一种用于电力设备监测的智能驱动控制系统及方法与流程

本发明涉及电力设备监测，更具体地说，本发明涉及一种用于电力设备监测的智能驱动控制系统及方法。

背景技术：

1、随着电网互联程度的日益增加，低频振荡会随着故障扰动的出现而发生，会导致节点电压和联络线功率发生振荡，频率范围一般在0.2—2.5hz之间，区间振荡是由于不同区域的发电机转子之间的失步导致的，而振荡发电机分布在不同区域，会导致振荡在整个互联电力系统中传播，且在系统阻尼较弱时，互联电力系统的低频振荡幅度会持续增加，导致电力系统失去稳定而解列，给互联电力系统的安全稳定造成严重危害，在当下光电的大规模发展背景下，光电的强随机性与波动性使得发电量和发电功率时常变化，进一步加剧了区间低频振荡的问题，导致线路跳闸、网络分裂、系统电压崩溃及发电机停运，甚至造成电网的大面积崩溃，产生严重经济损失，而广域测量系统(wide-area measurementsystem，wams)能够实时监控电力系统运行状态，相量测量单元(phasor measurementunit，pmu)实时采集发电机相对功角、母线电压、联络功率的等广域测量信号，在线监测分析互联电力系统的发电机运行，广域阻尼控制器(wide-area damping controller，wadc)能提升区间低频振荡抑制效果，发电机励磁系统，励磁系统不能及时响应光伏发电的变化，会导致电网频率和电压的波动，而稳压器和励磁电路响应速度变慢也会影响励磁系统对光伏发电波动的调节能力，而现有广域阻尼控制器中还无法智能驱动控制方法来改善广域阻尼控制效果，无法将被控系统的实测输入和输出数据与实际电网运行中积累的数据结合，以辨识电力系统模型存在的误差。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种用于电力设备监测的智能驱动控制系统及方法，是通过广域测量系统实时监测电力系统关键参数，智能驱动算法结合低频振荡特征实现动态调节，提升系统稳定性，能有效抑制低频振荡，保障电力系统安全运行，并适应光伏发电波动，减小系统波动对稳定性的影响。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种用于电力设备监测的智能驱动控制系统，包括广域测量系统、数据采集单元、数据处理单元和存储单元，广域测量系统与数据采集单元相连，数据采集单元与数据处理单元、存储单元均相连，数据采集单元用于从广域测量系统中实时采集励磁系统的励磁电流限制值、转子转速、电压、功率因数、转子相对功角、稳压器调节量、励磁系统响应时间、振荡模式识别指标以及实时测量的节点间通信时延、通信丢包率、通信时延分布比例、通信时延变化率，数据处理单元包括数据预处理模块、参数提取模块和智能驱动算法模块，数据预处理模块和参数提取模块相连，参数提取模块和智能驱动算法模块相连，参数提取模块利用预设的发电机励磁系统静态特征提取公式提取励磁电流限制值、稳压器调节量、励磁系统响应时间及振荡模式识别指标中的低频振荡静态特征分析值，利用预设的发电机励磁系统动态特征提取公式提取转子转速、电压、功率因数及转子相对功角中的低频振荡动态特征分析值，利用预设的通信时延特征提取公式提取节点间通信时延、通信丢包率、通信时延分布比例、通信时延变化率中的低频振荡特征分析值，智能驱动算法模块基于无模型自适应预测控制的数据智能驱动算法，预测和分析发电机励磁系统和通信时延未来出现的低频振荡，动态调整发电机励磁系统和通信时延，应对电力系统中出现的低频振荡。

4、作为本发明进一步的方案，广域测量系统用于提供电力系统各个节点之间的时间同步测量数据，包括分布在电力系统网络中用于实时测量节点数据的相量测量单元、数据中心、数据处理存储设备、监控显示设备。

5、作为本发明进一步的方案，在数据处理单元中，数据预处理模块用于对数据采集单元采集的数据进行数据清洗、数据对齐、数据采样、数据插值、数据压缩和异常检测。

6、作为本发明进一步的方案，在数据处理单元中，预设的发电机励磁系统静态特征提取公式为：

7、fs＝ilim+vreg+tres+posc

8、式中：fs为发电机励磁系统低频振荡静态特征分析值，ilim为励磁电流限制值，vreg为稳压器调节量，tres为励磁系统响应时间，posc为振荡模式识别指标。

9、作为本发明进一步的方案，在预设的发电机励磁系统静态特征提取公式中，结合正弦函数和对数函数从励磁电流的数据中获取励磁电流限制值，励磁电流限制值获取的方式为：

10、ilim＝a1·sin(b1·iexc)+a2·lg(c1·iexc+1)

11、其中，iexc为励磁电流，a1、b1、a2、c1为预设的常数系数，根据实际需求设定；

12、利用稳压器电压平方和励磁电压线性变化值的比值获取稳压器调节量，稳压器调节量的获取方式为：

13、

14、其中，vstab为稳压器电压，vexc为励磁电压，a3、b2、c2为预设的常数系数，根据实际需求设定。

15、作为本发明进一步的方案，在预设的发电机励磁系统静态特征提取公式中，结合指数函数和线性函数通过励磁系统上升时间和励磁系统衰减时间获取励磁系统响应时间，励磁系统响应时间的获取方式为：

16、

17、式中：trise为励磁系统上升时间，tdecay为励磁系统的衰减时间，a4、b3、c3为预设的常数系数，根据实际需求设定；

18、利用电压的均方根值的平方和其振荡频率线性变化值的比值获取振荡模式识别指标，振荡模式识别指标的公式为：

19、

20、式中：vrms为电压的均方根值，fosc为电压的振荡频率，a5、b4为预设的常数系数，根据实际需求设定。

21、作为本发明进一步的方案，预设的发电机励磁系统动态特征提取公式为：

22、fa＝nspeed+vvoltage+pfpower+δangle

23、式中：fa为发电机励磁系统低频振荡动态特征分析值，nspeed为转子转速，vvoltage为电压，pfpower为功率因数，δangle为转子相对功角。

24、作为本发明进一步的方案，预设的通信时延特征提取公式为：

25、

26、式中：fcont为发电机励磁系统通信低频振荡特征分析值，tdelay为节点通信时延，为所有节点通信时延的均值，ploss为通信丢包率，为所有节点的通信丢包率最大值与最小值之和的二分之一，pdist为通信时延分布比例，为所有节点中存在通信时延的节点所占比例。

27、一种用于电力设备监测的智能驱动控制方法，应用上述的一种用于电力设备监测的智能驱动控制系统，包括如下步骤：

28、步骤一，数据采集：数据采集单元从广域测量系统中实时采集励磁系统和通信时延的各项参数，包括励磁电流限制值、转子转速、电压、功率因数、转子相对功角、稳压器调节量、励磁系统响应时间、振荡模式识别指标以及节点间通信时延、通信丢包率、通信时延分布比例、通信时延变化率；

29、步骤二，数据处理：数据预处理模块对采集的数据进行清洗、对齐、采样、插值、压缩和异常检测处理，参数提取模块利用预设的静态特征提取公式、动态特征提取公式、通信时延特征提取公式，从预处理后的励磁电流限制值、稳压器调节量、励磁系统响应时间、转子转速、电压、功率因数、转子相对功角、节点间通信时延、通信丢包率、通信时延分布比例、通信时延变化率数据中提取发电机励磁系统低频振荡静态特征分析值、低频振荡动态特征分析值和通信低频振荡特征分析值；

30、步骤三，智能驱动控制算法预测并控制发电机励磁系统和通信时延：智能驱动算法模块基于无模型自适应预测控制的数据智能驱动算法，利用历史数据和实时数据建立对发电机励磁系统和通信时延的预测模型，根据预测模型和输入的特征数据，预测未来出现的低频振荡，并制定相应的控制策略，动态调整发电机励磁系统和通信时延，以应对电力系统中出现的低频振荡，确保系统的稳定运行。

31、相比于现有技术，本发明的技术效果和优点：本发明通过广域测量系统和数据采集单元，能够实时监测和采集电力系统各个节点之间的关键参数，实现对电力系统运行状态的全面监测和分析，利用智能驱动算法模块中的无模型自适应预测控制方法，结合参数提取模块提取的低频振荡特征分析值，能够对发电机励磁系统和通信时延进行动态调节，以预测和应对未来出现的低频振荡，从而提高电力系统的稳定性和可靠性，通过智能驱动算法模块的动态调节，能够有效提升广域阻尼控制器的抑制效果，从而减轻或消除区间低频振荡对电力系统稳定性的影响，确保电力系统运行的安全性，及时响应光伏发电的变化，通过参数提取模块提取的动态特征分析值，调节发电机励磁系统，稳定电网频率和电压，减小系统波动对电力系统稳定性的影响。