[发明专利]一种基于内点优化算法的同步发电系统动态状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于内点优化算法的同步发电系统动态状态估计方法。针对电网中同步发电系统的非线性特性和机电暂态过程特征，对其进行准确建模，采集电网同步向量测量装置提供的外部量测数据，构造加权最小二乘形式的目标函数，使用内点优化算法求解，得到同步发电系统内部不易直接测量的状态变量。本发明方法可以准确地跟踪包括发电机本体，励磁器和调速器的同步发电系统的内部状态。

主权项

1.一种基于内点优化算法的同步发电系统动态状态估计方法，其特征在于包括如下步骤：第一步：针对电网中同步发电系统的非线性特性和机电暂态过程特征，对其建立包含发电机本体四阶、励磁器四阶以及调速器一阶的同步发电系统模型；发电机本体四阶模型为：其中：励磁器四阶模型为：调速器一阶模型为：其中，表示相应变量对时间t的导数，δ、ω、E'_q、E'_d分别代表发电机的功角、转子角速度、q轴暂态电势和d轴暂态电势，ω_s代表电网同步转速，P_m和P_e分别代表发电机机械功率和发电机电磁功率，I_d和I_q分别代表发电机的d轴电流和q轴电流，V_d和V_q分别代表发电机的d轴电压和q轴电压，D代表发电机的阻尼，T_j、T_d'₀、T_q'₀分别代表发电机惯性时间常数，发电机d轴暂态时间常数和发电机q轴暂态时间常熟，X_d、X_q、X'_d、X'_q分别代表发电机d轴电抗，发电机q轴电抗，发电机d轴暂态电抗和发电机q轴暂态电抗；K_a、T_f、K_f、T_e、T_r、T_a、A_e、B_e是在励磁器的控制运行中能够镇定的参数，v_f代表发电机的励磁电压，v_r1和v_r2代表控制系统的中间环节，V代表发电机的机端电压，v_m代表电压状态变量，v_ref代表机端电压参考值，R、T₁、T₂是在调速器的控制运行中能够镇定的参数，ω_ref代表发电机角速度的参考值，t_g代表调速器状态变量；第二步：建立待估计状态变量集合，待估计状态变量包含发电机功角δ、发电机转子角速度ω、发电机的q轴暂态电势E'q、发电机的d轴暂态电势E'd、励磁系统状态变量vm，vr1，vr2，vf和调速系统特征变量tg；第三步：构造同步发电系统量测模型；Δω＝ω‑ωref其中，Vx和Vy分别代表发电机机端电压的有功分量和无功分量；Δω代表发电机转子角速度与转子参考角速度的差；第四步：采集电网k时刻同步向量测量装置提供的外部量测数据，包括发电机有功功率P、发电机无功功率Q、发电机转子角速度w、发电机输出电流有功分量Ir和电流无功分量Ii；第五步：根据外部采集的实时量测数据和同步发电系统内部状态变量确定k时刻加权最小二乘形式的目标函数；第六步；对同步发电系统的动态过程进行离散化，建立等式约束条件；第七步：求得算法所需的雅克比矩阵J和海森矩阵H；其中，其中，nc代表状态变量的总数，xi代表第i个状态变量，y表示输出变量，具体为上述第三步中的5个输出量测量，HTxi代表Hxi的转置；c代表等式约束条件，ci代表第i个等式约束条件；第八步：使用内点优化算法对同步发电机组动态状态估计问题进行求解，具体方式如下：首先将动态状态估计问题形成如下非线性规划问题：s.t.c(z)＝0其中，代表目标函数，c代表等式约束条件；z代表所有变量，包括所有状态变量x和所有输出变量y；随后引入松弛变量，构造拉格朗日函数：其中，向量λ表示等式约束的拉格朗日乘子；在优化问题的最优点拉格朗日函数L相对于待求变量和拉格朗日乘子都等于零，利用牛顿迭代法对问题进行求解：其中，矩阵J、H分别表示之前步骤求得的雅克比矩阵和海森矩阵；JT表示J的转置；▽表示微分算子；Δz代表变量z的修正量，Δλ代表拉格朗日乘子λ的修正量；求得k时刻同步发电系统内部不易直接测量的发电机功角δ、发电机转子角速度w、发电机的q轴暂态电势E'q、发电机的d轴暂态电势E'd、励磁系统状态变量vm、vr1、vr2、vf和调速系统特征变量tg，准确得到电网同步发电系统的内部状态；第九步：将k置为k+1；第十步：重复以上第四步到第九步，直到k达到kmax；其中kmax代表状态估计采样时刻的总数；第十一步：根据每一时刻求解的状态变量，跟踪电网同步发电系统的动态状态。