智能变电站PMU采样值调整算法提升精度

本文主要探讨了一种针对智能变电站环境中提高同步相量测量单元（PMU）测量精度的创新采样值调整算法。该算法的核心在于结合了三次样条插值和时标变换技术。传统PMU依赖于GPS授时进行分频采样，但在智能变电站中，由于过程层采样频率与PMU算法的匹配问题，以及过程总线采样值传输的不确定性，可能导致频谱泄漏误差和测量精度下降。 首先，文章指出在智能变电站中，由于系统运行频率可能偏离标准值，如50Hz，这使得PMU接收到的采样数据不再满足整周期采样条件，传统的全波傅里叶算法在这种情况下会引入频谱泄漏误差。为解决这一问题，算法设计者提出了一种方法，即通过时标变换，使得过程总线的采样数据能够与PMU的算法无缝对接，从而减少频谱泄漏误差。 其次，算法考虑了智能变电站过程层采样值传输的挑战，如网络带宽限制、突发数据传输和丢包现象。通过优化采样频率设置，使它与PMU使用的相量测量算法相匹配，以降低这些因素对测量精度的影响。这避免了PMU因采样频率与算法不匹配而导致的性能下降。 为了验证算法的有效性，作者在MATLAB环境下进行了仿真，结果显示，该算法在面对频率偏移和采样值丢包的情况下，依然能够保持PMU相量测量的高精度。这表明，该改进的采样值调整算法对于智能变电站环境下PMU的精确度提升具有显著作用，对于智能变电站的动态状态估计、故障定位、广域保护和在线参数估计等关键应用具有实际价值。 本文提出的采样值调整算法对于解决智能变电站中PMU面临的频率不匹配、采样值传输问题，以及提升测量精度具有重要意义，是智能电网通信和测量技术领域的有益补充。随着智能变电站的广泛应用，这类优化算法的研究将有助于提升电力系统的整体运行效率和可靠性。