[发明专利]基于二阶段改进ITD算法的风电场次同步振荡监测方法

说明书

本发明公开了一种基于二阶段改进ITD算法的风电场次同步振荡监测方法，包括以下步骤：S1：采集风电场的电压电流信号，并进行预处理；S2：利用二阶段改进ITD算法实时识别预处理后电压电流信号中的次同步振荡参数；S3：基于次同步振荡参数和次同步振荡决策条件，实时监测风电场的次同步振荡。使用本发明中的监测方法可以实时监测电网中的次同步振荡信号，具有算法简单轻便、计算量小、检测速度快、动态性能强、抗噪声能力强且抗干扰能力强的优点。

技术领域

本发明属于风电场次同步振荡监测技术领域，具体涉及一种基于二阶段改进ITD算法的风电场次同步振荡监测方法。

背景技术

随着可再生能源的快速发展，大规模风电系统接入电网，使得远距离和大规模风电外送成为常态。固定串补电容在提高系统的输电能力的同时也可能与双馈风机发生相互作用，引发次同步振荡。2011年，美国明尼苏达州风电系统的一条输电线路被切除，引发了9～13Hz的次同步振荡；2011年以来，中国河北沽源风电系统发生了多起频率在3～10Hz内波动的次同步振荡事故，致使大量风机脱网。

为了避免次同步震荡在发生后对电力系统造成危害，有必要实时监测电网中振荡信号。考虑大规模风电场运行时工况复杂，电力系统的动态变化引发次同步振荡具有随机性和强时变性，因此有必要选取一款动态跟踪性能好、抗噪声、抗干扰能力强且简单易于实现的算法，应用于电网振荡信号的监测。

目前，多种算法已被应用于次同步振荡的检测，其中主流的算法有以下几种：Prony算法可以快速得到振荡分量的频率、幅值和阻尼等模态参数，但是该算法对噪声敏感，在采样信号中存在的噪声会给算法的参数辨识结果带来误差；快速傅里叶算法FFT可以将采样的时域信号转换到频域，得到不同频率分量的信息，但是该算法依赖一个长窗来提高结果的分辨率，带来了较大的计算量并且牺牲了检测的实时性；时域信号分解算法有经验模态分解算法EMD和变分模态分解VMD算法，可以从采样信号中辨识出振荡的关键参数，但是这一类算法具有复杂的数学运算带来较大计算量。子空间类算法有ERA、MPM和TLS-ESPRIT等，这一类算法可以以较高分辨率提取出采样信号中的振荡分量，但是由于新型次超同步振荡存在的多频率分量可能性，算法的应用存在定阶困难的问题。由于算法无法自适应预先准确选择被测信号的模态数，算法的阶数与被测信号的模态数不匹配会使得振荡分量跟踪不准确。目前辅助算法定阶已有较多方法，这些辅助定阶方法很难发挥理想的作用。综上所述，现有振荡检测算法或多或少存在数据处理复杂、动态性能差和定阶困难等问题，难以在实际工程中开发和应用。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有振荡检测算法存在数据处理复杂、动态性能差和定阶困难的问题，提出了一种基于二阶段改进ITD算法的风电场次同步振荡监测方法。

本发明的技术方案是：一种基于二阶段改进ITD算法的风电场次同步振荡监测方法包括以下步骤：

S1：采集风电场的电压电流信号，并进行预处理；

S2：利用二阶段改进ITD算法实时识别预处理后电压电流信号中的次同步振荡参数；

S3：基于次同步振荡参数和次同步振荡决策条件，实时监测风电场的次同步振荡。

本发明的有益效果是：

(1)使用本发明中的监测方法可以实时监测电网中的次同步振荡信号，具有算法简单轻便、计算量小、检测速度快、动态性能强、抗噪声能力强且抗干扰能力强的优点。

(2)本发明的监测方法考虑新型次超同步振荡存在的多频率分量可能性，无需预先估计被测信号的模态，使用方便。并且，本发明的监测方法可以直接嵌入DSP控制器，易于硬件实现且检测效果好。

(3)使用发明中所开发的次同步振荡监测方法，可以快速有效提取风电场关键节点的输出电压电流中的次同步分量，在次同步振荡发生后及时发出预警信号，可以为大规模风电场次同步振荡的检测、溯源和抑制提供有效的关键信息。