一种基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111913034A(43)申请公布日2020.11.10(21)申请号202010557572.5H02J3/24(2006.01)(22)申请日2020.06.18(71)申请人江苏方天电力技术有限公司地址211102江苏省南京市江宁科学园天元中路19号申请人东南大学(72)发明人杨宏宇吕万吴熙顾文颜全椿姚瑶汪泓孙平平黄佳星梅睿封建宝花婷婷季洁(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人施昊(51)Int.Cl.G01R21/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，引入了高阶累积量，能够屏蔽高斯白噪声和有色噪声对信号的干扰，同时能够保留信号中与振荡相关的有效信息。为了消除量测数据噪声对功率振荡检测的影响，弥补现有方法的不足，需要先对信号进行相关预处理，然后使用高阶累积量替代原信号，最后再进行ESPRIT辨识。本发明操作步骤简单，运算速度快，因此拥有较好的应用前景。CN111913034ACN111913034A权利要求书1/2页1.一种基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)更新系统中相量测量单元(PMU)采样的电信号数据；(2)对采样的电信号数据进行信号预处理；(3)计算预处理后信号的四阶累积量；(4)将信号的四阶累积量替代原信号数据；(5)对步骤(4)得到的数据使用ESPRIT算法进行功率振荡辨识；(6)根据辨识结果判断是否发生功率振荡，如发生功率振荡，则向调度中心输出振荡信息；如未发生功率振荡，则返回步骤(1)。2.根据权利要求1所述基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，在步骤(2)中，信号预处理包括异常数据的识别、剔除、补正以及数据的滤波；所述异常数据是指由于测量偏差产生的明显不符合数据趋势的错误数据点。3.根据权利要求2所述基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，通过下式对异常数据进行识别：其中，i＝7,8,…,N，N为数据长度，yi为原始数据，为插值后数据；先检验前6个数据点是正常数据点，通过上述两式按时间顺序逐点计算满足下式即为异常数据：为了避免将阶跃信号当作异常数据剔除，当上式的点连续出现超过5次时，认为yk,yk+1,...yk+5皆为正常数据，若已判定yk,yk+1,...yk+5为异常数据，则将它们剔除并利用拉格朗日插值方法进行补正，最后采用巴特沃斯滤波器对异常数据处理之后的数据进行滤波。4.根据权利要求1所述基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，在步骤(3)中，对于零均值k阶平稳随机过程{x(k)}，k≥3，该过程的n阶累积量是n-1个独立变元的函数，则该过程的n阶累积量cnx定义如下：2CN111913034A权利要求书2/2页cnx(τ1,···,τn-1)＝cum{x(n),x(n+τ1),···,x(n+τn-1)}其中，τ1,…,τn-1为滞后量，cum表示累积运算，n取值为4时，即得到四阶累积量。5.根据权利要求1所述基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，在步骤(5)中，采用基于最小二乘法的ESPRIT算法，通过原始信号降维子空间矩阵构造矩阵，并利用矩阵Ψ估计信号中各个周期分量的频率ωp和衰减系数σp：其中，U1，U2是原始信号降维子空间矩阵，上标H表示共轭转置，λp为Ψ的特征值，Ts为采样时间；基于信号中各周期分量的频率和衰减系数，利用最小二乘法求得信号的幅值和初相位信息。3CN111913034A说明书1/7页一种基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法技术领域[0001]本发明属于电力系统振荡检测领域，特别涉及了一种功率振荡检测方法。背景技术[0002]随着电网规模的不断扩大、新能源发电系统的接入以及区域电网互联局面的出现，系统中的功率振荡事故越发频繁，严重威胁电网的安全稳定运行。对电力系统功率振荡进行及时准确的检测能够为调度提供有效的振荡信息，有利于及时采取措施抑制和消除功率振荡，保证电力系统的稳定运行，因此具有重要意义。[0003]目前常见的功率振荡分析方法可分为两大类，一类是线性化分析法，另一类是基于实测数据的信号分析法。线性化分析法能够得到丰富的振荡信息，但对于系统模型的依赖程度高且在电网规模较大时会出现“维数灾”问题。因此线性化分析法仅适用于机理类研究和事故后分析。[0004]基于实测数据的信号分析方法主要包括Prony算法、希尔伯特-黄变换算法、小波变换、经验