本發(fā)明屬于分布式電源接入下微電網(wǎng)的交流線路保護，并且更具體地，涉及一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法。

背景技術(shù)：

1、繼電保護的實現(xiàn)依賴于工頻幅值與相位的準確提取，例如功率方向原件、距離保護；現(xiàn)有信號處理算法及其改進算法眾多，工程實用性不足，過于復(fù)雜；傅氏濾波算法在電力系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛，尤其是作為電力系統(tǒng)微機保護提取基波分量的一種算法，傅氏算法占有重要的地位，在提取基波分量時，全波傅氏算法能濾除所有整數(shù)次諧波分量，且具有穩(wěn)定的性能。

2、分布式電源接入下微電網(wǎng)的場景下，由于電力電子變換器占比及調(diào)節(jié)過程的影響、含分布式電源系統(tǒng)的暫態(tài)信號波形性提升，使得故障電氣量波形出現(xiàn)畸變。其中，分數(shù)次頻率信號對于傅氏濾波算法的影響最大，引起的誤差最高。提取的工頻量誤差將使得工頻相量距離保護在分布式電源接入下微電網(wǎng)系統(tǒng)中性能嚴重劣化，為提升距離保護在分布式電源接入系統(tǒng)中的性能，部分學者提出基于解微分方程算法的距離保護方案，但是分布式電源輸出的故障電流特性復(fù)雜、諧波含量高，特征量的提取存在困難。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法。

2、本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

3、一種基于次頻補償?shù)母倪M傅氏濾波工頻相位提取方法，包括以下步驟：

4、步驟1：在全波傅里葉濾波算法的基礎(chǔ)上，推導補償系數(shù)的表達式；

5、步驟2：實時獲取交流線路的電氣測量值，執(zhí)行故障啟動的判定；

6、步驟3：以故障時刻為零時刻，分別考慮零延時、半周期延時和一個周期延時，以上述3個時刻為起點，分別向后截取一個周波的數(shù)據(jù)信號；

7、步驟4、根據(jù)數(shù)據(jù)窗i、ii、iii所截取的濾波值來聯(lián)立方程，求解補償系數(shù)中的各未知參數(shù)，再推導改進后的基波分量的實部、虛部表達式，實現(xiàn)消除非周期分量的影響。

8、進一步的，步驟1所述的在全波傅里葉濾波算法的基礎(chǔ)上，推導補償系數(shù)的表達式，具體包括：

9、假設(shè)交流線路上某測量信號的表達為：

10、

11、其中，s(t)為被測量信號，sm(n)、分別為n次諧波的幅值和初相位，以二分之一次諧波為例對分數(shù)次頻率影響進行分析計算，其中，a為幅值、為衰減分量的初相位、e-qt為衰減系數(shù)。根據(jù)全波傅氏算法，n次諧波分量的實部模值sre(n)和虛部模值sim(n)的時域表達式分別為：

12、

13、式中：t、ω分別為基頻分量的周期和角頻率(ω＝2π/t)。

14、用交流采樣值表示的全波傅氏算法為：

15、

16、n為一個周期的采樣次數(shù)。以一倍頻工頻電氣量提取為例，即n＝1，將式(1)帶入式(2)，并且近似計及分數(shù)次周期分量衰減因子的影響，進而得到：

17、

18、則令：

19、

20、以上，δkc和δks分別為n次諧波分量的實部模值和虛部模值的補償系數(shù)。

21、進一步地，步驟2中所述的故障啟動的判定，還包括：

22、實時獲取交流線路的電壓數(shù)據(jù)，執(zhí)行故障啟動的判定。故障時，電壓信號變化劇烈，暫態(tài)能量很大，可以根據(jù)電壓能量的突變來來判斷是否發(fā)生故障。

23、所述基于電壓暫態(tài)能量的故障判據(jù)為：

24、eu＝(δu)2＞eu(set)????????(6)

25、其中，eu為電壓暫態(tài)能量，δu為電壓的變化量，eu(set)為門檻值。

26、所述的電壓變化量δu＝u(k)-u(k-1)/δt，其中δt為采樣間隔。

27、進一步地，步驟3中以故障時刻為零時刻，分別考慮零延時、半周期延時和一個周期延時，以上述3個時刻為起點，分別向后截取一個周波的數(shù)據(jù)信號，具體包括：

28、取數(shù)據(jù)窗i，t∈[0,t]，根據(jù)式(4)得：

29、

30、延遲δt＝t/2，取數(shù)據(jù)窗ii，t∈[δt,t+δt]，得到

31、

32、其中，δt＝p·ts(p＝1,2,3…)，ts為采樣周期，為了提高算法的響應(yīng)速度，取δt＝ts則令：

33、

34、則：

35、

36、延遲2δt，取數(shù)據(jù)窗iii，t∈[2δt,t+2δt]，得到：

37、

38、進一步地，步驟4的具體步驟包括：

39、根據(jù)數(shù)據(jù)窗i、ii、iii的濾波值，聯(lián)立式(6)、式(9)和式(10)，其中未知的參數(shù)為n次諧波的幅值sm(n)、初相位非周期分量的幅值a、衰減分量的初相位和衰減系數(shù)e-qt。

40、求解上述5個未知參數(shù)后即可標定補償系數(shù)δkc、δks，進而推導改進后的基波分量的實部、虛部分別為：

41、

42、改進后的工頻相量提取公式為：

43、

44、其中，為所要提取工頻電氣量的相位角，arctan表示正切反變換計算。

45、一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，存儲器存儲有計算機程序，處理器執(zhí)行計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1～5中任一項所述的一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法。

46、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述存儲介質(zhì)包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述存儲介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1～5中任一項所述的一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法。

47、本發(fā)明的有益效果是：

48、1、本發(fā)明實施例所述的一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法，能根據(jù)不同數(shù)據(jù)窗的非遞推傅氏算法，精確地消除衰減非周期分量影響；

49、2、本發(fā)明實施例僅需要設(shè)計3個數(shù)據(jù)窗，算法簡單，減少了計算量，可實現(xiàn)度高；

50、3、本發(fā)明實施利用所設(shè)計的次頻補償改進傅氏濾波方法進行工頻量提取，能夠適應(yīng)分數(shù)次工頻的影響，經(jīng)過次頻補償后濾波效果好，具有較高的實用性。

技術(shù)特征：

1.一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法，其特征在于，步驟1中補償系數(shù)的表達式，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法，其特征在于，步驟2中所述故障啟動的判定利用電壓暫態(tài)能量實現(xiàn)，其故障判據(jù)為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法，其特征在于，步驟3具體還包括如下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法，特征在于，根據(jù)數(shù)據(jù)窗i、ii、iii所截取的濾波值來聯(lián)立方程，求解補償系數(shù)中的各未知參數(shù)，再推導改進后的基波分量的實部、虛部表達式，還包括：

6.一種計算機設(shè)備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，存儲器存儲有計算機程序，處理器執(zhí)行計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1～5中任一項所述的一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法。

7.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述存儲介質(zhì)包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述存儲介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1～5中任一項所述的一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種適用于分布式電源接入下微電網(wǎng)的改進工頻量提取方法，具體包括以下步驟：在全波傅里葉濾波算法的基礎(chǔ)上，推導補償系數(shù)的表達式；實時獲取交流線路的電氣測量值，執(zhí)行故障啟動的判定，若成立，則進行標定故障零時刻；以故障時刻為零時刻，分別考慮零延時、半周期延時和一個周期延時，以上述3個時刻為起點，分別向后截取一個周波的數(shù)據(jù)信號；根據(jù)3個數(shù)據(jù)窗所截取的濾波值來聯(lián)立方程，求解補償系數(shù)中的各未知參數(shù)，再推導改進后的基波分量的實部、虛部表達式，實現(xiàn)消除非周期分量的影響，提升工頻量提取的效果。

技術(shù)研發(fā)人員：王秀茹,袁宇波,李娟,姜云龍,龐吉年,曹海歐,謝生軍,薛飛,楊正和,楊秉懿
受保護的技術(shù)使用者：國網(wǎng)江蘇省電力有限公司宿遷供電分公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10