CN106556777A - 基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法及*** - Google Patents
基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN106556777A CN106556777A CN201710073429.7A CN201710073429A CN106556777A CN 106556777 A CN106556777 A CN 106556777A CN 201710073429 A CN201710073429 A CN 201710073429A CN 106556777 A CN106556777 A CN 106556777A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- voltage
- single harmonic
- current
- monitoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 132
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 230000010354 integration Effects 0.000 title claims abstract description 25
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 claims abstract description 17
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 19
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 16
- 230000004075 alteration Effects 0.000 claims description 14
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 8
- 238000005303 weighing Methods 0.000 claims description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/086—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/088—Aspects of digital computing
-
- H02J13/0006—
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
- Y04S10/52—Outage or fault management, e.g. fault detection or location
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法及***，其中，所述方法包括：获取电能质量监测***的监测数据；计算三相电压不平衡度并判断三相电压不平衡度是否大于2％；或，计算有功功率减少量并判断有功功率减少量是否大于30％；或，计算谐波电流含有率和单次谐波电压含有率并分别判断谐波电流含有率和单次谐波电压含有率是否满足预设含有率；或，获取电网电压和电网电流并分别判断电网电压和电网电流是否满足预设条件；当任一条件满足时进行风机运行预警。本发明实施例通过获取电能质量监测***的监测数据，对监测数据中的各种数据分类计算，分别判断各数据计算结果是否满足电网并网要求，以此对风机运行状态进行预警。
Description
技术领域
本发明涉及风电并网运行技术领域，尤其涉及一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法及***。
背景技术
近年来，我国风电快速发展，并网规模呈现逐年翻番式增长，给社会带来一定效益，但由于电力***配套设施不完善、风电机组本身不满足并网标准等因素，使风电机组极易发生群体性脱网，由此造成的功率缺额给电网***频率带来极大冲击。随着风电并网规模的扩大，这种冲击越来越明显，只有及时判断风机运行状态，并分析风机脱网原因，才能保证电网的安全稳定运行。
相关技术中，为了监测风机是否发生脱网，一般采用故障录波器记录电网中的电流和电压，当电流或电压发生跳变时故障录波器开始记录电网中的电流、电压以及波形等数值，并同时记录跳变发生前一段时间的电流、电压以及波形等数值，然后故障录波器将记录的数值发送给远方主站，远方主站的工作人员根据接收到的电流、电压以及波形等数值进行分析和计算，得出故障性质、故障点距离等数据，根据故障性质、故障点距离等数据判断风机是否发生脱网。
然而，在现有技术中，故障录波器只有当风机已经发生脱网之后才开始记录数据，即获取的数据都为风机已经发生脱网之后采集到的，影响了风机运行监测的实时性和预测性。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测***及方法。
根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法，包括：
获取电能质量监测***的监测数据；
根据所述监测数据计算三相电压不平衡度并判断所述三相电压不平衡度是否大于2％，或者，根据所述监测数据计算有功功率减少量并判断所述有功功率减少量是否大于30％，或者，根据所述监测数据计算单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率并判断所述单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率是否分别满足预设畸变率和预设含有率，或者，从所述监测数据中获取电网电压和电网电流并分别判断所述电网电压和电网电流是否满足预设条件；
当所述三相电压不平衡度大于2％时，或者，所述有功功率减少量大于30％时，或者，所述单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率分别满足预设畸变率和预设含有率时，或者，所述电网电压和电网电流满足预设条件时；进行风机运行预警。
可选地，所述方法还包括：
当所述电网电压或电网电流满足预设条件、进行风机运行预警时，对电压波形和电流波形录波，保存录波数据。
可选地，所述方法还包括：
从所述监测数据中获取有功功率数据和无功功率数据，将所述有功功率数据和无功功率数据输出图形化功率曲线，保存所述图形化功率曲线。
可选地，所述方法还包括：
从所述监测数据中获取阶次在40次以内的单次谐波电流和单次谐波电压；
根据所述40次以内的单次谐波电流和单次谐波电压分别计算2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值；
保存所述2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值。
可选地，所述根据所述40次以内的单次谐波电流和单次谐波电压分别计算2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值的方法包括：
将所述40次以内的单次谐波电流按从小到达的顺序进行排列，得到谐波电流序列；
将所述谐波电流序列中1％的最大值去除；
选取所述谐波电流序列中剩余数值的最大值，作为2次至40次单次谐波电流的99％概率值；
将所述40次以内的单次谐波电压按从小到达的顺序进行排序，得到谐波电压序列；
将所述单次谐波电流电压中1％的最大值去除；
选取所述单次谐波电压序列中剩余数值的最大值，即为2次至40次单次谐波电流的99％概率值。
可选地，所述判断所述单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率是否分别满足预设畸变率和预设含有率，包括：
判断所述单次谐波电流总畸变率是否大于10％；以及，
判断所述单次谐波电压含有率是否大于3％。
可选地，所述判断所述电网电压和电网电流是否满足预设条件，包括：
判断所述电网电压是否跌落至额定电压的90％，或抬升至额定电压的105％；以及，
判断所述电网电流是否超出额定电流2倍以上。
根据本发明实施例的第二方面，一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测***，包括：
数据接口模块，用于获取电能质量监测***的监测数据，并将所述监测数据发送给数据存储模块；
数据存储模块，用于保存所述监测数据；
发电量监测模块，用于根据所述监测数据中的有功功率和无功功率数据输出并保存图形化功率曲线，计算有功功率减少量，判断有功功率减少量是否大于30％；
谐波分析模块，用于计算并保存2次至40次单次谐波电流的99％概率值、2次至40次单次谐波电压的99％概率值，计算单次谐波电流总畸变率以及单次谐波电压含有率，判断所述单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率是否分别满足预设畸变率和预设含有率；
录波数据分析模块，用于判断所述监测数据中的电流数据和电压数据是否满足预设条件，当所述电流数据和电压数据满足预设条件时记录电网中的电流波形和电压波形，并将所述电流波形和电压波形保存在数据存储模块中；
三相电压不平衡分析模块，用于根据所述监测数据中的三相电压数据计算三相电压不平衡度，判断所述三相电压不平衡度是否大于2％；
预警输出模块，用于判断风机是否已经发生脱网或有可能发生脱网，发出风机运行预警。
可选地，所述数据存储模块包括：
电压电流数据子模块，用于保存所述监测数据中的电流数据和电压数据；
有功无功数据子模块，用于保存所述监测数据中的有功功率数据和无功功率数据；
谐波数据子模块，用于保存所述监测数据中的单次谐波电流数据和单次谐波电流数据；
三相不平衡数据子模块，用于保存所述监测数据中的三相电压数据以及三相电压不平衡度数据；
录波数据子模块，用于记录电网中的电流波形和电压波形。
本发明的实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法，通过获取实时电能质量监测预警***的监测数据，并对监测数据中的各种数据分类计算，分别判断各数据计算结果是否满足电网并网要求，以此对可能发生的风机脱网进行实时预测。另外，由于判断风机运行状态的条件不唯一，能够有效保证风机运行预警的准确性。
本发明的实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测***，通过数据接口模块获取电能质量监测数据，并保存在数据存储模块中，供发电量监测模块、谐波分析模块、录波数据分析模块以及三相电压不平衡分析模块根据需要计算的数据类型从数据存储模块中获取各自所述数据进行计算并判断数据计算结果是否满足风机并网条件，从而达到风机运行预警的目的，同时分类计算也提高了风机预警的准确性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种数据录波的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测***的结构示意图。
图示说明：
1-数据接口模块、2-数据存储模块、3-发电量监测模块、4-谐波分析模块、5-录波数据分析模块、6-三相电压不平衡分析模块、7-预警输出模块。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
参见图1，为本发明实施例提供的一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法的流程示意图，如图1所述，本发明实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法包括：
步骤S101，获取电能质量监测***的监测数据。
电能质量监测***是几乎每座风电场都有安装的电能质量监测装置，它可以实时采集电网中的各种数据以此达到电能质量监测的目的，这些监测数据同样可以通过计算处理之后达到风机运行预警的效果，而且电能质量监测预警***拥有高采样频率，能够保证监测数据的精确性。
在获取到监测数据之后执行：
步骤S111，根据所述监测数据计算三相电压不平衡度并判断所述三相电压不平衡度是否大于2％。
三项电压不平衡度是造成风机脱网的主要因素，因此计算三项电压不平衡度尤为重要，从电能质量监测***采集到的监测数据中包含了三项电压数据UA、UB、UC，从UA、UB、UC中选出最大值和最小值，将最大值记为Umax，将最小值记为Umin，通过公式：求得三项电压不平衡度，
其中，εu代表三项电压不平衡度。然后判断计算获得的三相电压不平衡度是否大于2％，并保存计算和判断结果。
当三相电压不平衡度大于2％时进行风机运行预警；当三相电压不平衡度不大于2％时暂不执行任何步骤，直至所有判断条件均不满足时重新获取电能质量监测***的监测数据。
或者，执行步骤S112，根据所述监测数据计算有功功率减少量并判断所述有功功率减少量是否大于30％。
有功功率是将电能转换为其他形式能量(如机械能、光能或热能)的电功率，由风电场通过三条母线提供，每段母线占风电机组的1/3，当风机发生脱网时一般是整段母线均运行，这样电网中损失的有功功率大约为发电量的30％，因此判断有功功率减少量是否大于30％可以直接反应风机运行的状态。在计算有功功率减少量时首先判断本采样点获取的有功功率数据相对上一采样点获取的有功功率是否减少，如果本采样点的有功功率较上一采样点有功功率减少了，则计算本采样点的有功功率较上一采样点有功功率减少了多少，并计算减少的有功功率占上一采样点有功功率的百分比，即为有功功率减少量。
当有功功率减少量大于30％时进行风机运行预警；当有功功率减少量不大于30％时暂不执行任何步骤，直至所有判断条件均不满足时重新获取电能质量监测***的监测数据。
或者，执行步骤S113，根据所述监测数据计算单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率并判断所述单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率是否分别满足预设畸变率和预设含有率。
国标中对电网中单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率做出了一定的规定，当电网中的单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率超出规定后就可以判定为风机脱网，根据实际监测的结果并结合国标规定，将本发明实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法中单次谐波电流的最高总畸变有率设置为10％，单次谐波电压的最高含有率设置为3％，根据监测数据中的单次谐波电流和单次谐波电压分别计算单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率，并与预设畸变率以及预设含有率进行比较判断风机运行状态。
当单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率分别满足预设畸变率和预设含有率时进行风机运行预警；当单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率不满足预设畸变率以及预设含有率时暂不执行任何步骤，直至所有判断条件均不满足时重新获取电能质量监测***的监测数据。
或者，执行步骤S114，从所述监测数据中获取电网电压和电网电流并分别判断所述电网电压和电网电流是否满足预设条件。
风电脱网事故过程通常会经历两个阶段：低电压脱网阶段和过电压脱网阶段。故障发生时，风机因电压跌落触发保护动作，向***吸收大量无功，造成邻近风电场并网点母线电压下降引起低压脱网，供电电压均方根值在短时间突然下降至额定电压幅值的90％～10％，其典型持续时间为10ms～1min；在故障切除后，由于脱网风电场中无功补偿装置的缓慢动作造成***无功过剩，邻近风电场并网点母线电压升高越线导致过压脱网，供电电压均方根值在短时间突然上升至额定电压幅值的110％。判断电网中电压相对于额定电压的差值也可以反映风机的运行状态，但在实际监测过程中发现，当供电电压均方根值上升至额定电压幅值的105％时风机就已经发生脱网，因此在本发明实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法中将脱网条件设置为电网电压跌落至额定电压的90％，或抬升至额定电压的105％；以及，电网电流超出额定电流2倍以上。
当电网电压和电网电流满足预设条件时进行风机运行预警；当电网电压和电网电流不满足预设条件时暂不执行任何步骤，直至所有判断条件均不满足时重新获取电能质量监测***的监测数据。
综上所述，当三相电压不平衡度、有功功率减少量、谐波电流含有率和单次谐波电压含有率、电网电压和电网电流中任一数值满足风机脱网的条件时就发出风机运行预警，当三相电压不平衡度、有功功率减少量、单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率、电网电压和电网电流中全部数值均不满足风机脱网的条件时，重新获取电能质量监测***的监测数据。由于判断风机脱网的条件不唯一，因此能够保证风机运行预警的准确性。
参见图2，为本发明实施例提供的另一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法的流程示意图，如图2所述，本发明实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法还包括：
步骤S102，从所述监测数据中获取阶次在40次以内的单次谐波电流和单次谐波电压，根据所述40次以内的单次谐波电流和单次谐波电压分别计算2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值，保存所述2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值。
当发生风机运行预警之后为了及时判断风机发生拖网时电网中个参数的数值变化以及寻找引起风机脱网的原因，需要参考2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值。当风机运行预警发出之后用户可以通过查找命令调取显示保存到2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值，以此查找引起风机脱网的原因。
其中，2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值的具体计算方法如下所述：
首先从监测数据中获取阶次在40次以内的单次谐波电流和谐波电压；
将40次以内的单次谐波电流按从小到达的顺序进行排列，得到谐波电流序列；
将谐波电流序列中1％的最大值去除；
选取谐波电流序列中剩余数值的最大值，即为2次至40次单次谐波电流的99％概率值；
然后将40次以内的谐波电压按从小到达的顺序进行排序，得到谐波电压序列；
将单次谐波电流电压中1％的最大值去除；
选取谐波电压序列中剩余数值的最大值，即为2次至40次单次谐波电流的99％概率值。
还包括，步骤S103，从所述监测数据中获取有功功率数据和无功功率数据，将所述有功功率数据和无功功率数据输出图形化功率曲线，保存所述图形化功率曲线。
有功功率和无功功率直接反映了风机发生脱网前后电网的能量变化情况，将电网中的有功功率和无功功率进行统计可以在发生风机运行预警后观察到在风机发生脱网前后电网中的能量变化，将有功功率数据和无功功率数据输出图形化功率曲线，可以更直观的看出发生风机脱网前后电网中有功功率和无功功率的变化曲线，将图形化功率曲线保存，当风机运行预警发出之后用户可以通过查找命令调取显示保存的图形化功率曲线。
参见图3，本发明实施例提供的一种数据录波的流程示意图，如图3所述，本发明实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法还包括：
步骤S105，当所述电网电压或电网电流满足预设条件、进行风机运行预警时，对电压波形和电流波形录波，保存录波数据。
当电网电压是否跌落至额定电压的90％，或抬升至额定电压的105％；或者电网电压是否超出额定电压2倍以上时，风机可能脱网或已经脱网，此时开始记录电网中电流的波形和电压的波形，并保存录波数据，当风机运行预警发出之后用户可以通过查找命令调取显示保存的录波数据。
本发明的实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法，通过获取实时电能质量监测预警***的监测数据，并对监测数据中的各种数据分类计算，分别判断各数据计算结果是否满足电网并网要求，以此对可能发生的风机脱网进行实时预测。另外，由于判断风机脱网的条件不唯一，保证了风机运行预警的准确性。
参见图4，为本发明实施例提供的一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测***的结构示意图，如图4所示，本发明实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测***，包括：
数据接口模块1，用于获取电能质量监测***采集的监测数据，并将监测数据发送给数据存储模块2；
数据存储模块2，用于保存监测数据；
发电量监测模块3，用于根据监测数据中的有功功率和无功功率数据输出并保存图形化功率曲线，计算有功功率减少量，判断有功功率减少量是否大于30％；
谐波分析模块4，用于计算并保存2次至40次单次谐波电流的99％概率值、2次至40次单次谐波电压的99％概率值，计算单次谐波电流总畸变率以及单次谐波电压含有率，判断单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率是否分别满预设畸变率和足预设含有率。
录波数据分析模块5，用于判断监测数据中的电流数据和电压数据是否满足预设条件，当电流数据和电压数据满足预设条件时记录电网中的电流波形和电压波形，并将电流波形和电压波形保存在数据存储模块2中；
三相电压不平衡分析模块6，用于根据监测数据中的三相电压数据计算三相电压不平衡度，判断三相电压不平衡度是否大于2％；
预警输出模块7，用于判断风机是否已经发生运行或即将发生运行，发出风机运行预警。
其中，数据接模块1两端分别连接风电场电能质量在线监测***以及数据存储模块2；发电量监测模块3、谐波分析模块4、录波数据分析模块5以及三项电压不平衡度监测模块6的一端分别连接数据存储模块2，另一端分别连接预警输出模块7。
为了将不同的数据进行分类保存，数据存储模块2包括：
电压电流数据子模块，用于保存监测数据中的电流数据和电压数据；
有功无功数据子模块，用于保存监测数据中的有功功率数据和无功功率数据；
谐波数据子模块，用于保存监测数据中的单次谐波电流数据和单次谐波电流数据；
三相不平衡数据子模块，用于保存监测数据中的三相电压数据以及三相电压不平衡度数据；
录波数据子模块，用于记录电网中的电流波形和电压波形。
本发明实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测***的具体工作方式如下所述：
数据接口模块1将风电场电能质量在想监测***的实时采集的监测数据发送给数据存储模块2，由于监测数据中包含的各种数据，为了后续操作方便将监测数据中的电流数据和电压数据保存在数据存储模块2的电压电流数据子模块；将有功功率数据和无功功率数据保存在数据存储模块2的有功无功数据子模块；将单次谐波电流数据和单次谐波电流数据保存在数据存储模块2的谐波数据子模块；将三相电压数据保存在数据存储模块2的三相不平衡数据子模块。
发电量监测模块3从数据存储模块2的有功无功数据子模块获取有功功率数据和无功功率数据，根据有功功率和无功功率数据输出图形化功率曲线，并将图形化功率曲线保存在发电量监测模块3的存储子模块中等待用户的调取显示，然后计算有功功率减少量，并判断有功功率减少量是否大于30％，当有功功率减少量大于30％时向预警输出模块7发出预警指示。
谐波分析模块4从数据存储模块2的谐波数据子模块获取单次谐波电流数据和单次谐波电流数据，根据阶次在40次以内的单次谐波电流数据和单次谐波电流数据计算2次至40次单次谐波电流的99％概率值、2次至40次单次谐波电压的99％概率值，将2次至40次单次谐波电流的99％概率值、2次至40次单次谐波电压的99％概率值保存在谐波分析模块4的存储子模块中等待用户的调取显示，然后计算单次谐波电流总畸变率以及单次谐波电压含有率，判断单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率是否分别满足预设畸变率以及预设含有率；当单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率满足预设畸变率以及预设含有率向预警输出模块7发出预警指示；
录波数据分析模块5从数据存储模块2的电压电流数据子模块获取电流数据和电压数据，判断电流数据和电压数据是否满足预设条件，当电流数据和电压数据满足预设条件时向预警输出模块7发出预警指示，并记录电网中的电流波形和电压波形，将电流波形和电压波形保存在数据存储模块2中的录波数据子模块。
三相电压不平衡分析模块6从数据存储模块2的三相不平衡数据子模块获取将三相电压数据，根据三相电压数据计算三相电压不平衡度，判断三相电压不平衡度是否大于2％，当三相电压不平衡度大于2％时向预警输出模块7发出预警指示。
本发明的实施例提供的基于电能质量在线监测的风电并网运行监测***，通过数据接口模块1获取电能质量监测数据，并保存在数据存储模块2中，供发电量监测模块3、谐波分析模块4、录波数据分析模块5以及三相电压不平衡分析模块6根据需要计算的数据类型从数据存储模块2中获取各自所述数据进行计算并判断数据计算结果是否满足风机并网条件，从而达到风机运行预警的目的，同时分类计算也提高了风机运行预警的准确性。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里发明的公开后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (9)
1.一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法，其特征在于，包括：
获取电能质量监测***的监测数据；
根据所述监测数据计算三相电压不平衡度并判断所述三相电压不平衡度是否大于2％，或者，根据所述监测数据计算有功功率减少量并判断所述有功功率减少量是否大于30％，或者，根据所述监测数据计算单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率并判断所述单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率是否分别满足预设畸变率和预设含有率，或者，从所述监测数据中获取电网电压和电网电流并分别判断所述电网电压和电网电流是否满足预设条件；
当所述三相电压不平衡度大于2％时，或者，所述有功功率减少量大于30％时，或者，所述单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率分别满足预设畸变率和预设含有率时，或者，所述电网电压和电网电流满足预设条件时，进行风机运行预警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述电网电压或电网电流满足预设条件、进行风机运行预警时，对电压波形和电流波形录波，保存录波数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从所述监测数据中获取有功功率数据和无功功率数据，将所述有功功率数据和无功功率数据输出图形化功率曲线，保存所述图形化功率曲线。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从所述监测数据中获取阶次在40次以内的单次谐波电流和单次谐波电压；
根据所述40次以内的单次谐波电流和单次谐波电压分别计算2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值；
保存所述2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述40次以内的单次谐波电流和单次谐波电压分别计算2次至40次单次谐波电流的99％概率值和2次至40次单次谐波电压的99％概率值的方法包括：
将所述40次以内的单次谐波电流按从小到达的顺序进行排列，得到谐波电流序列；
将所述谐波电流序列中1％的最大值去除；
选取所述谐波电流序列中剩余数值的最大值，作为2次至40次单次谐波电流的99％概率值；
将所述40次以内的单次谐波电压按从小到达的顺序进行排序，得到谐波电压序列；
将所述单次谐波电流电压中1％的最大值去除；
选取所述单次谐波电压序列中剩余数值的最大值，即为2次至40次单次谐波电流的99％概率值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率是否分别满足预设畸变率和预设含有率，包括：
判断所述单次谐波电流总畸变率是否大于10％；以及，
判断所述单次谐波电压含有率是否大于3％。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述电网电压和电网电流是否满足预设条件，包括：
判断所述电网电压是否跌落至额定电压的90％，或抬升至额定电压的105％；以及，
判断所述电网电流是否超出额定电流2倍以上。
8.一种基于电能质量在线监测的风电并网运行监测***，用于执行如权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，包括：
数据接口模块(1)，用于获取电能质量监测***的监测数据，并将所述监测数据发送给数据存储模块(2)；
数据存储模块(2)，用于保存所述监测数据；
发电量监测模块(3)，用于根据所述监测数据中的有功功率和无功功率数据输出并保存图形化功率曲线，计算有功功率减少量，判断有功功率减少量是否大于30％；
谐波分析模块(4)，用于计算并保存2次至40次单次谐波电流的99％概率值、2次至40次单次谐波电压的99％概率值，计算单次谐波电流总畸变率以及单次谐波电压含有率，判断所述单次谐波电流总畸变率和单次谐波电压含有率是否分别满足预设畸变率和预设含有率；
录波数据分析模块(5)，用于判断所述监测数据中的电流数据和电压数据是否满足预设条件，当所述电流数据和电压数据满足预设条件时记录电网中的电流波形和电压波形，并将所述电流波形和电压波形保存在数据存储模块(2)中；
三相电压不平衡分析模块(6)，用于根据所述监测数据中的三相电压数据计算三相电压不平衡度，判断所述三相电压不平衡度是否大于2％；
预警输出模块(7)，用于判断风机是否发生脱网或有可能发生脱网，发出风机运行预警。
9.根据权利要求8所述的***，其特征在于，所述数据存储模块(2)包括：
电压电流数据子模块，用于保存所述监测数据中的电流数据和电压数据；
有功无功数据子模块，用于保存所述监测数据中的有功功率数据和无功功率数据；
谐波数据子模块，用于保存所述监测数据中的单次谐波电流数据和单次谐波电流数据；
三相不平衡数据子模块，用于保存所述监测数据中的三相电压数据以及三相电压不平衡度数据；
录波数据子模块，用于记录电网中的电流波形和电压波形。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710073429.7A CN106556777A (zh) | 2017-02-10 | 2017-02-10 | 基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710073429.7A CN106556777A (zh) | 2017-02-10 | 2017-02-10 | 基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法及*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106556777A true CN106556777A (zh) | 2017-04-05 |
Family
ID=58445963
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710073429.7A Pending CN106556777A (zh) | 2017-02-10 | 2017-02-10 | 基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法及*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106556777A (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108053095A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-05-18 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 一种电能质量扰动事件特征提取方法及*** |
| CN109004659A (zh) * | 2017-06-07 | 2018-12-14 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种基于计量集抄终端数据的配变有功负载不平衡判断方法 |
| CN110110961A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-08-09 | 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 | 电能质量数据监测方法、装置及终端设备 |
| CN112428864A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-02 | 深圳威迈斯新能源股份有限公司 | 智能识别电网质量并自适应的控制方法及车载obc功率传输架构 |
| CN112924798A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-06-08 | 北京中电普华信息技术有限公司 | 一种电能质量监测方法、装置及电子设备 |
| CN113586423A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-11-02 | 广东鑫钻节能科技股份有限公司 | 一种用于空压机的电能稳定性监测*** |
| CN115097301A (zh) * | 2022-06-22 | 2022-09-23 | 佛山众陶联供应链服务有限公司 | 一种陶瓷原料车间间歇式球磨机预警方法及*** |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102435830A (zh) * | 2011-12-14 | 2012-05-02 | 华南理工大学 | 风电质量实时监测仪 |
| CN102636713A (zh) * | 2012-04-05 | 2012-08-15 | 上海市电力公司 | 分布式风力发电电能质量监测方法 |
| CN203101531U (zh) * | 2012-11-05 | 2013-07-31 | 中国电力科学研究院 | 一种基于时序数据库平台的风电场电能质量监测*** |
| CN103336215A (zh) * | 2013-07-24 | 2013-10-02 | 国家电网公司 | 一种电能质量在线监测数据的方法 |
| EP2670022A2 (en) * | 2012-06-01 | 2013-12-04 | LSIS Co., Ltd. | Power monitoring system and method of displaying power system information |
| CN104111388A (zh) * | 2014-06-20 | 2014-10-22 | 国家电网公司 | 一种风电场储能测试***及评估方法 |
| CN106156945A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-23 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于功率区间的风电场电能质量监测数据统计方法 |
-
2017
- 2017-02-10 CN CN201710073429.7A patent/CN106556777A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102435830A (zh) * | 2011-12-14 | 2012-05-02 | 华南理工大学 | 风电质量实时监测仪 |
| CN102636713A (zh) * | 2012-04-05 | 2012-08-15 | 上海市电力公司 | 分布式风力发电电能质量监测方法 |
| EP2670022A2 (en) * | 2012-06-01 | 2013-12-04 | LSIS Co., Ltd. | Power monitoring system and method of displaying power system information |
| CN203101531U (zh) * | 2012-11-05 | 2013-07-31 | 中国电力科学研究院 | 一种基于时序数据库平台的风电场电能质量监测*** |
| CN103336215A (zh) * | 2013-07-24 | 2013-10-02 | 国家电网公司 | 一种电能质量在线监测数据的方法 |
| CN104111388A (zh) * | 2014-06-20 | 2014-10-22 | 国家电网公司 | 一种风电场储能测试***及评估方法 |
| CN106156945A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-23 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于功率区间的风电场电能质量监测数据统计方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局: "《GB/T 19963-2011 风电场接入电力***技术规定》", 31 December 2011 * |
| 吴素农: "《分布式电源控制与运行》", 31 March 2012, 中国电力出版社 * |
| 毛克胜 等: "《牵引供电综合自动化技术》", 31 October 2007, 西南交通大学出版社 * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109004659A (zh) * | 2017-06-07 | 2018-12-14 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种基于计量集抄终端数据的配变有功负载不平衡判断方法 |
| CN108053095A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-05-18 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 一种电能质量扰动事件特征提取方法及*** |
| CN108053095B (zh) * | 2017-11-22 | 2024-03-19 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 一种电能质量扰动事件特征提取方法及*** |
| CN110110961A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-08-09 | 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 | 电能质量数据监测方法、装置及终端设备 |
| CN112428864A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-02 | 深圳威迈斯新能源股份有限公司 | 智能识别电网质量并自适应的控制方法及车载obc功率传输架构 |
| CN112924798A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-06-08 | 北京中电普华信息技术有限公司 | 一种电能质量监测方法、装置及电子设备 |
| CN112924798B (zh) * | 2021-02-08 | 2022-11-08 | 北京中电普华信息技术有限公司 | 一种电能质量监测方法、装置及电子设备 |
| CN113586423A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-11-02 | 广东鑫钻节能科技股份有限公司 | 一种用于空压机的电能稳定性监测*** |
| CN113586423B (zh) * | 2021-09-08 | 2022-05-10 | 广东鑫钻节能科技股份有限公司 | 一种用于空压机的电能稳定性监测*** |
| CN115097301A (zh) * | 2022-06-22 | 2022-09-23 | 佛山众陶联供应链服务有限公司 | 一种陶瓷原料车间间歇式球磨机预警方法及*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106556777A (zh) | 基于电能质量在线监测的风电并网运行监测方法及*** | |
| Diao et al. | Decision tree-based online voltage security assessment using PMU measurements | |
| CN104730458B (zh) | 发电机励磁***状态监测方法 | |
| CN105205232A (zh) | 基于rtds的微网***稳定性仿真测试平台 | |
| CN114994441B (zh) | 一种智能电力能效监测装置 | |
| CN109752629B (zh) | 一种电网量测问题智能诊断方法及*** | |
| Kamdar et al. | Transient stability analysis and enhancement of IEEE-9 bus system | |
| Diao et al. | Decision tree assisted controlled islanding for preventing cascading events | |
| Ameur et al. | Steady state and dynamic analysis of renewable energy integration into the grid using PSS/E software | |
| WO2011131631A1 (en) | Energy network and control thereof | |
| Liu et al. | Design of wind turbine dynamic trip-off risk alarming mechanism for large-scale wind farms | |
| CN104821789A (zh) | 一种光伏发电***可靠性的检测方法 | |
| CN111209535B (zh) | 一种电力设备相继故障风险识别方法及*** | |
| Dmitrova et al. | Early prevention method for power system instability | |
| Sun et al. | Overview of power system operational reliability | |
| CN108167135A (zh) | 海上风电场风机辅控***、方法以及装置 | |
| CN104834305A (zh) | 基于dms***的配网自动化终端遥测异常分析***及方法 | |
| CN107171371A (zh) | 一种实现油机和电池的供电控制方法及装置 | |
| CN107465206A (zh) | 一种基于谐波阻抗矩阵的风电场防孤岛识别方法及其*** | |
| Naik et al. | Identification of coherent generator groups in power system networks with windfarms | |
| CN112436542A (zh) | 计及稳控策略的稳态安全紧急控制在线预决策方法 | |
| CN116449146A (zh) | 一种电力***输电线路故障在线分析方法 | |
| CN113990057B (zh) | 一种宽频振荡厂站端预警方法、***、存储介质及服务器 | |
| Wu et al. | Monitoring power system transient stability using synchrophasor data | |
| CN111146779B (zh) | 一种电力设备相继故障的大电网柔性安全控制方法及*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170405 |