[发明专利]模型处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种模型处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：建立目标变换器的初始数学模型；根据多个所述状态变量确定线性状态矩阵，并求解出所述线性状态矩阵的特征值；确定各所述状态变量在所述线性状态矩阵的特征值中的参与因子；将所述线性状态矩阵转换为奇异摄动式矩阵，并根据各所述状态变量在所述线性状态矩阵的特征值中的参与因子和所述奇异摄动式矩阵对所述初始数学模型进行降阶处理，得到所述目标变换器对应的目标数学模型；所述目标数学模型用于计算所述目标变换器是否处于暂态。采用本方法能够缩短仿真时间，避免边缘计算设备算力不足的问题。

技术领域

本申请涉及模型处理技术领域，特别是涉及一种模型处理方法、装置、计 算机设备和存储介质。

背景技术

随着环境问题日益受到重视，越来越多的新能源以分布式电源的形式接入 了电力系统。这些分布式电源多为直流电源，通常需要借由电力电子变换器实 现能量转换。然而与传统同步发电机相比，电力电子变换器的响应速度更快且 惯性更小，无法像同步发电机一样承受电网的干扰，这给电力系统的安全运行， 尤其是系统的暂态稳定带来了挑战。

目前，为了观察电力电子变换器和系统是否出现暂态稳定性问题，可以采 用边缘计算的方式在发电现场通过时域数值仿真确定。由于时域数值仿真运行 于边缘计算设备，规避了云计算过程中因通信失败、通信延时等等原因产生的 风险和弊端，且大幅降低了通信成本和通信带宽。

但是，随着电力电子变换器数量的增加和电力系统规模的增大，时域数值 仿真的数学模型的阶数和复杂度呈快速上升趋势，不仅导致仿真耗时常，而且 出现了边缘计算设备算力不足的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低数学模型阶数、缩 短仿真时长、避免边缘计算设备算力不足的模型处理方法、装置、计算机设备 和存储介质。

一种模型处理方法，该方法包括：

建立目标变换器的初始数学模型；其中，初始数学模型包括多个用于表征 目标变换器的下垂控制特性的状态方程，各状态方程包括至少一个状态变量；

根据多个状态变量确定线性状态矩阵，并求解出线性状态矩阵的特征值；

确定各状态变量在线性状态矩阵的特征值中的参与因子；

将线性状态矩阵转换为奇异摄动式矩阵，并根据各状态变量在线性状态矩 阵的特征值中的参与因子和奇异摄动式矩阵对初始数学模型进行降阶处理，得 到目标变换器对应的目标数学模型；目标数学模型用于计算目标变换器是否处 于暂态。

在其中一个实施例中，上述根据各状态变量在线性状态矩阵的特征值中的 参与因子和奇异摄动式矩阵对初始数学模型进行降阶处理，得到目标变换器对 应的目标数学模型，包括：

根据各状态变量在线性状态矩阵的特征值中的参与因子，从多个状态变量 查找出慢状态变量和快状态变量；

根据奇异摄动式矩阵对初始数学模型进行去除快状态变量保留慢状态变量 的处理，得到目标变换器对应的目标数学模型。

在其中一个实施例中，上述根据各状态变量在线性状态矩阵的特征值中的 参与因子，从多个状态变量查找出慢状态变量和快状态变量，包括：

根据线性状态矩阵的特征值的实部和虚部，将线性状态矩阵的特征值划分 为多个簇，并从多个簇中查找出目标簇；其中，目标簇的特征值与虚轴的距离 在预设距离范围内；

根据各状态变量在线性状态矩阵的特征值中的参与因子，从目标簇对应的 状态变量中查找出慢状态变量和快状态变量。

在其中一个实施例中，上述根据各状态变量在线性状态矩阵的特征值中的 参与因子，从目标簇对应的状态变量中查找出慢状态变量和快状态变量，包括：