一種基于解析方法的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量在線辨識方法
【專利摘要】一種基于解析方法的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量在線辨識方法。根據(jù)發(fā)電機轉(zhuǎn)子運動方程，以及同步發(fā)電機機械功率等特性，聯(lián)立建立方程組。利用主站采集的WAMS擾動數(shù)據(jù)為輸入，對同步發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量進行分析計算，求出發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量等參數(shù)。利用該方法能夠減少了由于實驗造成的額外工作，同時也減少了甩負荷實驗性對發(fā)電機造成的損耗。
【專利說明】一種基于解析方法的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量在線辨識方法

【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于解析方法的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量在線辨識方法，屬于電氣工程領 域下的電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)方向。

【背景技術(shù)】
[0002] 轉(zhuǎn)動慣量是表征轉(zhuǎn)動物體慣性大小的物理量，也是電力系統(tǒng)分析計算中，發(fā)電機 模型的不可或缺的重要參數(shù)之一。轉(zhuǎn)動慣量的準確與否直接影響到發(fā)電機仿真計算結(jié)果的 準確性。因此電網(wǎng)分析人員越來越多地想知道電機轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動慣量，以便在電網(wǎng)分析中能 夠更加真實的仿真電網(wǎng)實際運行情況，確保電網(wǎng)運行安全。
[0003] WAMS (廣域監(jiān)測系統(tǒng)）數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)密度大、能夠通過本身時標進行斷面對齊的 特點。每秒25Hz?100Hz的數(shù)據(jù)為電力系統(tǒng)分析提供的大量數(shù)據(jù)。WAMS主站系統(tǒng)能夠利 用WAMS數(shù)據(jù)捕獲到電網(wǎng)系統(tǒng)的擾動時間，記錄電網(wǎng)動態(tài)運行過程，為電網(wǎng)動態(tài)過程下的應 用分析提供便利。
[0004] 鑒于同步發(fā)電機轉(zhuǎn)子軸系的復雜性，制造廠很難給出一個比較準確的轉(zhuǎn)動慣量。 通常采用甩負荷試驗進行測取。但是該方法存在很大的局限性，一方面是轉(zhuǎn)速測量的精度 和響應速度達不到要求；另一方面，試驗采集儀采用磁帶記錄或光線示波器，手工畫出初始 轉(zhuǎn)速飛升速率的切線誤差很大且引入人為因素的不確定性。因此本發(fā)明提出一種基于解析 方法的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量在線辨識方法，通過同步發(fā)電機轉(zhuǎn)動方程和動態(tài)過程中的WAMS進 行計算，進而獲取發(fā)電機的轉(zhuǎn)動慣量。
[0005] 發(fā)明提出實現(xiàn)了發(fā)電機運行狀態(tài)下對轉(zhuǎn)動慣量的辨識過程，


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明公開了一種基于解析方法的發(fā)電機 轉(zhuǎn)動慣量在線辨識方法，本發(fā)明能夠減少了由于實驗造成的額外工作，同時也減少了甩負 荷實驗性對發(fā)電機造成的損耗。本發(fā)明根據(jù)發(fā)電機轉(zhuǎn)子運動方程，以及同步發(fā)電機機械功 率等特性，聯(lián)立建立方程組。利用主站采集的WAMS擾動數(shù)據(jù)為輸入，對同步發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣 量進行分析計算，求出發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量等參數(shù)。
[0007] 本發(fā)明具體采用以下技術(shù)方案。
[0008] -種基于解析方法的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量在線辨識方法，其特征在于，所述發(fā)電機轉(zhuǎn) 動慣量辨識方法包括以下步驟：
[0009] (1)根據(jù)WAMS系統(tǒng)中的電網(wǎng)擾動事件記錄選擇擾動事件，其中，所選擇的擾動事 件為擾動時間大于1秒的擾動事件；
[0010] (2)根據(jù)步驟（1)中識別的擾動事件，讀取WAMS系統(tǒng)中發(fā)電機組在所述擾動時間 內(nèi)的WAMS數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)包括：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于解析方法的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量在線辨識方法，其特征在于：所述在線辨識方 法根據(jù)發(fā)電機轉(zhuǎn)子運動方程，以及同步發(fā)電機機械功率特性，對同步發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量進行 分析計算，最后得到發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量。
2. -種基于解析方法的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量在線辨識方法，其特征在于，所述發(fā)電機轉(zhuǎn)動 慣量辨識方法包括以下步驟： (1) 根據(jù)WAMS系統(tǒng)中的電網(wǎng)擾動事件記錄選擇擾動事件，其中，所選擇的擾動事件為 擾動時間大于1秒的擾動事件； (2) 根據(jù)步驟（1)中識別的擾動事件，讀取WAMS系統(tǒng)中發(fā)電機組在所述擾動時間內(nèi)的 WAMS數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)包括： Pe = [Pe (t0)，PeU1)，Pe (t2)，......，Pe (tn)] ω= [ω(t0)，ω(t2)，ωe (t2)，......,ω(tn)] 其中， Pe為發(fā)電機輸出電磁功率，……，Pe (tn)為擾動時間內(nèi)t。時亥Ij?tn時刻的電磁功率； ω為發(fā)電機轉(zhuǎn)速，ωUtl),ω(t2)，c〇e(t2)，……，ω(tn)為h時刻?tn時刻的發(fā)電機轉(zhuǎn) 速； (3) 根據(jù)發(fā)電機轉(zhuǎn)子運動模型，在電網(wǎng)系統(tǒng)運行的每個時間斷面，發(fā)電機轉(zhuǎn)速與發(fā)電機 輸入的機械功率、發(fā)電機輸出的電磁功率之間都存在如下關(guān)系：
其中， M為待辨識的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量，D為阻尼系數(shù)，Np為發(fā)電機極對數(shù)，Pm(tm)為tm時刻發(fā) 電機輸入機械功率，tm是t(l時刻?tn時刻中的一個米樣時刻； 視為機械功率在相鄰量測時刻內(nèi)恒定不變，將三個連續(xù)采樣點處的轉(zhuǎn)速與電磁功率實 測值分別代入發(fā)電機轉(zhuǎn)子運動方程，并對微分環(huán)節(jié)進行離散化處理，根據(jù)式（1)聯(lián)立得到 以下方程組：
其中，ΛΤ為WAMS量測環(huán)節(jié)的采樣周期，根據(jù)實際采集系統(tǒng)可以取0.04s，0.02s， 0·Ols; 則共可以得到N組方程， N=INT( -) (3) 3 其中，INT為取整，N為方程組個數(shù)，n為數(shù)據(jù)長度，即擾動時間內(nèi)的采樣時刻點數(shù)； (4) 對步驟（3)中得到的方程組進行解方程求解，可得到N組計算結(jié)果； X= [X1,X2,......,ΧΝ] (4) 其中，下標1?N代表不同方程組得到的結(jié)果； (5) 對步驟（4)的到的N組結(jié)果求平均，如下面公式（5)所示，
其中，M為轉(zhuǎn)動慣量均值，萬為阻尼系數(shù)均值，圪為機械功率均值； 式中M即為在線辨識所得到的發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量。
【文檔編號】H02P21/14GK104467600SQ201410765624
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年12月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月12日
【發(fā)明者】李海峰, 李志學, 劉今, 段剛, 武二克, 楊東, 王立鼎 申請人:江蘇省電力公司, 北京四方繼保自動化股份有限公司