电力系统远程终端设备基于增强滤波器算法的状态估计方法

1.本发明涉及电力系统信号处理领域，具体公开了一种电力系统远程终端设备基于增强滤波器算法的状态估计方法。


背景技术：

2.电力系统状态估计是电力系统调度中心的能量管理系统(ems)的核心功能之一，其功能是根据电力系统的各种量测信息，估计出电力系统当前的运行状态。现代电网的安全经济运行依赖于能量管理系统(ems)，而能量管理系统的众多功能又可分成针对电网实时变化进行分析的在线应用和针对典型潮流断面进行分析的离线应用两大部分。电力系统状态估计可以说是大部分在线应用的高级软件的基础。如果电力系统状态估计结果不准确，后续的任何分析计算将不可能得到准确的结果。
3.电力系统远程终端设备(rtu)可用于电力系统的动态监测、系统保护和系统分析和预测等领域.是保障电网安全运行的重要设备，从现场试验、运行以及应用研究的结果表明：同步相量测量技术在电力系统状态估计与动态监视、稳定预测与控制、模型验证、继电保护、故障定位等方面获得了应用或有应用前景，但是如何在状态估计中有效利用rtu量测是当前必须面对和解决的问题，特别是当实时量测的状态中混合大量的噪声情况下，如何提取有效的状态滤波信号以及其他扩展的信号具有很强的工程意义。
4.因此，如何增强电力系统远程终端设备(rtu)量测中在状态估计滤波方面的优势成为本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题是，克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种电力系统远程终端设备基于增强滤波器算法的状态估计方法，该方法在针对带扰动的二阶系统构造的滤波器的基础上，引入不同的滑模面构造增强滤波器算法，从而增强了电力系统远程终端设备基于增强滤波器状态估计方法在状态估计滤波方面的优势。
6.本发明解决其技术问题采用的技术方案是：
7.一种电力系统远程终端设备基于增强滤波器算法的状态估计方法，具体包括以下步骤：
8.步骤s100：构造带有扰动的二阶积分串联系统的控制反馈闭环系统；
9.步骤s200：将电力系统远程终端设备获取的带噪声的信号输入到步骤s100中构造的控制反馈闭环系统进行滤波处理；
10.步骤s300：基于步骤s200将带噪声的信号通过滤波处理后得到的跟踪滤波信号，对电力系统运行状态进行状态估计。
11.进一步地，步骤s100中构造的带有扰动的二阶积分串联系统控制反馈闭环系统定义为公式(1)：
[0012][0013]
其中x＝[x1,x2]
t
为状态变量，r为常数，|u|≤r为控制输入u的约束条件；扰动是时间t的函数，包括不确定性和外部扰动；采用d(x,t)表示，并设它们是全局有界的和lipschitz连续的。
[0014]
进一步地，在步骤s300中对电力系统运行状态进行状态估计，具体步骤包括：
[0015]
步骤s301：对于任意给定的系统初始状态x1和x2，通过构造李雅普诺夫函数计算是否能够到达滑模面；
[0016]
步骤s302：对于任意给定的系统初始状态x1和x2，通过构造李雅普诺夫函数计算是否能够在有限时间内到达原点；
[0017]
根据步骤s301和步骤s302的计算结果对状态的收敛性进行评价。
[0018]
与现有技术比较，本发明及其优选方案通过将远程终端设备设备获取的带噪声的信号输入到基于带扰动的二阶串联型的控制反馈闭环系统，从而得到滤波处理后的滤波信号，进而可根据所得到的滤波信号对当前电力系统运行状态进行准确的状态估计；通过引入不同的滑模面来构造增强滤波器，有效增强了远程终端设备(rtu)设备增强滤波器算法的状态估计方法在滤波方面的优势。
附图说明
[0019]
图1为本发明实施例流程图；
[0020]
图2为本发明实施例不同滤波算法系统状态转移过程对比示意图；
[0021]
图3为本发明实施例不同滤波器算法在正弦信号跟踪滤波方面的效果对比示意图；
[0022]
图4为本发明实施例不同滤波器算法在阶跃信号跟踪方面的效果对比示意图。
具体实施方式
[0023]
为让本专利的特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，作详细说明如下：
[0024]
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本说明书使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0025]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0026]
如图1所示，本实施例提供的电力系统远程终端设备基于增强滤波器算法的状态估计方法，具体包括以下步骤：
[0027]
步骤s100：构造带有扰动的二阶积分串联系统的控制反馈闭环系统；
[0028]
步骤s200：将电力系统远程终端设备(rtu)获取的带噪声的信号输入到步骤s100中基于增强滤波器算法的控制反馈闭环系统进行滤波处理；
[0029]
步骤s300：带噪声的信号通过滤波处理后得到跟踪滤波信号，从而可根据所得到
的跟踪滤波信号对电力系统运行状态进行准确的状态估计。
[0030]
本实施例中，通过将远程终端设备设备获取的带噪声的信号输入到基于带扰动的二阶串联型的控制反馈闭环系统，从而得到滤波处理后的滤波信号，进而可根据所得到的滤波信号对当前电力系统运行状态进行准确的状态估计；通过引入不同的滑模面来构造增强滤波器，有效增强了远程终端设备(rtu)设备增强滤波器算法的状态估计方法在滤波方面的优势。
[0031]
下面将进一步讲述各个步骤的具体实现方式。
[0032]
步骤s100：构造带有扰动的二阶积分串联系统的控制反馈闭环系统；
[0033]
步骤s100中构造的带有扰动的二阶积分串联系统控制反馈闭环系统定义为公式(1)：
[0034][0035]
其中x＝[x1,x2]
t
为状态变量，r为常数，|u|≤r为控制输入u的约束条件；扰动是时间t的函数，包括不确定性和外部扰动。它们用d(x,t)表示，并假定它们是全局有界的和lipschitz连续的。
[0036]
步骤s200：将电力系统远程终端设备(rtu)获取的带噪声的信号输入到步骤s100中基于增强滤波器算法的控制反馈闭环系统进行滤波处理；
[0037]
步骤s300：带噪声的信号通过滤波处理后得到跟踪滤波信号，从而可根据所得到的跟踪滤波信号对电力系统运行状态进行准确的状态估计。
[0038]
本实施例中，对当前电力系统运行状态进行准确的状态估计的收敛性评价是通过构造李雅普诺夫函数进行计算，判断其是否能够到达滑模面以及是否能够在有限时间内到达原点。
[0039]
本实施例中，通过构造李雅普诺夫函数来评价电力系统远程终端设备(rtu)基于增强滤波器算法状态估计方法的收敛性与收敛时间，其评价具体步骤包括：
[0040]
步骤s301：假设s＝sign(p)，并取lyapunov函数v(x)＝|p|它的微分形式是：
[0041][0042]
为了证明它的充分条件是：
[0043][0044]
然后相应地确定出扰动的上界为：
[0045]
[0046]
如上所示，估计一个从时间t＝0的x0处开始到达开关曲线的轨迹；假设：
[0047][0048]
其中μ(x,t)＞0是一个给定的函数；根据这个假设和lyapunov函数的微分，可以得到：
[0049][0050]
该微分方程(4)的解为：
[0051]
|p|＝ce-∫μ(x,t)dt
[0052]
其中c是一个常量，可以选择为c＝|p0|，则有：
[0053]
|p|＜|p0||e-μ(x,t)
[0054]
如果令μ0＝minμ(x,t)，则可以估计|p|＜ε(其中ε是一个给定的正常数)时，x0从时间t＝0到开关曲线的收敛时间，如下所示:
[0055][0056]
步骤s302：取lyapunov函数为：
[0057][0058]
它对应的微分为
[0059][0060]
为了证明它的充分条件是：
[0061][0062]
那么扰动的上界为：
[0063][0064]
同样，可以估计开关曲线上的状态被驱动到原点的收敛时间；假设：
[0065][0066]
其中ν(x,t)＞0是一个给定函数。根据这个假设，则有：
[0067][0068]
微分方程的解是：
[0069]
v＝αe-∫ν(x,t)dt
[0070]
其中α是一个常量，可以取为α＝|v0|；因此：
[0071]
v＜|v0|e-ν(x,t)
[0072]
如果令ν0＝minμ(x,t)，则计算v＜ε1(其中ε1是一个给定的正常数)时，开关曲线上状态被驱动到原点的收敛时间为:
[0073][0074]
其中，当对参数r和θ进行适当的调整时，本实施例所提出的方法对一类扰动具有鲁棒性。在趋近模态中发现的稳定性是其在滑模态中使用的充分条件，因为干扰的上界满足：
[0075][0076]
在时间t＝0时，从x0开始的轨迹将在小于t的有限的时间内收敛到原点，由t＝t1 t2给出；通过调整参数的增益，可以管理总时间，使原点鲁棒稳定。
[0077]
以下将基于上述设计的本实施例增强滤波器算法进行仿真验证。仿真包括两个部分，首先是对比增强滤波器算法(记作tosmc)与滑模变结构控制算法中常见的基于超螺旋算法的变结构控制策略在移动系统状态回到原点过程中的情况，其次本实施例对比基于tosmc的微分器与基于sta的微分器在信号跟踪与微分提取方面的能力。仿真过程中，仿真系统的采样步长为h＝0.001s，x1(0)＝0,x2(0)＝2，θ＝0.1,r＝80，α＝8,λ＝6。
[0078]
仿真实验的结果如图2-图4所示，证明了本实施例所提供方案的效果优于作为对比的现有技术。
[0079]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0080]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(装置)、和计算机程序产品的流程图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图中的每一流程、以及流程图中的流程结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程中指定的功能的装置。
[0081]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指
令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程图中指定的功能。
[0082]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程中指定的功能的步骤。
[0083]
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
[0084]
本专利不局限于上述最佳实施方式，任何人在本专利的启示下都可以得出其它各种形式的电力系统远程终端设备基于增强滤波器算法的状态估计方法，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本专利的涵盖范围。