义：惯性一般指并网设备存储或缓冲能量进而“抵抗”电网频率变化的能力，而惯量是衡量惯性大小的物理量。在传统同步机组中，常用来衡量同步机惯性大小的物理量包括转子转动惯量、转子动能和惯性时间常数等。当系统受到扰动后，转子通过释放或吸收旋转动能缓冲输出电磁功率与输入机械功率之差，进而抵抗网侧频率的变化。并且，在扰动初期，机组一次调频还未开始动作，即机械功率不变，则可以得到机组的惯性时间常数TJ满足：
式中，ΔPE为发电机电磁功率变化量，ω为转子角频率，t＝0+表示为扰动开始后一时刻。
新能源机组中没有实际的转动惯量，而是通过附加控制提供类似于同步机转动惯量的作用，因此，其称之为新能源机组的虚拟惯量。类似地，定义新能源机组的虚拟惯性时间常数TR满足：
式中，ΔPR为新能源机组输出功率变化量，fR为机组端口节点频率，由于新能源机组没有与同步机转子角频率对应的物理量，因此采用机组端口频率替代。可见，该定义和相应计算方法下的虚拟惯性时间常数可以有效地表征新能源机组响应系统频率变化，以及向系统提供有功功率支撑的能力；同时，其与同步机惯性时间常数量纲一致，可以用于衡量、对比新能源机组的惯量大小。
请参照图1和图2，图1和图2为本发明实施例提供的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法。本实施例提供的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法包括步骤S1至步骤S4；其中，
步骤S1，通过安装在场站的宽频相量监测装置，每隔预设时间周期采集机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据。
在本实施例中，将宽频相量监测装置安装在新能源场站中，每隔一预设周期ΔT，采集各新能源机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据，具体地，作为本实施例的一种举例，可以通过汉宁加窗DFT变换对采集的机组群馈线的电流数据和母线电压数据进行频谱分析：
其中，m为A、B和C三相的标识，im(n)对应第n个电压电流采样点，H(n)为汉宁窗函数，Im[k]代表每一相的频谱分析结果，k为谱线编号；
并且，将频谱分析的结果作为所述宽频相量数据。
步骤S2，基于所述宽频相量数据选择基波频率，并根据当前周期的频率变化率，结合预设阈值，判断电力系统是否受到扰动。
作为一种优选实施方案，考虑到频率支撑能力是工频频率下的一种稳定性表现，因此，本实施例有必要基于测量得到的宽频相量数据选取其中的基波频率。例如，某电力系统的运行额定功率为50Hz，则可以认为模态频率处于49至51Hz范围内的相量为基波相量，则其对应的频率为基波频率。需要说明的是，该处的筛选范围可以根据额定功率和系统的要求进行相应调整，其范围可以为49至51Hz，也可以是48至52Hz等等，如此类推。
进一步地，所述根据当前周期的频率变化率，结合预设阈值，判断电力系统是否受到扰动，具体为：
设定的阈值为ROCOFt_H，可以与优选为0.1Hz/s。
然后将当前周期ΔT内的频率变化率与该阈值ROCOFt_H进行比较：
当满足该条件时，认为系统受到扰动，此时执行步骤S3。
步骤S3，当判断电力系统受到扰动时，记录所述宽频相量监测装置对应节点预设时间窗的基波频率数据和设备输出有功功率；其中，所述设备输出有功功率基于所述节点的三相电压电流数据计算得到。
在判断电力系统受到扰动时，可以基于步骤S2所选择的基波频率，获取所述宽频相量监测装置对应节点预设时间窗ΔtH的基波频率数据以及设备输出有功功率。记录的ΔtH时间窗内的功率、频率数据，可以用于步骤S4对模型的各项参数进行辨识。
此外，当不满足该条件，也就是在当前周期ΔT内的频率变化率时，此时不对设备的惯量进行评估，也就是不执行步骤S3，而是执行完步骤S2之后，直接开始下一周期ΔT的监测，获取其机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据。
步骤S4，根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，从而计算得到所述机组的等效惯量。
在本实施例中，假设新能源机组加入附加控制后，其输出的有功功率与机组端口满足以下关系：
ΔPR＝GR1(s)ΔfR；
其中，GR1(s)表示新能源机组输出功率与机组端口频率响应关系的模型，ΔPR为新能源机组输出功率变化量，ΔfR为机组端口节点频率。
其中，i＝1,2,…,m；
式中，ai和bi为所述机组功率与频率响应模型的模型系数，m为所述机组功率与频率响应模型的模型阶数，s为拉普拉斯算子。
此时，可以结合步骤S3记录的ΔtH时间窗内的功率、频率数据，对模型GR1(s)的各项参数进行辨识。
具体的辨识过程包括：
通过状态变量滤波，对所述记录的基波频率数据和设备输出有功功率进行预处理，以减小输入信号中的噪声，避免对参数辨识的准确性产生影响；然后通过广域泊松矩函数对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行参数拟合，此时，也就是将频率变化量作为输入，功率变化量作为输出，认为该模型的响应变量满足泊松分布；然后通过极大似然估计获得模型参数ai和bi，获得最终的新能源机组功率-频率响应的辨识模型GR2(s)。上述过程可以通过MATLAB的System identification App完成。
在得到辨识模型GR2(s)后，通过下式计算新能源机组的等效惯量TR：
此外，根据电网结构以及安全稳定运行的要求，可以设定新能源机组的等效惯量阈值TRt，并通过TR＞TRt进行判定。若满足该判定条件，则认为改新能源机组的惯量满足系统的惯量需求，可以维持正常的运行状态，反之若不满足判定条件，在认为新能源机组惯量不足时，可以发出预警，以提示相关技术人员，采取控制增大设备的等效惯量等措施以解决该惯量不足的问题。在完成上述步骤后，可以整合新能源机组的惯量计算结果以及预警信息，并开始下一周期的监测。
相应的，参照图3，本发明还提供了一种基于宽频相量监测的机组惯量评估装置，包括宽频相量监测模块101、判断模块102、记录模块103和计算模块104；其中，
所述宽频相量监测模块101，用于通过安装在场站的宽频相量监测装置，每隔预设时间周期采集机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据；
所述判断模块102，用于基于所述宽频相量数据选择基波频率，并根据当前周期的频率变化率，结合预设阈值，判断电力系统是否受到扰动；
所述记录模块103，用于当判断电力系统受到扰动时，记录所述宽频相量监测装置对应节点预设时间窗的基波频率数据和设备输出有功功率；其中，所述设备输出有功功率基于所述节点的三相电压电流数据计算得到；
所述计算模块104，用于根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，从而计算得到所述机组的等效惯量。
作为优选方案，所述计算模块104根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，具体为：
所述计算模块104通过状态变量滤波，对所述记录的基波频率数据和设备输出有功功率进行预处理；通过广域泊松矩函数对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行参数拟合，通过极大似然估计获得所述辨识模型。
作为优选方案，所述机组功率与频率响应模型，具体为：
其中，ai和bi为所述机组功率与频率响应模型的模型系数，m为所述机组功率与频率响应模型的模型阶数，s为拉普拉斯算子。
作为优选方案，所述计算模块104计算得到所述机组的等效惯量，具体为：
所述计算模块104根据下式计算所述机组的等效惯量TR：
其中，GR2(s)为所述辨识模型。
作为优选方案，所述宽频相量监测模块101计算相应的宽频相量数据，具体为：
所述宽频相量监测模块101通过汉宁加窗DFT变换对采集的机组群馈线的电流数据和母线电压数据进行频谱分析：
其中，m为A、B和C三相的标识，im(n)为第n个电压电流采样点，H(n)为汉宁窗函数，Im[k]代表每一相的频谱分析结果，k为谱线编号；
将频谱分析的结果作为所述宽频相量数据。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
本发明提供了一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法和装置，所述机组惯量评估方法包括：通过安装在场站的宽频相量监测装置，每隔预设时间周期采集机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据；基于所述宽频相量数据选择基波频率，并根据当前周期的频率变化率，结合预设阈值，判断电力系统是否受到扰动；当判断电力系统受到扰动时，记录所述宽频相量监测装置对应节点预设时间窗的基波频率数据和设备输出有功功率；其中，所述设备输出有功功率基于所述节点的三相电压电流数据计算得到；根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，从而计算得到所述机组的等效惯量。本发明实施例通过安装在场站的宽频相量监测装置采集电流电压数据，并计算相应的宽频相量数据，在系统受到扰动时，通过构建机组对应的辨识模型，计算得到机组的等效惯量，相比现有技术对电力系统的整体惯量进行评估的技术方案，实现了精细评估，提高了评估的准确性，使新能源场站、电力系统和机组的稳定性分析更加高效，更具全面性。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法，其特征在于，包括：
通过安装在场站的宽频相量监测装置，每隔预设时间周期采集机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据；
基于所述宽频相量数据选择基波频率，并根据当前周期的频率变化率，结合预设阈值，判断电力系统是否受到扰动；
当判断电力系统受到扰动时，记录所述宽频相量监测装置对应节点预设时间窗的基波频率数据和设备输出有功功率；其中，所述设备输出有功功率基于所述节点的三相电压电流数据计算得到；
根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，从而计算得到所述机组的等效惯量。
2.如权利要求1所述的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法，其特征在于，所述根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，具体为：
通过状态变量滤波，对所述记录的基波频率数据和设备输出有功功率进行预处理；通过广域泊松矩函数对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行参数拟合，通过极大似然估计获得所述辨识模型。
3.如权利要求2所述的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法，其特征在于，所述机组功率与频率响应模型，具体为：
i＝1,2,…,m；
其中，ai和bi为所述机组功率与频率响应模型的模型系数，m为所述机组功率与频率响应模型的模型阶数，s为拉普拉斯算子。
4.如权利要求3所述的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法，其特征在于，所述计算得到所述机组的等效惯量，具体为：
根据下式计算所述机组的等效惯量TR：
其中，GR2(s)为所述辨识模型。
5.如权利要求1至4任意一项所述的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估方法，其特征在于，所述计算相应的宽频相量数据，具体为：
通过汉宁加窗DFT变换对采集的机组群馈线的电流数据和母线电压数据进行频谱分析：
其中，m为A、B和C三相的标识，im(n)为第n个电压电流采样点，H(n)为汉宁窗函数，Im[k]代表每一相的频谱分析结果，k为谱线编号；
将频谱分析的结果作为所述宽频相量数据。
6.一种基于宽频相量监测的机组惯量评估装置，其特征在于，包括宽频相量监测模块、判断模块、记录模块和计算模块；其中，
所述宽频相量监测模块，用于通过安装在场站的宽频相量监测装置，每隔预设时间周期采集机组群馈线的电流数据和母线电压数据，并计算相应的宽频相量数据；
所述判断模块，用于基于所述宽频相量数据选择基波频率，并根据当前周期的频率变化率，结合预设阈值，判断电力系统是否受到扰动；
所述记录模块，用于当判断电力系统受到扰动时，记录所述宽频相量监测装置对应节点预设时间窗的基波频率数据和设备输出有功功率；其中，所述设备输出有功功率基于所述节点的三相电压电流数据计算得到；
所述计算模块，用于根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，从而计算得到所述机组的等效惯量。
7.如权利要求6所述的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估装置，其特征在于，所述计算模块根据记录的基波频率数据和设备输出有功功率，对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行辨识，获得所述机组对应的频率与功率响应辨识模型，具体为：
所述计算模块通过状态变量滤波，对所述记录的基波频率数据和设备输出有功功率进行预处理；通过广域泊松矩函数对预设的机组功率与频率响应模型的各项参数进行参数拟合，通过极大似然估计获得所述辨识模型。
8.如权利要求7所述的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估装置，其特征在于，所述机组功率与频率响应模型，具体为：
i＝1,2,…,m；
其中，ai和bi为所述机组功率与频率响应模型的模型系数，m为所述机组功率与频率响应模型的模型阶数，s为拉普拉斯算子。
9.如权利要求8所述的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估装置，其特征在于，所述计算模块计算得到所述机组的等效惯量，具体为：
所述计算模块根据下式计算所述机组的等效惯量TR：
其中，GR2(s)为所述辨识模型。
10.如权利要求6至9任意一项所述的一种基于宽频相量监测的机组惯量评估装置，其特征在于，所述宽频相量监测模块计算相应的宽频相量数据，具体为：
所述宽频相量监测模块通过汉宁加窗DFT变换对采集的机组群馈线的电流数据和母线电压数据进行频谱分析：
其中，m为A、B和C三相的标识，im(n)为第n个电压电流采样点，H(n)为汉宁窗函数，Im[k]代表每一相的频谱分析结果，k为谱线编号；
将频谱分析的结果作为所述宽频相量数据。
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