一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法

摘要

本发明涉及铁路交通技术领域，具体公开了一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100：构造基于滑模微分器的控制反馈闭环系统；步骤S200：将所述PMU设备获取的带噪声的信号输入到所述步骤S100中所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统进行滤波处理，得到滤波处理后的跟踪滤波信号；步骤S300：根据所述步骤S200得到的跟踪滤波信号对当前轨道交通供电系统的运行状态进行准确的状态估计。本发明通过在原有仅针对位置信号反馈的基础上，引入了速度信号反馈，增强了轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法在状态估计滤波方面的优势。

权利要求

1.一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S100：构造基于滑模微分器的控制反馈闭环系统，所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统定义为公式(1)：式(1)中，χ1和χ2表示控制反馈闭环系统的两个状态变量，λ，θ，β表示三个可调节的控制参数；

步骤S200：将所述PMU设备获取的带噪声的位置和速度的电压信号或电流信号输入到所述步骤S100中所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统进行滤波处理，得到滤波处理后的跟踪滤波信号；

步骤S300：根据所述步骤S200得到的跟踪滤波信号对当前轨道交通供电系统运行状态进行状态估计。

2.根据权利要求1所述的轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，其特征在于，所述步骤S100中的基于滑模微分器的控制反馈闭环系统通过构造李雅普诺夫函数进行收敛性评价。

3.根据权利要求2所述的轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，其特征在于，所述控制反馈闭环系统的收敛性评价具体步骤包括：步骤S101：构造李雅普诺夫函数，计算在控制反馈闭环系统给定控制下任意给定的系统初始状态变量χ1和χ2均能够到达滑模面；

步骤S102：构造李雅普诺夫函数，计算在控制反馈闭环系统给定控制下任意给定的系统初始状态变量χ1和χ2均能够在有限时间内到达原点。

说明书

一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法

技术领域

[0001] 本发明涉及铁路交通技术领域，尤其涉及一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法。

背景技术

[0002] 铁路交通在交通体系中具有重要地位，在其发展过程中，自动化技术的不断提高，对运输效率的提升提供了重要的技术支持。在电气自动化的大规模应用下，需要电力系统提供保障，铁路电力系统成为铁路事业稳定开展的重要环节。在高铁建设后，电力系统的地位逐渐彰显出来，同时针对其性能和各项功能提出了较高的要求。这是由于一旦发生停电事故，对运行中的列车将造成较大的损害，更为重要的是会对乘客的生命财产安全带来极大的隐患。目前在高铁电力系统中，安装了同步相量测量单元，来实时监测轨道交通供电系统中各个重要节点的电流，电压等，来反应高铁电力系统实时运行状态。

[0003] 同步相量测量装置(PMU：phasormeasurementunit)是利用全球定位系统(gps)秒脉冲作为同步时钟构成的相量测量单元，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PMU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，目前对于PMU设备量测的状态估计方法当中，特别是基于滑模微分器的状态估计方法只针对位置信号进行反馈，所得到的滤波信号存在一定的误差。

[0004] 因此，如何增强轨道交通供电系统PMU设备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。

发明内容

[0005] 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，提供一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，该方法在原有仅针对位置信号反馈的基础上，增加了速度信号反馈，从而增强了所述轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法在状态估计滤波方面的优势。

[0006] 本发明解决其技术问题采用的技术方案是：

[0007] 一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，所述方法包括以下步骤：

[0008] 步骤S100：构造基于滑模微分器的控制反馈闭环系统；

[0009] 步骤S200：将所述PMU设备获取的带噪声的信号输入到所述步骤S100中所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统进行滤波处理，得到滤波处理后的跟踪滤波信号；

[0010] 步骤S300：根据所述步骤S200得到的跟踪滤波信号对当前轨道交通供电系统运行状态进行状态估计。

[0011] 优选地，所述步骤S100中构造的基于滑模微分器的控制反馈闭环系统定义为公式(1)：

[0012]

[0013] 式(1)中，χ1和χ2表示控制反馈闭环系统的两个状态变量，λ，θ，β表示三个可调节的控制参数。

[0014] 优选地，所述步骤S100中的基于滑模微分器的控制反馈闭环系统通过构造李雅普诺夫函数进行收敛性评价。

[0015] 优选地，所述控制反馈闭环系统的收敛性评价具体步骤包括：

[0016] 步骤S101：构造李雅普诺夫函数，计算在控制反馈闭环系统给定控制下任意给定的系统初始状态变量χ1和χ2均能够到达滑模面；

[0017] 步骤S102：构造李雅普诺夫函数，计算在控制反馈闭环系统给定控制下任意给定的系统初始状态变量χ1和χ2均能够在有限时间内到达原点。

[0018] 与现有技术比较，本发明的一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，通过将所述PMU设备获取的带噪声的信号输入到所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统，从而得到滤波处理后的跟踪滤波信号，进而可根据所得到的跟踪滤波信号对当前轨道交通供电系统运行状态进行准确的状态估计，本发明通过构造基于滑模微分器的控制反馈闭环系统，在原有仅针对位置信号反馈的基础上，引入了速度信号反馈，提升了状态滤波信号的有效性，有效增强了轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法在状态估计滤波方面的优势。

附图说明

[0019] 图1为本发明一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法的流程图，[0020] 图2是通过本发明中所述PMU设备获取的带噪声的信号以及该信号经过滤波处理后的对比曲线图，

[0021] 图3为本发明中控制反馈闭环系统收敛性评价的方法流程图。

具体实施方式

[0022] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

[0023] 如图1所示，一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，所述方法包括以下步骤：

[0024] 一种轨道交通供电系统PMU(Phasor Measurement Unit，即相量测量单位，可用于电力系统中实时监测电压和电流等相量)设备滑模微分器状态估计方法，所述方法包括以下步骤：

[0025] 步骤S100：构造基于滑模微分器的控制反馈闭环系统；

[0026] 步骤S200：将所述PMU设备获取的带噪声的信号输入到所述步骤S100中所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统进行滤波处理，得到滤波处理后的跟踪滤波信号；

[0027] 步骤S300：根据所述步骤S200得到的跟踪滤波信号对当前轨道交通供电系统运行状态进行状态估计。

[0028] 本具体实施例中，一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，通过构造基于滑模微分器的控制反馈闭环系统，并将所述PMU设备获取的带噪声的信号输入到所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统，从而得到滤波处理后的跟踪滤波信号，进而根据所得到的跟踪滤波信号对当前轨道交通供电系统运行状态进行准确的状态估计，完成对轨道交通供电系统的状态估计，本发明在原有状态估计滤波方法仅针对位置信号反馈的基础上，引入了速度信号反馈，提升了状态滤波信号的有效性，有效增强了轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法在状态估计滤波方面的优势。

[0029] 下面进一步讲述各个步骤的具体实现方式。

[0030] 一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法，所述方法包括以下步骤：

[0031] 步骤S100：构造基于滑模微分器的控制反馈闭环系统。

[0032] 本实施例中，所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统可定义为公式：

[0033]

[0034] 其中，χ1和χ2表示控制反馈闭环系统的两个状态变量，λ，θ，β表示三个可调节的控制参数。其中，θ＝δT，δ为一个可调节参数(1≤δ≤10)，T为采用周期。

[0035] 步骤S200：将所述PMU设备获取的带噪声的信号输入到所述步骤S100中所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统进行滤波处理，得到滤波处理后的跟踪滤波信号。

[0036] 步骤S300：根据所述步骤S200得到的跟踪滤波信号对当前轨道交通供电系统运行状态进行状态估计。

[0037] 本实施例中，首先将所述PMU设备获取带噪声的电压信号或电流信号输入到所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统进行滤波处理，根据公式(1)及其任意给定系统状态变量χ1和χ2，从而可得到滤波处理后的跟踪滤波信号，即状态变量 和 然后可根据状态和 对当前轨道交通供电系统运行状态进行准确的状态估计。

[0038] 如图1所示，所述步骤S100中的基于滑模微分器的控制反馈闭环系统通过构造李雅普诺夫函数进行收敛性评价。

[0039] 如图3所示，所述控制反馈闭环系统的收敛性评价具体步骤包括：

[0040] 步骤S101：构造李雅普诺夫函数，计算在控制反馈闭环系统给定控制下任意给定的系统初始状态变量χ1和χ2均能够到达滑模面；

[0041] 步骤S102：构造李雅普诺夫函数，计算在控制反馈闭环系统给定控制下任意给定的系统初始状态变量χ1和χ2均能够在有限时间内到达原点。

[0042] 本实施例中，通过构造李雅普诺夫函数来评价基于滑模微分器的控制反馈闭环系统的收敛性，首先，构造李雅普诺夫函数，并计算在控制反馈闭环系统给定控制作用下任意给定的系统初始状态变量χ1和χ2均能够到达滑模面(即χ1+θχ2)；为了计算过程方便易懂，令p＝χ1+θχ2,s＝sign(χ1+θχ2)＝sign(p)，其李雅普诺夫函数V1：

[0043]

[0044] 其中

[0045] 由式(2)可得 其中ps＝|p|，为了使利亚普诺夫函数的导数 即可以得到系统运动最后状态χ2的约束条件如下：

[0046] 然后，构造李雅普诺夫函数，计算在控制反馈闭环系统给定控制下任意给定的系统初始状态变量χ1和χ2均能够在有限时间内到达原点，其李雅普诺夫函数V2：

[0047]

[0048] 其中μ＞0，

[0049] 由式(2)和式(3)可得：

[0050] 由于pχ2-μβχ2s＝χ2s(|p|-μβ)＝0，则 从而求得李雅普诺夫函数的导数

[0051]

[0052] 为了使利亚普诺夫函数的导数 我们可以得到系统运动最后状态的约束条件如下：

[0053] 由此可知，对于任意给定的系统初始状态变量χ1和χ2，在所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统的给定控制作用下，均能够在有限时间内回到指定的原点，即能够通过本发明的轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法获取准确有效的跟踪滤波信号，实现对轨道交通供电系统中所述PMU设备滑模微分器的状态估计。

[0054] 为了更清楚体现本发明的技术效果，下面通过所述轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法在实际应用中的实例予以说明：

[0055] 如图2所示，所述PMU监测设备的实时数据包括节点电流和电压相量值，其中信号的采样频率为4960Hz，相应的参数选择如下：λ＝7,β＝80，θ＝0.08，通过将所述PMU监测设备所获取的实时数据输入至所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统进行滤波处理，由公式(1)得到图2所示的曲线组，图中曲线①表示PMU监测设备的原始数据，曲线②表示通过本发明状态所述基于滑模微分器的控制反馈闭环系统进行滤波处理后的数据，从图中可以看出，通过本发明所述轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法得到的跟踪滤波信号有效滤除掉了实时信号中的噪声成份，其相位滞后小，能够精准估计出当前轨道交通供电系统的运行状态。

[0056] 以上对本发明所提供的一种轨道交通供电系统PMU设备滑模微分器状态估计方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。