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        基于IGG的特高壓輸電線路序參數(shù)抗差辨識方法研究

        2023-02-28 13:17:52董曉崠汪向軍
        自動化儀表 2023年2期
        關(guān)鍵詞:抗差權(quán)函數(shù)零序

        周 健,董曉崠,汪向軍

        (江蘇省送變電有限公司,江蘇 南京 210028 )

        0 引言

        特高壓輸電線路是特高壓輸電網(wǎng)進(jìn)行傳輸?shù)闹饕d體。其序參數(shù)可用于特高壓網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計、故障分析及保護(hù)整定等,對特高壓網(wǎng)絡(luò)具有直接影響[1]。對于特高壓輸電線路序參數(shù)的測量不但存在時間限制緊、資金消耗大等問題,而且不準(zhǔn)確的序參數(shù)測量將影響電網(wǎng)運(yùn)行人員的決策,故危害性極大[2]。因此,有必要研究可靠、有效的方法,以實(shí)現(xiàn)特高壓輸電線路序參數(shù)在線抗差辨識。

        當(dāng)前,特高壓輸電線路序參數(shù)在線抗差辨識已成為備受關(guān)注的研究方向之一。國內(nèi)外學(xué)者都在研究其輸電線路參數(shù)及誤差的運(yùn)算。國外學(xué)者開展研究的時間較久,早在上世紀(jì)末期就開始使用同步測量測試輸電線路的參數(shù)。近期,Asprou M等在2019年根據(jù)同步測量值估計傳輸線路參數(shù)的不確定性邊界[3]。我國學(xué)者薛安成與孫怡等分別通過微型相量測量單元(phase measurement unit,PMU)和無跡卡爾曼濾波完成序參數(shù)在線抗差辨識[4-5]。這兩種方法均能獲得較好的在線抗差辨識效果。雖然上述方法都能對輸電線路參數(shù)的誤差進(jìn)行估算,但受噪聲、偏差等影響較大。因此,辨識精度和多時刻的辨識能力有待提高。

        測量與地球物理研究所(Institute of Geodesy and Geophysics,IGG)提出的一種電力系統(tǒng)抗差估計方法被稱為IGG法。該方法作為常用的等價權(quán)迭代法的權(quán)函數(shù),可使用相應(yīng)的權(quán)函數(shù)對多種情況的量測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,從而提升量測信息的利用率。因此,本文提出了基于IGG準(zhǔn)則的特高壓輸電線路序參數(shù)在線抗差辨識方法,以保障特高壓輸電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行。

        1 基于IGG準(zhǔn)則的抗差辨識方法

        1.1 特高壓輸電線路相分量模型

        使用相分量描述特高壓輸電線路,由IKφ表示K端φ相電流相量、UKφ表示K端φ相電壓相量。其中,K的取值為M、N,φ的取值為a、b、c。相間互阻抗與相間互導(dǎo)納分別用Zφφ、Yφφ表示,且φφ的取值為ab、bc、ca。每相串聯(lián)阻抗與對地導(dǎo)納分別用Zφφ、Yφφ表示。K端電壓電流方程符合式(1)所示條件:

        (1)

        式中:YC為待辨識線路導(dǎo)納矩陣;Z為待辨識線路阻抗矩陣[6]。

        式(2)為將式(1)作進(jìn)一步改寫后所得結(jié)果:

        (2)

        待辨識參數(shù)用x=[x11x12...x19x21x22...x29]T表示。其在k時刻符合式(3)所示的線性方程:

        Akx=Bk

        (3)

        式中:Ak為兩端電壓降的矩陣;Bk為電壓與電流相量的矩陣。

        從多時刻角度出發(fā)所得結(jié)果為:

        (4)

        根據(jù)式(5)的目標(biāo)函數(shù),可獲得線路參數(shù):

        (5)

        式中:vi為Ax-B。

        1.2 獲取序分量

        正序(Fa(1))、負(fù)序(Fa(2))及零序(Fa(0))分量均為對稱分量,能夠通過唯一分解不對稱分量獲得。Fa、Fb、Fc用于表示不對稱分量。Fa、Fb、Fc之間的關(guān)系用式(6)描述:

        (6)

        式中:α為算子,α=ej120°。

        簡化式(6),可得:

        Fp=TFS

        (7)

        式中:FS為A相電流或電壓正、負(fù)、零序分量;Fp為三相電流或電壓相量;T為對稱分量法的變換矩陣。

        設(shè)置線路每相互感阻抗與自感阻抗分別為zm、zs。根據(jù)電路理論[7-8],三相電流、電壓降在線路中符合式(8)所示條件:

        ΔU=ZIM

        (8)

        依據(jù)式(8),以序分量替換三相電流、電壓降的結(jié)果為:

        TΔUa=ZTIMa

        (9)

        綜合上述分析,可得:

        ΔUa=T-1ZTIMa=ZpIMa

        (10)

        式中:Zp為序分量的阻抗矩陣。

        (11)

        式中:za(1)為A相正序阻抗;za(2)為負(fù)序阻抗;za(0)為零序阻抗。

        正、零序阻抗參數(shù)計算式為:

        (12)

        設(shè)置互導(dǎo)納與對地導(dǎo)納[9]為ym、ys,可得:

        (13)

        式中:yca(1)為A相正序?qū)Ъ{;yca(2)為負(fù)序?qū)Ъ{;yca(0)為零序?qū)Ъ{。

        正、零序?qū)Φ貙?dǎo)納參數(shù)計算式為:

        (14)

        1.3 三相不平衡數(shù)據(jù)

        ε為三相電壓不平衡度,定義為:

        (15)

        式中:F+為正序分量幅值;F-為負(fù)序分量幅值。

        短時、負(fù)序電壓不平衡度應(yīng)分別低于4%、2%。這是公共連接點(diǎn)不平衡度在電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時符合的條件。之所以能得到不平衡狀況不同的實(shí)測PMU數(shù)據(jù),是因?yàn)殡娋W(wǎng)實(shí)際運(yùn)行中,不同時段負(fù)荷的大小、類型存在差異[10-11]。

        1.4 基于自適應(yīng)抗差最小二乘的辨識

        1.4.1 抗差最小二乘基本原理

        (16)

        1.4.2 IGG抗差法

        為提升量測信息的利用率,本文通過IGG抗差法將量測信息分為正常、可利用、有害量測。對于各類別的量測信息,利用對應(yīng)的權(quán)函數(shù)進(jìn)行處理[12]。IGG抗差法的權(quán)函數(shù)為:

        (17)

        式中:k、r為抗差閾值的調(diào)制系數(shù);vi為第i個量測的殘差;σ0為量測誤差標(biāo)準(zhǔn)差。

        IGG極值函數(shù)為:

        (18)

        1.4.3 殘差分布的自適應(yīng)估計

        IGG權(quán)函數(shù)應(yīng)選取合理的抗差閾值,以確??共畋孀R方法的抗差能力、提高辨識結(jié)果的準(zhǔn)確性??共铋撝涤闪繙y誤差的標(biāo)準(zhǔn)差決定。由于量測誤差具有多變性,需提出殘差分布的自適應(yīng)估計,以提升抗差辨識方法的適應(yīng)能力。根據(jù)中位數(shù)原理對殘差序列的期望與標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行估計,估計結(jié)果如式(19)、式(20)所示。

        (19)

        式中:v為殘差序列;median(v)為中位數(shù)。

        (20)

        對殘差序列分布進(jìn)行有效估計后,更新后的IGG抗差法的權(quán)函數(shù)為:

        (21)

        2 試驗(yàn)結(jié)果分析

        本文以某特高壓輸電線路作為試驗(yàn)對象,從中獲取不平衡時的PMU數(shù)據(jù),并選擇600組穩(wěn)態(tài)后的數(shù)據(jù)實(shí)施在線抗差辨識。在試驗(yàn)過程中,各序參數(shù)用X表示,量測誤差不存在時序參數(shù)的在線辨識結(jié)果如圖1所示。分析圖1可知,當(dāng)量測誤差不存在時,序參數(shù)的實(shí)際辨識值與設(shè)定值幾乎完全一致。該結(jié)果說明本文方法具有較好的特高壓輸電線路序參數(shù)在線辨識效果,且辨識準(zhǔn)確性高。

        圖1 量測誤差不存在時序參數(shù)的在線辨識結(jié)果Fig.1 Online identification results of timing parameters without measurement errors

        試驗(yàn)設(shè)置在PMU數(shù)據(jù)中增加0.3%強(qiáng)度的噪聲,以及20%的偏差,分析量測誤差存在時的序參數(shù)在線抗差辨識效果,并設(shè)計對比試驗(yàn)。選擇文獻(xiàn)[4]的微型PMU方法與文獻(xiàn)[5]的無跡卡爾曼濾波方法與本文方法進(jìn)行對比測試。誤差存在時序參數(shù)在線抗差辨識相對誤差如表1所示。分析表1可知,當(dāng)量測誤差存在時:微型PMU方法的辨識相對誤差較低,最低為0.65%、最高為5.36%,偏離實(shí)際結(jié)果的程度較??;無跡卡爾曼濾波方法的辨識相對誤差較高,最低為1.21%、最高達(dá)11.86%,與實(shí)際結(jié)果偏離程度較大;本文方法的辨識相對誤差始終不超過0.4%,與實(shí)際結(jié)果最接近。對比這些數(shù)據(jù)可知,本文方法具有極強(qiáng)的抗差能力,序參數(shù)在線抗差辨識效果優(yōu)勢明顯,無跡卡爾曼濾波方法的辨識結(jié)果可信度最低。

        表1 誤差存在時序參數(shù)在線抗差辨識相對誤差

        試驗(yàn)分析量測誤差不存在時,3種方法在不同電壓不平衡度下序參數(shù)在線抗差辨識結(jié)果如圖2所示。

        圖2 不同電壓不平衡度下序參數(shù)在線抗差辨識結(jié)果Fig.2 Online anti-differential identification results of sequence parameters under different voltage unbalance degrees

        分析圖2可知,當(dāng)量測誤差不存在時,3種方法的辨識相對誤差比較接近,均無明顯波動,但本文方法的辨識相對誤差始終低于其他兩種方法,且波動最小。由此可以說明,在量測誤差不存在的情況下,3種方法的辨識結(jié)果基本不受電壓不平衡度的影響。綜合以上2個試驗(yàn)結(jié)果可得,在多種情況下,本文方法均能展現(xiàn)出較優(yōu)異的序參數(shù)在線抗差辨識效果,能有效防止量測誤差的干擾,性能優(yōu)越。

        3 結(jié)論

        本文提出了基于IGG準(zhǔn)則的特高壓輸電線路序參數(shù)在線抗差辨識方法。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證,該方法的序參數(shù)實(shí)際辨識值與參數(shù)設(shè)定值基本一致,具有較高的序參數(shù)在線辨識精度。該方法能有效抵抗量測誤差的干擾,在多種情況下具有較優(yōu)異的序參數(shù)在線抗差辨識效果,且辨識結(jié)果可信度高,可為特高壓輸電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供科學(xué)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

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