本发明专利技术涉及电网监测技术领域，且公开了一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，包括以下步骤：步骤一：实时获取虚拟同步发电机和电网系统所有时间点的运行数据，并分类组成数据集；步骤二：设置监测周期和参考阈值，生成对应的异常数据组；步骤三：根据监测周期建立时间轴，再结合异常数据组插入对应的节点，分析所有节点在频域和时域中的变化特征，并生成对应的波动指数和分布频率，灵活适应负载变化稳定性强；步骤四：设置波动阈值和分布阈值，判断虚拟同步发电机是否存在运行故障，按照监测周期生成对应的决策树，实时诊断虚拟同步发电机运行过程中的故障原因，并通知维护管理人员，实时诊断故障原因准确度高。
1、虚拟同步发电机是一种模拟传统同步发电机运行特性的技术，通过控制逆变器来模拟同步发电机的机械和电磁特性，以提供电网所需的惯性和阻尼。在大规模新能源并网中，虚拟同步发电机模拟同步发电机的有功调频和无功调压功能，参与电网频率和电压的调节，通过消纳电网中多余的可再生并网能源，实现负荷削峰填谷，优化用电过程，提高电网的稳定性和兼容性，减少新能源发电波动对电网的影响。在电网发生故障时，由于系统参数或控制策略不当容易导致的功角失稳问题。针对性制定自适应调节的暂态控制策略，能够降低有功功率不平衡，确保虚拟同步发电机在电力系统中的可靠运行。深入理解vsg稳定性异常的原因和解决策略，将有助于推动电力系统向更高效、更稳定的方向发展。
2、目前，传统虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法缺乏灵活适应性，面对电网系统中复杂的负载变化，算法模型较为单一，数据分析能力具有局限性，不能及时发现虚拟同步发电机是否存在运行故障，定位故障原因不够准确可靠。
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，具备灵活适应负载变化稳定性强、实时诊断故障原因准确度高等优点，解决了传统虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法缺乏灵活适应性、定位故障原因不够准确可靠的问题。
>3、步骤一：通过网络连接传感装置实时获取虚拟同步发电机和电网系统所有时间点的运行数据，并将获取到的数据分类组成功率数据集和负载数据集，功率数据集包括虚拟同步发电机输出的实时转速、实时电流、实时电压和实时频率，负载数据集包括电网系统所需的实时电流、实时电压和实时频率；4、步骤二：设置固定时长的监测周期，再针对监测周期设置固定范围的参考阈值，根据功率数据集和负载数据集，识别监测周期内的异常运行数据，生成对应的异常数据组；
5、步骤三：根据监测周期建立时间轴，再结合异常数据组插入对应的节点，分析所有节点在频域和时域中的变化特征，并生成对应的波动指数和分布频率；
6、步骤四：设置固定范围的波动阈值和分布阈值，并结合波动指数和分布频率，判断虚拟同步发电机是否存在运行故障，按照监测周期划分训练集和测试集，生成对应的决策树，实时诊断虚拟同步发电机运行过程中的故障原因，并通知维护管理人员。
7、优选的，所述步骤一中，功率数据集的表达式为，表示虚拟同步发电机输出的实时转速，表示虚拟同步发电机输出的实时电流，表示虚拟同步发电机输出的实时电压，表示虚拟同步发电机输出的实时频率，表示获取虚拟同步发电机运行数据的时间点。
8、优选的，所述步骤一中，负载数据集的表达式为，表示电网系统所需的实时电流，表示电网系统所需的实时电压，表示电网系统所需的实时频率，表示获取电网系统运行数据的时间点。
9、优选的，所述步骤二中，参考阈值包括转速阈值、电流阈值、电压阈值和频率阈值。
10、优选的，所述步骤二中，异常数据组计算流程如下：
11、根据功率数据集，抽取监测周期内虚拟同步发电机输出的实时转速、实时电流、实时电压和实时频率；
12、根据负载数据集，抽取监测周期内电网系统所需的实时电流、实时电压和实时频率；
13、；
14、公式中，表示异常数据组，表示转速阈值最小值，表示转速阈值最大值，若监测周期内虚拟同步发电机输出的实时转速超出转速阈值时，标记为异常转速，表示电流阈值最小值，表示电流阈值最大值，若监测周期内虚拟同步发电机输出的实时电流超出电流阈值时，标记为异常输出电流，表示电压阈值最小值，表示电压阈值最大值，若监测周期内虚拟同步发电机输出的实时电压超出电压阈值时，标记为异常输出电压，表示频率阈值最小值，表示频率阈值最大值，若监测周期内虚拟同步发电机输出的实时频率超出频率阈值时，标记为异常输出频率，若监测周期内电网系统所需的实时电流超出电流阈值时，标记为异常负载电流，若监测周期内电网系统所需的实时电压超出电压阈值时，标记为异常负载电压，若监测周期内电网系统所需的实时频率超出频率阈值时，标记为异常负载频率。
15、优选的，所述步骤三中，波动指数计算流程如下：
16、将异常数据组中标记的异常转速、异常输出电流、异常输出电压、异常输出频率、异常负载电流、异常负载电压或异常负载频率插入时间轴，并生成一一对应的节点；
17、若异常数据组中标记了个异常输出电流，个异常输出电流的表达式为，至依次表示每个异常输出电流在时间轴中对应的节点；
18、；
19、；
20、公式中，表示波动指数，表示异常输出电流的总和除以节点数量，得到异常输出电流的平均值，表示时间轴中第个节点对应的异常输出电流，表示根据方差公式，同时计算个异常输出电流与平均值的差值，得到的方差值即为异常输出电流在频域中的波动指数。
21、优选的，所述步骤三中，分布频率计算流程如下：
22、根据时间轴，统计每两个相邻异常输出电流的时间差，并标记为，至依次表示个节点中每两个相邻异常输出电流的时间差；
23、；.
24、公式中，表示分布频率，表示组时间差的总和，表示异常输出电流在时域中的出现频率，同样表示个异常输出电流节点在时域中的分布概率。
25、优选的，所述步骤四中，将波动指数对比波动阈值，若单个监测周期内波动指数超出波动阈值时，表示虚拟同步发电机存在运行故障。
26、优选的，所述步骤四中，将分布频率对比分布阈值，若单个监测周期内分布频率超出分布阈值时，表示虚拟同步发电机存在运行故障。
27、优选的，所述步骤四中，决策树的训练流程如下：
28、按照时间顺序由早到晚划分个监测周期内虚拟同步发电机和电网系统的运行数据，将前个监测周期的运行数据作为训练集，后个监测周期的运行数据作为测试集，参考阈值、波动阈值和分布阈值作为决策树的超参数；
29、通过训练集构建决策树的主干，再根据功率数据集和负载数据集中的数据种类，生成一一对应的决策树分支，且每个分支对应一组异常数据组、波动指数、分布频率和运行故障判断结果；
30、通过测试集评估决策树生成运行故障判断结果的正确率，若准确率达到，表示训练生成决策树具备实时诊断能力，若准确率未达到，表示训练生成决策树实时诊断能力不足，增加多个监测周期的运行数据并继续更新决策树，直至准确率达到。
31、与现有技术相比，本专利技术提供了一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，具备以下有益效果：
32、1、本专利技术通过网络连接传感装置实时获取虚拟同步发电机和电网系统所有时间点的运行数据，并将获取到的数据分类组成功率数据集和负载数据集，有利于后续快速判断虚拟同步发电机与电网系统之间的供需关本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤一中，功率数据集的表达式为，表示虚拟同步发电机输出的实时转速，表示虚拟同步发电机输出的实时电流，表示虚拟同步发电机输出的实时电压，表示虚拟同步发电机输出的实时频率，表示获取虚拟同步发电机运行数据的时间点。
3.根据权利要求2所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤一中，负载数据集的表达式为，表示电网系统所需的实时电流，表示电网系统所需的实时电压，表示电网系统所需的实时频率，表示获取电网系统运行数据的时间点。
4.根据权利要求3所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤二中，参考阈值包括转速阈值、电流阈值、电压阈值和频率阈值。
5.根据权利要求4所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤二中，异常数据组计算流程如下：
6.根据权利要求5所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤三中，波动指数计算流程如下：
7.根据权利要求6所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤三中，分布频率计算流程如下：
8.根据权利要求7所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤四中，将波动指数对比波动阈值，若单个监测周期内波动指数超出波动阈值时，表示虚拟同步发电机存在运行故障。
9.根据权利要求8所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤四中，将分布频率对比分布阈值，若单个监测周期内分布频率超出分布阈值时，表示虚拟同步发电机存在运行故障。
10.根据权利要求9所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤四中，决策树的训练流程如下：
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【技术特征摘要】
1.一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤一中，功率数据集的表达式为，表示虚拟同步发电机输出的实时转速，表示虚拟同步发电机输出的实时电流，表示虚拟同步发电机输出的实时电压，表示虚拟同步发电机输出的实时频率，表示获取虚拟同步发电机运行数据的时间点。
3.根据权利要求2所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤一中，负载数据集的表达式为，表示电网系统所需的实时电流，表示电网系统所需的实时电压，表示电网系统所需的实时频率，表示获取电网系统运行数据的时间点。
4.根据权利要求3所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的分析方法，其特征在于：所述步骤二中，参考阈值包括转速阈值、电流阈值、电压阈值和频率阈值。
5.根据权利要求4所述的一种虚拟同步发电机稳定性异常的...
【专利技术属性】
技术研发人员：易宸宇，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
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