基于时间尺度变换—自适应陷波器的动态相量测量方法

论文摘要

我国电网建设已逐步形成跨区域的全国同步联网,大区域互联电网在提高运行经济性的同时,使整个互联系统的动态过程变得更为复杂。基于同步相量测量技术的广域测量系统（Wide-area Measurement System, WAMS）可有效改善大型互联电力系统的状态分析及实时监测性能,同时对电力系统动态相量的测量提出了很高要求。针对目前同步相量测量技术在电力系统动态（暂态）条件下特别是低频振荡条件下尚无完善的方法,本文研究了基于自适应陷波器原理（Adaptive Notch Filter, ANF）的动态相量测量方法,以适合电力系统动态（暂态）条件下使用、并且可以满足动态（暂态）条件下相量测量精度和实时性两方面的要求。由于在动态条件下频率是随时间变化的,本文采用频率跟踪技术减少动态（暂态）条件下相量测量的非同步采样误差,由基于低通滤波器的自适应陷波器来实现。首先对自适应陷波器方法的频率跟踪性能进行研究,并通过与离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）的自适应方法及递归小波方法进行对比测试,结果表明：自适应陷波器方法在存在噪声和谐波条件下有较高的频率测量精度,并受衰减直流分量的影响小,其稳态测量精度优于其它2种方法；自适应陷波器方法在合理设置带宽和步长的条件下能实现在一到两个周期内准确的频率跟踪,相比递归小波方法能达到更快的频率跟踪速度,相比自适应DFT方法则不会产生由于频率突变而带来的振荡。此外,还研究了并联自适应陷波器对的多频率跟踪性能,测试结果表明通过多通道并联自适应陷波器可实现对多个频率的准确跟踪,并且由于各通道并行工作而不会给算法带来额外延时。采用自适应陷波器可实现对频率快速准确的跟踪,但在动态条件下,由于频率是时变的,自适应陷波器结构中的互补滤波器与频率之间的非线性耦合度很高,不易实现幅值和相角的估计。本文分析了一种采用时间尺度变换策略的自适应陷波器方法（Time-Scaling Adaptive Notch Filter, TSANF）进行动态相量估计。算法首先在连续时间系统上进行时间尺度变换,得到新时间尺度下的ANF的动态估计方程,能够消除频率参数和滤波器之间的非线性耦合问题,将滤波器状态方程等价为线性时不变系统,并进行离散化处理。算法的稳态与暂态响应性能分析结果表明其稳态测量精度高、暂态响应速度快。然后通过在电力信号幅值或频率发生变化的动态（暂态）条件下进行数字测试和仿真测试,并以DFT的自适应方法和递归小波方法作对比,结果表明TSANF方法在幅值突变或存在衰减直流时,相量测量结果在暂态过程初期会产生一个测量误差,随着暂态过程的减弱逐渐消失,相比其它2种方法,产生的测量误差比较小并且持续时间短；频率突变或线性变化时,TSANF方法由于频率跟踪结果稍微滞后真实频率,因而相量测量结果会在动态（暂态）变化过程中产生一个测量误差,但其测量误差小于其它2种方法。最后分析了基于TSANF的动态相量测量方法在低频振荡条件下的适用性。由于低频振荡条件下电力信号的幅值和频率均发生变化,与传统定义下的信号模型有所不同,本文针对低频振荡条件下的动态信号,采用TSANF方法分别实现单模式低频振荡和多模式低频振荡条件下的动态相量估计,其中,多模式低频振荡信号的相量估计采用多通道并联结构的TSANF方法来实现,然后分别进行仿真测试。结果表明,简单的单模式低频振荡条件下,TSANF方法相比自适应的DFT方法能够得到比较准确的相量测量结果；在低频振荡且发生短路故障条件下,由于受暂态突变量的影响,TSANF方法在故障初期会产生一个频率突变误差,但误差存在时间很短,对相量测量结果产生的影响比较小；对多模式低频振荡信号的仿真测试结果表明,多通道并联结构的TSANF方法可以较好的提取到加在基频正弦波上的低频包络,得到多模式低频振荡条件下幅值和频率的变化信息,但是由于多模式低频振荡条件下,信号频率在短时间内变化幅度比较大,算法的测量误差会有所增加。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 本课题研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 同步相量测量方法的研究现状
• 1.2.2 自适应陷波器方法的研究现状
• 1.3 本文主要工作
• 第2章 基于自适应陷波器的频率跟踪性能分析
• 2.1 引言
• 2.2 自适应陷波器对单频点的跟踪性能分析
• 2.2.1 数字陷波器的实现
• 2.2.2 基于自适应陷波器的频率跟踪原理
• 2.2.3 自适应陷波器的单频点跟踪性能测试
• 2.3 并联自适应陷波器对多频率的跟踪性能分析
• 2.3.1 多通道并联自适应陷波器原理
• 2.3.2 并联自适应陷波器的多频率跟踪性能测试
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于时间尺度变换-自适应陷波器的动态相量测量算法
• 3.1 引言
• 3.2 基于时间尺度变换-自适应陷波器的动态相量测量算法
• 3.2.1 算法原理分析
• 3.2.2 算法的时间尺度变换和离散化处理
• 3.2.3 算法稳态与暂态性能分析
• 3.3 仿真验证
• 3.3.1 算法应用流程
• 3.3.2 数字测试
• 3.3.3 PSCAD/EMTDC仿真测试
• 3.4 本章小结
• 第4章 低频振荡条件下的动态相量估计
• 4.1 引言
• 4.2 低频振荡条件下的动态信号的定义
• 4.3 单模式低频振荡条件下的动态相量估计
• 4.3.1 基于TSANF的单模式低频振荡信号的相量估计
• 4.3.2 单模式低频振荡条件下的仿真测试
• 4.4 多模式低频振荡条件下的动态相量估计
• 4.4.1 基于TSANF的多模式低频振荡信号的相量估计
• 4.4.2 多模式低频振荡条件下的仿真测试
• 4.5 本章小结
• 结论和展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果