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利用矩陣束算法提取水力機(jī)組參數(shù)的振蕩特性

2013-01-22 01:15:16曾保安張立翔昆明理工大學(xué)建筑工程學(xué)院工程力學(xué)系昆明650500
大電機(jī)技術(shù) 2013年5期
關(guān)鍵詞:模態(tài)模型

曾保安,曾 云;張立翔(昆明理工大學(xué)建筑工程學(xué)院工程力學(xué)系,昆明 650500)

前言

水力發(fā)電機(jī)組的穩(wěn)定性是衡量機(jī)組性能的指標(biāo)之一,機(jī)組的穩(wěn)定性將關(guān)系到整個(gè)電站及其水工廠房的安全性、國民經(jīng)濟(jì)利益和整個(gè)電力系 統(tǒng)能否安全運(yùn)行。因此,機(jī)組穩(wěn)定性受到學(xué)者們廣泛關(guān)注,而表征穩(wěn)定性的參數(shù)分別是振動(dòng)、擺度和壓力脈動(dòng),其中振動(dòng)是機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行最重要的指標(biāo)。

水力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)按其形式可分為水力振動(dòng)、機(jī)械振動(dòng)和電磁振動(dòng)。這三種振動(dòng)耦合作用于水力機(jī)組,以致造成水力機(jī)組振動(dòng)機(jī)理很復(fù)雜。雖然國內(nèi)外很多研究者對其做出了巨大的努力,但對其振動(dòng)機(jī)理的理論研究仍然欠缺。一些研究者試圖從振動(dòng)信號中提取機(jī)組的振蕩信息,找出誘發(fā)機(jī)組振蕩的誘因,以便達(dá)到改善機(jī)組穩(wěn)定性的效果。目前對振動(dòng)信號的提取方法有傅里葉變換法、短時(shí)傅里葉變換法、HHT變換法、小波分析法、prony算法、矩陣束算法等。其中傅里葉變換法不能反應(yīng)振蕩的阻尼特性和瞬時(shí)頻率;HHT變換法會出現(xiàn)模態(tài)混疊的現(xiàn)象;小波分析方法是目前信號分析比較完備的方法,但是存在波基選取困難的局限;文獻(xiàn)[1]、[2]用prony方法對電力系統(tǒng)暫態(tài)或者大規(guī)模系統(tǒng)干擾進(jìn)行穩(wěn)定性研究,發(fā)現(xiàn)該方法對噪音很敏感,抗噪能力很差。文獻(xiàn)[3]、[4]提出一種簡化分析的方法,不依賴于對象模型可應(yīng)用于從現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)提取機(jī)組參數(shù)振蕩特性,可對機(jī)組任一參數(shù)的振蕩特性及其影響因素進(jìn)行詳細(xì)的分析。文獻(xiàn)[5]、[6]研究的是矩陣束算法,此種方法最關(guān)鍵的步驟在于極點(diǎn)求解時(shí)進(jìn)行了去噪處理,采用奇異值分解(SVD)和降低秩的方法把數(shù)據(jù)中隱含的噪音過濾掉,以免噪音產(chǎn)生虛假極點(diǎn),其抗噪能力有很大提高。文獻(xiàn)[8~12]將幾種不同形式的矩陣束算法做了計(jì)算精度和計(jì)算復(fù)雜程度的比較性研究。驗(yàn)證了矩陣束算法具有極強(qiáng)的抗噪能力和廣泛使用性。

基于以上的研究結(jié)果,本文將矩陣束算法做了一些改進(jìn),并用改進(jìn)的矩陣束算法提取同一工況下水力發(fā)電機(jī)組角速度、功角、有功、進(jìn)口處水頭、流量和水輪機(jī)出力等主要參數(shù)的模態(tài)信息,進(jìn)而建立運(yùn)動(dòng)模型,初始工況、擾動(dòng)強(qiáng)度和擾動(dòng)方向是參數(shù)振蕩特性的主要影響因素,本文將對這些主要因素如何定量影響振幅、頻率和衰減因子的變化進(jìn)行全面分析,總結(jié)出模態(tài)信息之間存在的耦聯(lián)關(guān)系,這些研究和探討為控制和設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

1 矩陣束算法

1.1 矩陣束基本算法

(1)模態(tài)數(shù)的確定。通過采樣數(shù)據(jù)y(1),y(2),…,y(N)構(gòu)造一個(gè)(N-L+1)×L階 Hankel矩陣:

通過奇異值分解,Y=UΣVT,其中σi是其對角矩陣Σ對角線上的第i個(gè)奇異值。由于現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)和模型存在噪聲,會產(chǎn)生虛假極點(diǎn)。可用歸一化奇異值(σi/σmax)≥β(β為閾值)來辨識出真實(shí)極點(diǎn)與虛假極點(diǎn)。把發(fā)生突變的歸一化奇異值作為初始閾值,逐漸增大或者減小閾值,選取信噪比達(dá)到最大時(shí)所對應(yīng)的最大下標(biāo)i作為最大模態(tài)數(shù)M,那么前M個(gè)極點(diǎn)為真實(shí)極點(diǎn),其對應(yīng)的歸一化奇異值作為閾值。

(2)構(gòu)造2個(gè)Hankel矩陣。由左奇異矩陣V的前M個(gè)主奇異向量構(gòu)成濾噪矩陣V′=[v1,v2,…,vM],構(gòu)造出兩個(gè)Hankel矩陣:

其中,V1、V2分別是V′刪掉第一行、最后一行而得到;Σ′的前M個(gè)奇異值與Σ相同,其余的均為0;

(3)極點(diǎn)與留數(shù)的求解。通過對矩陣束Y1和Y2定義,得到以下關(guān)系:

由(3)可知,當(dāng) λ≠zi時(shí),對角陣Z0-λI的第i行不為零,即Y2-λY1的秩為M,當(dāng) λ=zi時(shí),Z0-λI的第i行等于0;矩陣Y2-λY1的秩降為M-1,由相關(guān)理論得出,極點(diǎn)zi為矩陣束{Y2,Y1}的廣義特征值;即:

其中,Y1+是Y1的偽逆矩陣。

留數(shù)的求解可通過最小二乘法計(jì)算:

極點(diǎn)與留數(shù)求解完畢,利用(10)式求解振幅Ai、相位θi、頻率fi和衰減因子αi。

逼近函數(shù)為:

(4)擬合精度的衡量。擬合曲線與原始數(shù)據(jù)曲線之間的重合度用信噪比(SNR)來衡量;真實(shí)數(shù)據(jù)為y(i),逼近數(shù)據(jù)為x(i)。

一般認(rèn)為SNR大于20就是一種可以接受的逼近結(jié)果,該值越大,逼近效果越好。

1.2 算法改進(jìn)

(1)重構(gòu)數(shù)據(jù)。式(9)右邊的數(shù)據(jù)y(1),y(2),…,y(n)應(yīng)使用消噪后的模型數(shù)據(jù)y′(1),y′(2),…,y′(n),通過式子Y′=UΣ′VT求出矩陣Y′,把Y′反對角線上的數(shù)據(jù)取平均值作為模型數(shù)據(jù)。

(2)目前矩陣束算法所研究的振蕩模型通常是某個(gè)量圍繞平衡點(diǎn)的振蕩,其相應(yīng)的相位角只分布在一、四象限,可用(10)式直接求出。但本文研究的振蕩模型屬于階躍式的振蕩,其相位角應(yīng)根據(jù)留數(shù)的實(shí)部與虛部對應(yīng)分布到四個(gè)象限上。

(3)影響矩陣束算法精度的因素

1)數(shù)據(jù)長度至少應(yīng)取到包含全部振蕩信息。

2)采樣頻率保證大于2fmax,fmax是低頻率振蕩的最大頻率。

3)閾值是消除噪音合理與否的關(guān)鍵;一般選取突變的歸一化奇異值作為初始閾值,逐漸增大或者減小,信噪比最大時(shí)所對應(yīng)的歸一化奇異值作為閾值。

4)Hankel矩陣列數(shù)L也會影響矩陣束算法的精度,一般取L/3-L/2。

2 水力機(jī)組模型

2.1 水力系統(tǒng)模型

水力系統(tǒng)采用一管多機(jī)的形式,如圖1所示,機(jī)組2和機(jī)組3假設(shè)為穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。鋼管與支管可用等效管i等效。

圖1 水力系統(tǒng)模型

其中,x=[x1x2x3x4x5],x4=q為流量,x5=y為導(dǎo)葉開度。

水力系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型:

fp(i)為第i路支管與鋼管的等效管道損失系數(shù),Z(i)為第i路支管與鋼管的等效管道涌浪阻抗,T(i)為第i路支管與鋼管的等效管道彈性時(shí)間,y為主接力器位移,fpT為隧道水頭損失系數(shù),TwT為隧道水流慣性時(shí)間系數(shù),Ty為主接力器時(shí)間常數(shù),qi為i路支管機(jī)組的流量,qj為除第i路支管外機(jī)組的流量。

2.2 水輪機(jī)力矩計(jì)算模型

水輪機(jī)力矩模型:

式中,mt為水輪機(jī)力矩,At為水輪機(jī)增益系數(shù),qnl為水輪機(jī)空載流量,ht為水輪機(jī)進(jìn)口處的水頭,q為水輪機(jī)流量。

2.3 發(fā)電機(jī)模型

發(fā)電機(jī)采用單機(jī)無窮大三階實(shí)用模型:

mt為輸入機(jī)械力矩;Ef為勵(lì)磁電動(dòng)勢;Td′0為d軸開路暫態(tài)時(shí)間常數(shù);Tj為機(jī)組慣性時(shí)間常數(shù)ωB=314rad/s為角速度基值;ω為機(jī)組角速度;Δω=ω-1;δ為功角;Us為無窮大系統(tǒng)電壓;XdΣ=Xd+XT+XL;Xd為d軸電抗;XT為變壓器電抗;XL為線路等效電抗;XqΣ=Xq+XT+XL;Xq為q軸電抗;D為阻尼系數(shù);E′q為q軸瞬變電動(dòng)勢;X′dΣ=X′d+XT+XL;X′d為d軸次暫態(tài)電抗。

3 模型計(jì)算

水力系統(tǒng)模型、發(fā)電機(jī)模型、水輪機(jī)出力模型、典型的并聯(lián)PID調(diào)速器和PI勵(lì)磁控制器構(gòu)成完整的水力機(jī)組系統(tǒng)進(jìn)行模型計(jì)算。

3.1 發(fā)電機(jī)功角計(jì)算模型

初始工況p=0.5p.u.,目標(biāo)工況pc=1p.u.,在正常調(diào)節(jié)時(shí),其建模的計(jì)算過程如下:

(1)按頻率10Hz進(jìn)行采樣,得到功角的一組仿真數(shù)據(jù),并利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)成一個(gè)Hankel矩陣。通過奇異值分解,選取突變的歸一化奇異值0.000048作為初始閾值,逐漸增大或減小閾值,以信噪比達(dá)到最大時(shí)所對應(yīng)的下標(biāo)i作為最大模態(tài)數(shù)M=7,對應(yīng)的閾值β= 0 .0006。

(2)構(gòu)造兩個(gè)Hankel矩陣和求解模型數(shù)據(jù)。

(3)求出極點(diǎn)與留數(shù)。求出的極點(diǎn)有3個(gè)實(shí)數(shù)和2對共軛復(fù)數(shù),通過(10)式可知,實(shí)數(shù)極點(diǎn)對應(yīng)的頻率為0;復(fù)數(shù)極點(diǎn)以共軛成對形式出現(xiàn),由特征值分析理論可知,每一對復(fù)數(shù)極點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)振蕩模態(tài)。

(4)通過(11)式把振蕩頻率為0與不為0的運(yùn)動(dòng)模型分別表示出來。

功角振蕩頻率為0的運(yùn)動(dòng)模型:

功角振蕩頻率不為0的運(yùn)動(dòng)模型:

功角運(yùn)動(dòng)模型為δ1(t+δ2)(t)即

采用上式計(jì)算并與仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,結(jié)果如圖2所示,功角運(yùn)動(dòng)模型曲線δ(t)與仿真曲線基本上完全重合。

圖2 p=0.5p.u., pc=1p.u.時(shí)功角的響應(yīng)曲線

3.2 水輪機(jī)出力計(jì)算模型

采用與功角相同的工況和計(jì)算步驟,提取水輪機(jī)出力的運(yùn)動(dòng)模型。

水輪機(jī)出力振蕩頻率為0的運(yùn)動(dòng)模型:

水輪機(jī)出力振蕩頻率不為0的運(yùn)動(dòng)模型:

水輪機(jī)出力的運(yùn)動(dòng)模型為:

采用上式計(jì)算并與仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,結(jié)果如圖3所示。水輪機(jī)出力運(yùn)動(dòng)模型曲線mt(t)與仿真曲線基本上完全重合。

圖3 p=0.5p.u., pc=1p.u.時(shí)水輪機(jī)出力的響應(yīng)曲線

采用相同的方法研究機(jī)組主要參數(shù)的運(yùn)動(dòng)模型時(shí),發(fā)現(xiàn)模態(tài)信息之間存在耦聯(lián)關(guān)系,即:

(1)進(jìn)口處的水頭、流量和水輪機(jī)出力三個(gè)水力參數(shù)的振蕩頻率相近;功角、有功和角速度三個(gè)電氣參數(shù)的振蕩頻率相近;衰減因子α2相近;各參數(shù)的衰減因子r1相近。

(2)水力參數(shù)的擾動(dòng)頻率為 0.48Hz左右;電氣參數(shù)的振動(dòng)頻率為:第一基頻0.51Hz左右,第二基頻1.1Hz左右;水力參數(shù)的頻率相近,電氣參數(shù)的頻率相近,說明參數(shù)的振蕩模態(tài)只與參數(shù)類型有關(guān)。因此,在調(diào)節(jié)過程中,參數(shù)產(chǎn)生振蕩是機(jī)組結(jié)構(gòu)本身所固有的,其頻率為固有頻率,其振蕩模態(tài)為固有振蕩模態(tài)。

通過采用相同的方法提取各參數(shù)的模態(tài)信息,并建立運(yùn)動(dòng)模型,且與文獻(xiàn)[1]建立的運(yùn)動(dòng)模型基本一致。因此,可將水力機(jī)組參數(shù)運(yùn)動(dòng)模型歸結(jié)為兩種基本形態(tài):

1)周期衰減運(yùn)動(dòng)模型

其中,Ai、αi、fi、θi分別為第i個(gè)振蕩模態(tài)的振幅,衰減因子、頻率、相位角。m是周期衰減運(yùn)動(dòng)階數(shù)。

2)過阻尼運(yùn)動(dòng)模型

xz為運(yùn)動(dòng)終值(系統(tǒng)變量的平衡值),Ci、ri分別是第i個(gè)過阻尼運(yùn)動(dòng)模態(tài)的振幅、衰減因子,n是過阻尼運(yùn)動(dòng)階數(shù)。

4 模型關(guān)聯(lián)仿真

4.1 初始工況對各參數(shù)模態(tài)信息的影響

初始工況p對功角、水輪機(jī)出力模態(tài)信息的影響分別如表1、表2,其中,目標(biāo)工況pc=1p.u.不變。

表1 初始工況對功角模態(tài)信息的影響

表2 初始工況對水輪機(jī)出力模態(tài)信息的影響

采用相同的方法提取其他各電氣參數(shù)、水力參數(shù)的模態(tài)信息隨初始工況變化分別與表1、表2中的變化規(guī)律一致。即:

(1)各參數(shù)的過阻尼運(yùn)動(dòng)的階數(shù)、周期衰減運(yùn)動(dòng)的階數(shù)不隨初始工況而變化,各參數(shù)的信噪比隨著初始工況減小而減小。

(2)各主要參數(shù)的振蕩頻率受初始工況影響小;電氣參數(shù)之間的頻率是相近的,水力參數(shù)之間頻率也相近。

(3)各參數(shù)的各階振幅隨初始工況減小而增大。

(4)各參數(shù)的衰減因子r1和α1隨初始工況減小而減小;各參數(shù)的衰減因子r2隨初始工況減小而增大;電氣參數(shù)的衰減因子α2隨初始工況減小而增大。

4.2 擾動(dòng)強(qiáng)度對各參數(shù)模態(tài)信息的影響

初始工況p=0.7p.u.,擾動(dòng)強(qiáng)度Δp對功角、水輪機(jī)出力模態(tài)信息的影響分別如表3、表4。

表3 擾動(dòng)強(qiáng)度對功角模態(tài)信息的影響

表4 擾動(dòng)強(qiáng)度對水輪機(jī)出力模態(tài)信息的影響

采用相同的方法提取其他各電氣參數(shù)、水力參數(shù)的模態(tài)信息隨擾動(dòng)強(qiáng)度的變化分別與表3、表4中的變化規(guī)律一致。即:

(1)各參數(shù)的過阻尼運(yùn)動(dòng)的階數(shù)、周期衰減運(yùn)動(dòng)的階數(shù)不隨擾動(dòng)強(qiáng)度而變化,各參數(shù)的信噪比隨著擾動(dòng)強(qiáng)度增大而減小。

(2)各參數(shù)的振蕩頻率受擾動(dòng)強(qiáng)度影響小,電氣參數(shù)的振蕩頻率相近,水力參數(shù)的振蕩頻率也相近,且電氣參數(shù)的振蕩頻率比水力參數(shù)的振蕩頻率多一階。

(3)各參數(shù)的振幅隨擾動(dòng)強(qiáng)度增大而增大,不受擾動(dòng)方向的影響。

(4)各參數(shù)的衰減因子r1相近;電氣參數(shù)的衰減因子α2相近;各參數(shù)的各階衰減因子隨正向擾動(dòng)強(qiáng)度增大而減小;各階衰減因子隨負(fù)向擾動(dòng)強(qiáng)度增大而增大。

(5)改變初始工況,Δp與表3、表4一致,可以得出各參數(shù)的模態(tài)信息隨擾動(dòng)強(qiáng)度的變化不受初始工況影響。

5 結(jié)論

(1)改進(jìn)的MP算法用于提取水力機(jī)組各參數(shù)模態(tài)信息有效性得以驗(yàn)證,體現(xiàn)出良好的抗噪能力;該方法可通過實(shí)測數(shù)據(jù)提取各參數(shù)模態(tài)信息,不依賴于對象系統(tǒng)模型,因此,可用于電網(wǎng)和機(jī)組的在線監(jiān)測和故障診斷。

(2)通過模態(tài)信息建立的兩種基本運(yùn)動(dòng)形態(tài),能直觀、有效地對水力機(jī)組的振蕩特性進(jìn)行描述;可通過振動(dòng)頻率推斷出誘發(fā)振動(dòng)的誘因。

(3)探討了各種影響因素下各參數(shù)模態(tài)信息的變化趨勢和耦聯(lián)關(guān)系,為控制設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

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