一种在线自适应频率变化的次同步振荡间谐波提取方法

摘要

本发明公开了一种在线自适应频率变化的次同步振荡间谐波提取方法。该方法首先通过在线实时获取线路的相电流、相电压原始采样数据，或者通过相电流、相电压原始采样数据计算线路瞬时功率，从而得到待计算提取的输入数据，将输入数据经过窄带的梳状滤波器组进行滤波，获取每一个窄带滤波器的实时输出数据，对每一个窄带滤波器的输出实时波形峰值进行比较，得到宽频带幅值的极值点，极值点对应的滤波器的中心频率即为振荡的主要振荡频率，通过对该滤波器的输出数据通过过零比较数据拟合，确定精确的主要振荡频率。该算法能够应用于次同步振荡监测在线监测装置上，实现振荡信号的在线快速辨识。

说明书

技术领域

本发明属于电力系统动态监测领域，具体涉及一种在线提取次同步、超同步间谐波的方法。

背景技术

近年来，随着特高压电网快速发展，风电、光伏等新能源大量并网，远距离跨区输电规模持续增长，电网电力电子化特征凸显，电网特性发生深刻变化。各种电力电子设备或装置，如静止同步补偿器(STATCOM)、柔性直流输电换流器得到了广泛的应用。然而，一旦这些新型电力设备接入电网运行，在特定的控制模式或运行方式下，易形成持续次同步和/或超同步谐波注入系统，激发近区机组轴系扭振，造成火电机组跳闸、直流闭锁等连锁反应，危及电网的安全稳定运行和影响供电质量。

随着电力电子化系统宽频带稳定性问题日益突出，对系统进行实时在线的宽频监测非常必要，目前在电网上应用的监测手段，主要是针对工频信号或者工频的整次谐波进行的，在这些频点上，常规的监测手段非常有效。而对于非整次谐波间谐波的监测与分析手段，相对来说还不完整，对于一个信号的分析，主要是分析信号两个域空间的信号特征：时域和频域特征，离线傅里叶变换在数据窗足够长的情况下可以有效的对信号进行频域辨识，其频率分辨率和数据窗的选择息息相关，因此为了获取比较准确的频率信息，往往采用10s或者更长的数据窗进行分析，响应时间太长。在线的信号提取方法有无限冲击响应IIR滤波、有限冲击响应FIR滤波等等数字滤波技术，前提条件是频率信息必须已知并且信号频率要单一，否则频率混叠问题无法解决。

本发明在综合无限冲击响应IIR滤波的特点以及频率变化适应的需求，设计了一种由窄带带通滤波器组成的梳状滤波滤波器组，保证每一个带通滤波器输出频率的唯一性，通过与过零监测、曲线拟合方法相结合适应，从而在线适应频率变化，能够较准确的获取间谐波信号的幅值、频率的特征信息，此方法可以作为在线监测或者保护装置来使用。

发明内容

本发明的目的在于提出一种在线自适应频率变化的次同步振荡间谐波提取方法，该方法可以用来在线监测电网中的次同步和/或超同步谐波电压、谐波电流与谐波功率的特征并能够适应谐波频率的变化。本发明采用以下技术方案：

一种在线自适应频率变化的次同步振荡间谐波提取方法，其特征在于，所述谐波提取方法包括以下步骤：

(1)以至少1kHz的采样率采集某一条线路的三相相电压u_a、u_b、u_c，三相相电流i_a、i_b、i_c，或者根据三相相电压、三相相电流计算线路的瞬时功率p；

(2)设置梳状带通滤波器组，在要分析的频带内上实现频率细分，带通滤波器组的通带宽度为Δf_p；

(3)把三相相电压u_a、u_b、u_c，三相相电流i_a、i_b、i_c或者线路瞬时功率p分别通过梳状带通滤波器组，获取各个带通滤波器组输出三相电压u_pai、u_pbi、u_pci，三相相电流i_pai、i_pbi、i_pci或者瞬时功率p_pi，其中i表示梳状滤波器组中各个带通滤波器的序号；

(4)求取各个带通滤波器输出u_pai、u_pbi、u_pci，i_pai、i_pbi、i_pci或者p_pi在同一时间窗的幅值序列[M_u1，M_u2，...，M_un]、[M_i1，M_i2，...，M_in]或者[M_p1，M_p2，...，M_pn]，其中：n是否为带通滤波器的个数；在幅值序列[M_u1，M_u2，...，M_un]、[M_i1，M_i2，...，M_in]或者[M_p1，M_p2，...，M_pn]中求取该幅值序列中的极值点，形成极值点序列[M_sso1，M_sso2，...，M_ssom]，从而根据极值点对应的带通滤波器中心频率得到各个振荡模式的初选频率序列[f_sso1，f_sso2，...，f_ssom]，其中：m为同一时间窗幅值序列中的极值点个数。

(5)对初选频率序列[f_sso1，f_sso2，...，f_ssom]对应带通滤波器输出的实时数据选取大于一个周波的数据进行过零检测，得到复选后的振荡频率[f’_sso1，f’_sso2，...，f’_ssom]；

(6)得到的幅值极值点[M_sso1，M_sso2，...，M_ssom]和复选后的振荡频率[f’_sso1，f’_sso2，...，f’_ssom]数据即为提取出来的次同步振荡间谐波特征量。

本发明进一步包括以下优选方案：

在步骤(2)中梳状带通滤波器组需要同时满足以下三个条件：

2.1带通滤波器组的通带宽度Δf_p≤1Hz，同时带通滤波器组通带范围为5～45Hz和55～95Hz；

2.2梳状带通滤波器组各带通滤波器的通带范围无缝对接；

其中，n为梳状滤波器组包含的带通滤波器个数；

2.3各带通滤波器对工频信号的衰减要在40dB以上。

在步骤(4)中，极值点的判断是每个带通滤波器输出幅值和相邻的两个带通滤波器输出幅值做比较，以线路相电流为例，假设第i个带通滤波器输出幅值为M_ii，该带通滤波器的中心频率为f_0i，则第i-1和i+2个滤波器的输出幅值为M_i(i-1)和M_i(i+1)，则：

M_ii、M_i(i-1)、M_i(i+1)分别等于一时刻相电流第i、i-1、i+1个带通滤波器输出选取的数据窗的最大值的绝对值；

如果M_ii≥M_i(i-1)并且M_ii≥M_i(i+1)，则判断M_ii是极值点，记作M_ssoi；

振荡频率的初选频率f_sso＝f_0i；

其中：f_s为采样频率。

对于电压的幅值序列[M_u1，M_u2，...，M_un]或功率的幅值序列[M_p1，M_p2，...，M_pn]，其极值点的判断方式和电流的幅值序列相同。

在步骤(5)中，对极值点对应的带通滤波器实时波形数据采用过零监测+数据拟合的方法得到复选后的振荡频率频率，以线路电流信号为例，采样间隔时间第一个上升沿过零点之前的采样点序号为n_l，对应的采样值为v_l；第一个上升沿过零点之后的采样点序号为n_l+1，对应的采样值为v_l+1；第二个上升沿过零点之前的采样点序号为n_m，对应的采样值为v_m；第二个上升沿过零点之前的采样点序号为n_m+1，对应的采样值为v_m+1；采取一阶线性拟合的方式或者高阶多项式拟合的方式对电流信号进行拟合，获取过零点时刻；

以一阶线性拟合的方式为例，过零点到n_l+1的时间ΔT₁为：

同理，第二个过零点到n_l+1的时间ΔT₂为：

复选后的振荡频率[f’_sso1，f’_sso2，...，f’_ssom]，第i个振荡频率的表达式为：

本发明具有以下有益的技术效果：

根据本发明在线自适应频率变化的次同步振荡间谐波提取方法，可以在监测或者保护装置上实现在线提取振荡的相关信息特征，从而为监测预警及保护判据的实施提供相关依据。

附图说明

图1是本发明在线自适应频率变化的次同步振荡间谐波提取方法的流程示意图；

图2是梳状滤波器组的幅频特性图；

图3是梳状滤波器组输出极值点选择；

图4是过零比较与线性插值示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的技术方案的具体实施作进一步详细说明。

本发明提出的方法在嵌入式开发的装置上实现，用来对次同步振荡信号进行在线监测。本发明针对次同步振荡间谐波的提取流程如图1所示。

步骤1：待测线路三相相电压、三相相电流或者三相瞬时功率的采集

在本实现中，装置以1200Hz采样率采集某一条线路的三相相电压u_a、u_b、u_c，三相相电流i_a、i_b、i_c，以及根据三相相电压、三相相电流计算线路的瞬时功率p，计算瞬时功率的公式为：

p＝u_ai_a+u_bi_b+u_ci_c

步骤2：梳状滤波器组的设计

(1)在本实现中，为了解决多个振荡模式同时存在情况下的带通滤波器输出信号频率唯一性问题，取Δf_p＝1Hz，同时滤波器组通带范围为5～45Hz，55～95Hz，兼顾次同步频率和超同步频率信号，所以梳状滤波器组一共由80个窄带带通滤波器组成，窄带带通滤波器选择巴特沃斯4阶带通滤波器来实现，80个窄带带通滤波器的幅频特性如图2所示，通过这些滤波器的设计，可以尽可能实现每个滤波器输出信号频率信号的唯一性。

(2)各个带通滤波器组的通带范围要实现无缝对接；

(3)带通滤波器的设计要实现对工频信号的足够衰减，从而提高次同步/超同步信号的辨识能力，通常带通滤波器对工频信号的衰减要40dB以上。

步骤3：梳状滤波器组的计算输出

每个带通滤波器的离散化格式为：

其中N(z)，D(z)为算子z的多项式，即：

N(z)＝b_mz^m+b_m-1z^(m-1)+...+b₁z+b₀；

D(z)＝a_mz^m+a_m-lz^(m-l)+...+a_lz+a₀；

以中心频率为5.5Hz为例，通带宽度为1Hz，m统一取4，则其存储系数为：

[10.5811141289120e-003，-71.8451679981765e-003，199.556371100672e-003，

-271.311026351323e-003，127.721330104613e-003，

-271.423985741603e-003，191.059425476604e-003，-66.4348295925944e-003，

9.47571062195649e-003，8.45678532126587e-003，]；

前5个系数为分子系数，后5个系数为分母系数，都按照m的降幂排列。

步骤4：初选频率的自适应选择过程

极值点的判断主要是每个带通滤波器输出幅值和相邻的两个滤波器输出幅值做比较，如图3所示，以电流信号为例，假设滤波器输入信号含有19.6Hz信号的次同步谐波，采样频率f_s＝1200Hz，假设第i个带通滤波器输出幅值为M_ii＝1，带通滤波器的中心频率为f_0i＝20Hz，Δf_p＝1Hz，第i-1和i+2个滤波器的输出幅值为M_i(i-1)＝0.95和M_i(i+1)＝0.90，其中：

M_ii、M_i(i-1)、M_i(i+1)分别等于一时刻第i、i-1、i+1个带通滤波器输出选取的数据窗的最大值的绝对值；

因为M_ii≥M_i(i-1)并且M_ii≥M_i(i+1)，则判断M_ii是极值点，则初选频率f_sso＝f_0i＝20Hz为振荡频率之一。

步骤5：精确频率的获取

过零比较及插值处理过程如图4所示，在本实现中，以20Hz滤波器输出为初选信号，经过滤波器后信号的幅值为1，则过零点到n_l+1的时间ΔT₁为：

同理，第二个过零点到n_l+1的时间ΔT₂为：

信号的准确频率为：

从计算的结果来看，最终的计算出来的频率和输入的次同步谐波信号相差很小。

步骤6：把计算出来的频率信息、幅值信息以及20Hz为中心频率的滤波器输出数据可以作为后续监测和保护应用功能使用。

本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。