[发明专利]一种基于连续-离散容积信息滤波的发电机参数校对方法

说明书

本发明公开了一种基于连续‑离散容积信息滤波的发电机参数校对方法，包括以下步骤：步骤1：根据发电机运行动态过程和PMU测量，建立连续‑离散形式的发电机参数校对模型。步骤2：基于ITO泰勒展开、三阶球半径容积规则和最小均方误差准则，构建连续‑离散容积信息滤波校对方法。步骤3：利用步骤2所提出的状态校对算法对步骤1建立的发电机参数模型进行预校对，并将参数实测值与参数预估值进行比较，依据比较结果对校对方法进行优化，以达到在设定条件下对发电机参数进行精确校对的目标。

技术领域

本发明涉及电力系统设备控制技术领域，尤其涉及一种基于连续-离散容积信息滤波的发电机参数校对方法。

背景技术

发电机是电力系统的重要组成部分，发电机的实时故障检测与优化控制需要依靠其精确的参数值。但发电机大部分的参数是不能观的，传统的监测手段也只能测得发电机稳态运行时的信息，无法得到动态运行时的参数值。为了校对发电机的动态参数，实际应用中常利用各种离散状态校对方法如扩展/无迹/容积卡尔曼滤波等对发电机的参数进行实时校对。

虽然在多数情形下离散滤波能在发电机的参数校对取得较好效果，但是值得注意的是实际发电机的运行状态是连续的而非离散的，精确的发电机参数校对模型通常是连续-离散的：过程方程由随机微分方程描述，测量方程由PMU等数字设备在离散采样时刻提供。在将常规离散滤波应用于发电机参数校对时，会遇到以下问题：①需要将连续系统方程离散化，增加计算开销；②离散化时会引入离散化误差导致离散化方程并不能准确反映原有连续过程方程所精确描述的发电机运行规律，特别是当离散化间隔较大时；③为了保证离散滤波的运行，离散化步长必须与采样间隔一致，因而受采样间隔的影响。

发明内容

本发明为克服上述现有发电机参数校对方法的不足，提供一种基于连续-离散容积信息滤波的发电机参数校对方法，能够对发电机的动态参数进行精确校对，从而为发电机的实时故障检测和优化控制提供可靠的参考量，以保证电网的正常安全运行。

本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

一种基于连续-离散容积信息滤波的发电机参数校对方法，包括以下步骤：

步骤1：根据发电机运行动态过程和PMU测量，建立连续-离散形式的发电机参数校对模型。

步骤1.1：建立精确的发电机运行动态模型，确定并解析出待估参数，得到校对发电机参数的连续过程方程。

步骤1.2：根据PMU测量通过数学建模和建立发电机的离散测量方程，联合步骤1.1所得过程方程构成连续-离散形式的发电机参数校对模型。

步骤2：基于ITO泰勒展开、三阶球半径容积规则和最小均方误差准则，构建连续-离散容积信息滤波校对方法。

步骤2.1：m步时间更新，通过连续过程方程计算状态预测值。

设定状态维度为n，采样间隔为T，最大离散化次数为m，离散化步长为τ＝T/m，当前迭代次数为k，当前离散化次数为j，信息均值信息方差校对均方差校对协方差状态校对值初始离散化时刻状态校对均值和均方差分别为

步骤2.2：计算2n个容积点其中下标i代表第i个容积点，且e_i为表示n维坐标中的第i个坐标向量。

步骤2.3：计算经ITO泰勒展开式后传播的容积点

步骤2.4：通过加权求和得到状态量预测值

步骤2.5：计算状态误差协方差的平方根：

其中S＝Tria(A)表示对A^T进行QR分解，得到上三角矩阵R，且S＝R^T。