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智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统

2020-01-05乔成银陈波尹相国马磊张文

计算技术与自动化 2020年4期
关键词:校核智能变电站

乔成银 陈波 尹相国 马磊 张文

摘   要:为提高对智能变电站过程层二次虚回路的自动控制抗干扰和校核能力,设计了基于线性扩张自适应控制的智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统。建立了智能变电站过程层的二次虚回路等效电路模型,采用误差反馈校正方法调节模糊控制参数;在此基础上,进行智能变电站过程层二次虚回路的线性自抗扰控制和参数整定性处理,根据等效控制反馈增益的变化实现对过程层二次虚回路的自动校核。仿真实验结果表明,采用该方法进行智能变电站过程层二次虚回路自动校核的校核精度较高、可靠性较好,且校核过程较稳定,提高了智能变电站过程层二次虚回路的抗干扰能力,具有很高的应用价值。

关键词:智能变电站;过程层;二次虚回路;校核;反馈调节

中图分类号:TM301.2                   文献标识码:A

Automatic Checking System for Secondary Virtual Circuit

of Process Layer of Intelligent Substation

QIAO Cheng-yin ,CHEN Bo,Yin Xiang-guo,MA Lei,ZHANG Wen

(State Grid Ningxia Maintence Company,Yinchuan,Ningxia 750011,China)

Abstract:In order to improve the automatic control anti-interference and check ability of the secondary virtual circuit in the process substation of intelligent substation,an automatic verification system for the secondary virtual circuit of the intelligent substation process based on linear expansion adaptive control is designed. The second virtual loop equivalent circuit model of the intelligent substation process layer is established,and the fuzzy feedback parameters are adjusted by the error feedback correction method. On this basis,the linear auto disturbance rejection control and parameter tuning processing of the secondary virtual loop of the intelligent substation process layer are carried out. According to the change of the equivalent control feedback gain,the automatic check of the secondary virtual loop of the process layer is realized. The simulation results show that the method of automatic verification of the secondary virtual circuit in the process substation of the intelligent substation has high calibration accuracy,good reliability,and stable calibration process,which improves the secondary virtual circuit of the intelligent substation process layer. Anti-interference ability,has high application value.

Key words:smart substation;process layer;secondary virtual circuit;check;feedback adjust

智能變电站已经成为电力系统建设中的重要支撑节点,其以二次虚回路代替常规变电站的硬电缆连接,实现了电网运行过程的信息传输[1]。因此,为保证智能变电站过程层二次虚回路的有效性和稳定性,需要构建智能变电站的过程层二次虚回路自动校核模型,提高其自动化控制能力。相关的智能变电站的控制系统设计方法也受到人们的极大关注。

通常来说,对智能变电站的控制是建立在对智能变电站过程层二次虚回路自动校核的基础上进行的,通过建立智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统,结合感应电动势和电机参数的整定性处理的方法来实现智能变电站过程层二次虚回路自动校核[2]。目前,已有专家学者在智能变电站过程层二次虚回路自动校核领域提出了一些较为成熟的研究结果,如模糊PID方法和磁通切换控制方法等等[3]。文献[4]利用深度搜索方法对二次虚实回路进行了校核,设计过程层虚回路配置规则,将状态校核作为二次虚回路校核的一部分,并利用邻接表存储物理光纤回路,利用深度优先搜索算法实现智能变电站过程层中各设备的物理拓扑链接,通过深度搜索故障推理算法实现校核过程。文献[5]中提出了一种基于检修态切换的智能变电站回路校核系统,仿照常规变电站的工作流程定义相关设备的检修态,将过程层二次虚回路的校核过程简化为检修态之间的切换,并通过电枢空载感应电势调节模型实现智能变电站过程层二次虚回路自动校核。然而上述方法在进行智能变电站过程层二次虚回路自动校核时的自适应性不好,抗干扰能力较差。

针对上述方法存在的问题,设计基于线性扩张自适应控制的智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统。并进行仿真实验分析,得出有效性结论。

1   变电站过程层二次虚回路抗干扰控制

1.1   二次虚回路等效电路模型

为了实现智能变电站过程层二次虚回路的优化校核和控制,首先需构建智能变电站过程层二次虚回路等效电路模型,根据线圈的电磁变换进行电机控制,采用能量参数调节的方法,完成智能变电站过程层二次虚回路的能量变换和分流控制[6]。智能变电站过程层二次虚回路的等效电路模型如图1所示。

根据图1所示的等效电路模型,结合磁通切换的模糊PID控制方法,对电路进行矢量控制和转速调节,通过感应电势的智能调节方法,进行智能变电站过程层二次虚回路的线性组合控制和模糊参数调节[7],得到智能变电站过程层二次虚回路的转速辨识模型用如下公式描述:

V = Lq■■f(u)du + E × ■     (1)

其中,f(u)表示二次虚回路永磁磁链的变化函数,Lq表示扩展卡尔曼调节系数,UJ表示二次虚回路沿切向交替充磁的电压,E是感应电动势,智能变电站过程层的感应电动势表示:

E = n × ■     (2)

其中,Δφ表示磁通量变化量,Δt表示时间。根据上述分析,结合阶跃响应控制法,进行二次虚回路等效控制[8],根据某一频率、某一相序的电压扰动分量来控制二次虚回路,避免了传统的PID控制方法中信号产生过程中同时出现放大扰动信号的过程。二阶离散数据跟踪器控制输出等效模型表示为:

P = V( f × a - v) × h     (3)

其中,v是输入旋转矢量;a是耦合电流分量;f是输入信号的一阶导数;h为步长。根据电压扰动与电流响应分量进行参数调节,通过耦合频率调节方法[9],进行智能变电站过程层二次虚回路的自动校核和控制。

1.2   二次虚回路的模糊控制智能参数调节

在上述研究基础上,采用误差反馈校正方法调节智能变电站过程层二次虚回路的模糊控制参数,构建线性自抗扰控制模型[10],得到耦合电流分量和控制误差的关系为:

H = β × ■     (4)

其中,z是频率耦合的特征参数,用α表示智能变电站过程层二次虚回路控制的模糊参数,β为可调参数。采用最大似然估计的方法进行自整定性处理,根据电压扰动与电流响应分量的联合控制,通过自适应寻优得到智能变电站过程层二次虚回路的同频率分量叠加模型为:

A = δ × H - ■     (5)

其中,δ表示并网逆变可调参数,k表示智能变电站过程层的自动校核比例系数,g表示智能变电站过程层的微分系数[11]。考虑控制器输出的调制信号对直流侧能量的影响,在功率输出增益最大的条件下,构建变电站过程层的模糊控制智能参数调节模型:

W = ■     (6)

其中,r表示电力系统直流多功率分送控制的输出增益,φ表示电力系统逆变器对外等效控制特征量。综上所述,构建了变电站过程层的模糊控制智能参数调节模型,根据参数调节结果,完成了智能变电站过程层二次虚回路的抗干扰控制。

2   二次虚回路自动校核

2.1   二次虚回路线性自抗扰控制

在上述建立智能变电站过程层的二次虚回路等效电路模型,采用误差反馈校正方法进行智能变电站过程层的模糊控制参数调节的基础上,进行智能变电站过程层二次虚回路自动校核。设计一种基于线性扩张自适应控制的智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统。在交流侧滤波端,构建输入输出系统,用以下公式表示:

I = i × ■     (7)

其中,u表示第i通道的基频电压,tmax表示负序电流响应的最大幅值,t0表示基频电流的幅值,v表示电荷运动速度,结合负序扰动电压的相位p,对变电站过程层进行模糊控制。借助于参数的耦合控制方法,得到频率耦合时滞项T为:

T = I × sign [sin(ωt - p)]     (8)

其中,sign表示返回符号函数,采用二次虚回路线性自抗扰控制方法[12],得到二次虚回路频率耦合控制输出为:

G = μ1 - ■ - T     (9)

其中,μ表示自抗扰控制参数。

2.2   参数整定性处理

构建线性自抗扰控制器进行智能变电站过程层二次虚回路线性自抗扰控制和参数整定性处理,对直流侧负荷进行稳定性调节,假设智能变电站过程层的误差控制项为λ,采用频率耦合调节的方法,以控制采样周期为输入,对负序电流响应分量进行自动调节,得到二次虚回路自动校核的参数自整定性特征提取输出为:

ω = ■ - λ     (10)

以输出功率为控制目标函数,根据等效控制反馈增益的变化进行智能变电站过程层二次虚回路自动校核,构建智能变电站过程层二次虚回路的多功率分送控制模型,结合智能变电站过程层二次虚回路的电磁参数进行自适应调節[13],过程层二次虚回路的电磁损耗量在θ时刻为:

Q = ■         (11)

当智能变电站过程层二次虚回路的电磁损耗衰减远远小于负载功率时,智能变电站过程层的线性扰动分量c与并网点电压u′的关系满足:

u′ = ■c - Q        (12)

采用多功耗自适应参数调节的方法,得到此时输出的瞬时电压为:

V = σ × ■sign [sin(ωt)]     (13)

其中,σ表示常规调节系数。在此基础上,若智能变电站过程层的线性扰动分量c与并网点电压 u′的关系满足公式(13),则智能变电站过程层二次虚回路自动校核过程的电流参数x自整定性调节输出为:

M = ■■(V × θ + ω)dt     (14)

综上分析,根据自整定性调节输出结果实现智能变电站过程层二次虚回路自动校核。

3   仿真测试与结果分析

为测试所设计的基于线性扩张自适应控制的智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统的实际应用性能,进行仿真实验。实验条件设置情况如下:在Matlab Simulink平台上建立智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统模型,设定直流母线电压参数为220 V,闭环控制环比例积分参数为0.068,锁相环的比例积分参数为0.034,频率耦合参数为0.25,等效电感 Lg = 3.74 mH。

根据上述参数设定,得到智能变电站过程层二次虚回路校核的耦合特性曲线简化模型如图2所示。

图2 智能变电站过程层二次虚回路校核的耦合特性曲线简化模型观察图2,根据耦合特性曲线分析得知,采用所提的基于线性扩张自适应控制的智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统进行校核的智能性和自适应性较好,仿真输出结果与理想化曲线差异较小,说明了本文系统的有效性。

为进一步测试基于线性扩张自适应控制的智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统的有效性,设计如下对比实验。将该系统与文献[4]提出的基于深度搜索方法的变电站二次虛实回路校核系统和文献[5]提出的基于检修态切换的智能变电站回路校核系统进行对比,测试不同系统在进行自适应校核时的校核精度,得到对比结果如图3所示。

分析图3可知,随着迭代次数的不断增加,不同变电站过程层二次虚回路校核系统的校核精度也相应发生变化。文献[5]系统的校核精度仅在最初时小于文献[4]系统,但这两种系统的校核精度始终小于所提的基于线性扩张自适应控制的智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统。对比结果表明,所提系统的校核精度最高,可证明所提方法的有效性。

对上述三种校核系统进行蓄意攻击,记录三种系统成功抵御攻击的次数,结果如表1所示。

分析表1可知,随着总攻击次数的不断增加,不同校核系统成功抵御攻击的次数也在不断增加。但所提的基于线性扩张自适应控制的智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统成功抵御攻击的次数始终在3中系统中保持最高,说明该校核系统具有较强的抗干扰能力,有效性更好。

4   结   论

针对智能变电站过程层二次虚回路的校核能力和抗干扰能力较差的问题,设计了基于线性扩张自适应控制的智能变电站过程层二次虚回路自动校核系统。根据自抗扰控制模型及参数调节结果,提高了虚回路的抗干扰能力;根据线性扩张自适应控制系统,实现智能变电站过程层二次虚回路的自动校核。经测试研究得知,该系统在进行智能变电站过程层二次虚回路自动校核的准确性较高,可靠性较好,抗干扰能力较强,具有极高的应用优势。

参考文献

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