一种次同步振荡参数检测方法技术

本发明专利技术涉及一种次同步振荡参数检测方法，所述方法包括：对电流信号进行截断，获取长度为N的采样数据；建立长度为N的四项Rife‑Vincent(III)窗函数，并根据所述四项Rife‑Vincent(III)窗函数确定所述采样数据对应的离散频点的幅值；在次同步频段内筛选所述离散频点的幅值的极大值，并利用所述离散频点的幅值的极大值对应的谱线及谱线相邻的两根谱线采用插值修正算法对所述电流信号的幅值、频率和相位进行修正；本发明专利技术提供的方法能够利用四项Rife‑Vincent(III)窗三谱线插值FFT的方式有效的抑制频谱泄露。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统运行与控制领域，具体涉及一种次同步振荡参数检测方法。
技术介绍
为提高长距离输电线路的输送能力，电网结构广泛采用串联补偿和高压直流输电技术，这使得电力系统面临着较大的次同步振荡的风险。随着柔性交流输电系统的逐步应用以及新能源的大规模并网运行，电力系统的次同步振荡风险愈加普遍和严重，严重威胁电力系统的安全和稳定运行。对次同步振荡模态参数的准确检测和分析有利于掌握电力系统的实时运行状况，同时也是将各种抑制和控制次同步振荡的方法付诸实施的基础。目前，次同步振荡参数识别最常用的方式是快速傅里叶变换(FFT)，然而在非同步采样或对信号进行非整数周期截断的情况下，FFT存在栅栏效应和频谱泄露现象，导致次同步振荡参数(幅值、频率、相位)计算结果不准确。利用性能优良的窗函数可以抑制长范围泄露引起的误差，通过插值算法进行修正可以对短范围泄露进行修正。常用的窗函数有Hanning窗、Blackman窗、Blackman-Harris窗、Nuttall窗等，不同窗函数的频谱旁瓣特性对于频谱泄露的抑制作用各有特点，插值算法中应用广泛且准确度较高的为双谱线插值修正方法，双谱线插值算法利用峰值频点附近幅值最大和次最大的两条谱线，由于该算法没有充分利用频点附近泄露谱线所包含的信息，因而导致修正误差较大。
技术实现思路
本专利技术提供一种次同步振荡参数检测方法，其目的是利用四项Rife-Vincent(III)窗三谱线插值FFT的方式有效的抑制频谱泄露。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：一种次同步振荡参数检测方法，其改进之处在于，包括：对电流信号进行截断，获取长度为N的采样数据；建立长度为N的四项Rife-Vincent(III)窗函数，并根据所述四项Rife-Vincent(III)窗函数确定所述采样数据对应的离散频点的幅值；在次同步频段内筛选所述离散频点的幅值的极大值，并利用所述离散频点的幅值的极大值对应的谱线及谱线相邻的两根谱线采用插值修正算法对所述电流信号的幅值、频率和相位进行修正。优选的，所述四项Rife-Vincent(III)窗函数w(n)的时域表达式为： w ( n ) = Σ m = 0 M - 1 ( - 1 ) m a m c o s ( 2 π m n / N ) - - - ( 1 ) ]]>式(1)中，n∈[0,N-1]，N为所述采样数据的长度，M＝4为窗函数的项数，a0＝1，a1＝1.43596，a2＝0.49754，a3＝0.06158。优选的，所述根据所述四项Rife-Vincent(III)窗函数确定所述采样数据对应的离散频点的幅值，包括：对所述采样数据进行加窗处理，获取加窗序列xw(n)，公式为：xw(n)＝w(n)·x(n) (2)式(2)中，w(n)为四项Rife-Vincent(III)窗函数，x(n)为所述采样数据；对所述加窗序列进行离散傅里叶变换，公式为：式(3)中，X(k)为所述加窗序列的离散傅里叶变换函数，k∈[0,N-1]，N为所述采样数据的长度，A为所述电流信号的幅值，f为所述电流信号的频率，为所述电流信号的相位，W(·)为窗函数的离散傅立叶变换函数，Δf为频率分辨率，其中，所述频率分辨率的公式为：Δf＝fs/N (4)式(4)中，fs为采样频率；令则所述窗函数的离散傅立叶变换函数W(r)的公式为： W ( r ) = N r s i n ( π r ) π e - j π r e j π N r Σ m = 0 M - 1 ( - 1 ) m a m r 2 - m 2 - - - ( 5 ) ]]>式(5)中，M＝4为窗函数的项数，a0＝1，a1＝1.43596，a2＝0.49754，a3＝0.06158；忽略负频点处谱峰的旁瓣影响，则将式(3)中所述加窗序列的离散傅里叶变换函数X(k)转换为：优选的，所述次同步频段的频率范围为10～40Hz。进一步的，所述离散频点的幅值的极大值对应的谱线为在所述次同步频段内谱线幅值的极大值对应的谱线；设所述离散频点的幅值的极大值对应的谱线为ka，其相邻的两根谱线分别为ka-1和ka+1，则所述谱线ka-1、ka和ka+1的幅值分别为y1＝|X(ka-1)|、y2＝|X(ka)|和y3＝|X(ka+1)|，设所述离散频点的幅值的极大值对应的次同步分量的实际频率为kΔf，第一引入参数δ＝k-ka，第二引入参数α＝(y3-y1)/y2，其中，所述第一引入参数δ∈(-0.5,0.5)，则根据所述加窗序列的离散傅里叶变换函数将第二引入参数α转换为： α = | W ( 1 - δ ) | - | W ( - 1 - δ ) 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种次同步振荡参数检测方法，其特征在于，所述方法包括：对电流信号进行截断，获取长度为N的采样数据；建立长度为N的四项Rife‑Vincent(III)窗函数，并根据所述四项Rife‑Vincent(III)窗函数确定所述采样数据对应的离散频点的幅值；在次同步频段内筛选所述离散频点的幅值的极大值，并利用所述离散频点的幅值的极大值对应的谱线及谱线相邻的两根谱线采用插值修正算法对所述电流信号的幅值、频率和相位进行修正。

【技术特征摘要】
1.一种次同步振荡参数检测方法，其特征在于，所述方法包括：对电流信号进行截断，获取长度为N的采样数据；建立长度为N的四项Rife-Vincent(III)窗函数，并根据所述四项Rife-Vincent(III)窗函数确定所述采样数据对应的离散频点的幅值；在次同步频段内筛选所述离散频点的幅值的极大值，并利用所述离散频点的幅值的极大值对应的谱线及谱线相邻的两根谱线采用插值修正算法对所述电流信号的幅值、频率和相位进行修正。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述四项Rife-Vincent(III)窗函数w(n)的时域表达式为： w ( n ) = Σ m = 0 M - 1 ( - 1 ) m a m c o s ( 2 π m n / N ) - - - ( 1 ) ]]>式(1)中，n∈[0,N-1]，N为所述采样数据的长度，M＝4为窗函数的项数，a0＝1，a1＝1.43596，a2＝0.49754，a3＝0.06158。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述四项Rife-Vincent(III)窗函数确定所述采样数据对应的离散频点的幅值，包括：对所述采样数据进行加窗处理，获取加窗序列xw(n)，公式为：xw(n)＝w(n)·x(n) (2)式(2)中，w(n)为四项Rife-Vincent(III)窗函数，x(n)为所述采样数据；对所述加窗序列进行离散傅里叶变换，公式为：式(3)中，X(k)为所述加窗序列的离散傅里叶变换函数，k∈[0,N-1]，N为所述采样数据的长度，A为所述电流信号的幅值，f为所述电流信号的频率，为所述电流信号的相位，W(·)为窗函数的离散傅立叶变换函数，Δf为频率分辨率，其中，所述频率分辨率的公式为：Δf＝fs/N (4)式(4)中，fs为采样频率；令则所述窗函数的离散傅立叶变换函数W(r)的公式为： W ( r ) = N r s i n ( π r ) π e - j π r e j π N r Σ m = 0 M - 1 ( - 1 ) m a m r 2 - m 2 - - - ( 5 ) ]]>式(5)中，M＝4为窗函数的项数，a0＝1，a1＝1.43596，a2＝0.49754，a3＝0.06158；忽略负频点处谱峰的旁瓣影响，则将式(3)中所述加窗序列的离散傅里叶变换函数X(k)转换为：4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述次同...

【专利技术属性】
技术研发人员：王茂海，刘之滨，郭骏，宁剑，李振，李倩，许勇，汤飞，张丽坤，程春和，
申请(专利权)人：国家电网公司，国家电网公司华北分部，南京南瑞集团公司，
类型：发明
国别省市：北京;11