[发明专利]基于卡尔曼滤波的同步调相机无功出力估计方法在审
申请号: | 202111041125.5 | 申请日: | 2021-09-07 |
公开(公告)号: | CN113902653A | 公开(公告)日: | 2022-01-07 |
发明(设计)人: | 李昊;王宏华;路天航;王成亮 | 申请(专利权)人: | 河海大学;江苏方天电力技术有限公司 |
主分类号: | G06T5/20 | 分类号: | G06T5/20;G06T5/00 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 210098 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 卡尔 滤波 步调 相机 无功 出力 估计 方法 | ||
1.基于卡尔曼滤波的同步调相机无功出力估计方法,其特征在于,包括以下步骤:
建立卡尔曼滤波系统;
获取同步调相机PMU测量参数;
将同步调相机PMU测量参数输入卡尔曼滤波系统,获得滤波输出参数;
根据滤波输出参数计算同步调相机无功出力值。
2.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的同步调相机无功出力估计方法,其特征在于,所述同步调相机PMU测量参数包括直轴电压、交轴电压、直轴电流和交轴电流,所述滤波输出参数包括直轴电压、交轴电压、直轴电流和交轴电流。
3.根据权利要求2所述的基于卡尔曼滤波的同步调相机无功出力估计方法,其特征在于,所述卡尔曼滤波系统的建立包括:
构建同步调相机的实用状态空间模型;
离散化处理所述实用状态空间模型;
根据离散化处理后的实用状态空间模型构建卡尔曼滤波系统。
4.根据权利要求3所述的基于卡尔曼滤波的同步调相机无功出力估计方法,其特征在于,所述实用状态空间模型的构建包括以下步骤:
构建超瞬态电动势的同步调相机数学模型;
选取状态向量,根据超瞬态电动势的同步调相机数学模型建立同步调相机的实用状态空间模型。
5.根据权利要求4所述的基于卡尔曼滤波的同步调相机无功出力估计方法,其特征在于,所述超瞬态电动势的同步调相机数学模型如下:
其中,e″d、e′d分别为直轴超瞬态、瞬态感应电动势;e″q、e′q分别为交轴超瞬态、瞬态感应电动势;分别为e″q、e′q、e″d、e′d的一阶导数;T″do、T′do分别为直轴超瞬态、瞬态开路时间常数;T″qo、T′qo分别为交轴超瞬态、瞬态开路时间常数;x″d、x′d分别为直轴超瞬态、瞬态电抗;x″q、x′q分别为交轴超瞬态、瞬态电抗;xd、xq分别为直轴、交轴同步电抗;ud、uq分别为直轴、交轴电压;id、iq分别为直轴、交轴电流;ra为定子电阻。
6.根据权利要求2所述的基于卡尔曼滤波的同步调相机无功出力估计方法,其特征在于,所述同步调相机无功出力值的计算公式为:
其中,为同步调相机无功输出估计值,分别为滤波系统输出直轴、交轴电压;分别为滤波系统输出直轴、交轴电流。
7.根据权利要求1-6任一项所述的基于卡尔曼滤波的同步调相机无功出力估计方法,其特征在于,所述卡尔曼滤波系统的工作流程包括以下步骤:
设置卡尔曼滤波器初值、更新状态估计、更新误差协方差、根据PMU实际测量值得到滤波增益矩阵、根据测量值更新状态估计、根据测量值更新误差协方差、输出滤波参数。
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