基于Laguerre-NAR双谱估计的储能系统工况识别方法

doi:10.3969/j.issn.1000－7229.2018.04.003

电力建设 ›› 2018, Vol. 39 ›› Issue (4): 15-.doi: 10.3969/j.issn.1000－7229.2018.04.003

基于Laguerre-NAR双谱估计的储能系统工况识别方法

刘舒1，张宇1，薛花2，王育飞2，何阳2，李杨3

（1.国网上海市电力公司电力科学研究院，上海市 200437分号2.上海电力学院电气工程学院，上海市 200090分号3.国网江苏省电力公司泗阳县供电公司，江苏省宿迁市 223700）

出版日期:2018-04-01
作者简介:刘舒（1987），女，硕士，高级工程师，主要研究方向为微网、储能、新能源并网分号张宇（1970），男，高级工程师，主要研究方向为先进储能技术分号薛花（1979），女，博士，副教授，主要研究方向为非线性控制理论与储能技术应用分号王育飞（1974），男，博士，副教授，主要研究方向为新能源并网、电力储能技术分号何阳（1993），男，硕士研究生，主要研究方向为储能电站规划设计与性能监测分号李杨（1992），男，硕士，工程师，主要研究方向为大功率储能系统设计。
基金资助:
基金项目：国家重点研发计划项目（2016YFB0101800）；国家电网公司总部科技项目（52094016000F）

Regime Recognition for Energy Storage System Based on Laguerre-NAR Bispectrum Estimation

LIU Shu1, ZHANG Yu1, XUE Hua2, WANG Yufei2, HE Yang2, LI Yang3

（1.Electric Power Research Institute of State Grid Shanghai Electric Power Company，Shanghai 200437，China分号2.College of Electrical Engineering，Shanghai University of Electric Power，Shanghai 200090，China分号3. Siyang Electric Power Supply Company，State Grid Jiangsu Electric Power Company，Suqian 223700，Jiangsu Province，China）

Online:2018-04-01
Supported by:
Project supported by the National Key Research and Development Program of China（2016YFB0101800）

摘要/Abstract

摘要： 摘要：储能系统因具有平滑可再生能源发电并网功率的作用而应用日益广泛，但储能系统的非线性、非高斯、快速动态变化特性，使得其典型工况的实时监测和准确识别成为保障系统稳定运行的关键和难点所在。针对传统非线性自回归（nonlinear autoregressive，NAR）模型中估计参量较多的问题，提出采用Laguerre扩展分析方法提高双谱估计的准确度，设计新型的基于Laguerre-NAR双谱估计的储能系统典型工况识别方法，在较小数据信息情形下，准确提取信号相位信息，并实现高频率分辨率的快速识别。针对储能系统用于风电并网功率平滑的实测数据进行仿真分析，仿真结果验证了所提出的Laguerre-NAR双谱估计方法的有效性和可行性。

关键词: , 关键词：Laguerre扩展, 双谱估计, 储能系统, 工况识别

Abstract: ABSTRACT： The energy storage system is widely used because of the role of power smoothing of renewable energy generation. But the nonlinear, non Gauss and fast dynamic characteristics of energy storage system make the real-time monitoring and accurate identification of typical working conditions become the key and difficulty of ensuring the stable operation of the system. In view of the large number of estimation parameters in the traditional nonlinear autoregressive （NAR） model, this paper proposes the Laguerre expansion analysis method to improve the accuracy of bispectrum estimation, and designs a new identification method for typical operating conditions of energy storage system based on Laguerre-NAR bispectrum estimation, which can extracts the signal phase information accurately and realizes the fast recognition of high frequency resolution. Simulation analysis is carried out on the measured data of energy storage system for wind power integration power smoothing. The simulation results verify the effectiveness and feasibility of the proposed Laguerre-NAR bispectrum estimation method.

Key words: KEYWORDS： , Laguerre expansion, bispectrum estimation, energy storage system, regime recognition

中图分类号:

刘舒1，张宇1，薛花2，王育飞2，何阳2，李杨3. 基于Laguerre-NAR双谱估计的储能系统工况识别方法[J]. 电力建设, 2018, 39(4): 15-.

LIU Shu1, ZHANG Yu1, XUE Hua2, WANG Yufei2, HE Yang2, LI Yang3. Regime Recognition for Energy Storage System Based on Laguerre-NAR Bispectrum Estimation[J]. Electric Power Construction, 2018, 39(4): 15-.

参考文献

［1］薛金花, 叶季蕾, 吴福保, 等. 智能电网中的储能电站监控系统及应用进展［J］. 电气应用, 2012, 31（21）: 53-59.

［2］吴杨. 基于高阶统计量的信号分析与处理［J］. 自动化与仪器仪表, 2015（4）: 212-214.

WU Yang.Signal analysis and processing based on high order statistics［J］. Automation & Instrumentation, 2015（4）: 212-214.

［3］雷文杰, 李泽军. 突出模拟前兆微震响应的双谱分布特征［J］. 煤炭学报, 2017, 42（5）: 1193-1200.

LEI Wenjie，LI Zejun. Bispectrum and distribution characteristics of microseismic responses from outburst simulation test precursory events［J］. Journal of China Coal Society, 2017, 42（5）: 1193-1200.

［4］张剑, 刘昌文, 毕凤荣, 等. 柴油机气门故障信号的双谱图形分形维数分析［J］. 内燃机学报, 2016, 34（3）: 274-280.

ZHANG Jian, LIU Changwen, BI Fengrong, et al. Analysis of bispectrum image fractal dimension for valve train fault signals in diesel engine［J］. Transactions of CSICE, 2016, 34（3）: 274-280.

［5］潘小涛, 黄铭枫, 楼文娟. 复杂体型屋盖表面风压的高阶统计量与非高斯峰值因子［J］. 工程力学, 2014, 31（10）: 181-187.

PAN Xiaotao, HUANG Mingfeng, LOU Wenjuan. High-order statistics and non-guassian peak factors of pressure processes on a complex long-span roof［J］. Engineering Mechanics, 2014, 31（10）: 181-187.

［6］ZHANG R, GU F, MANSAF H, et al. Gear wear monitoring by modulation signal bispectrum based on motor current signal analysis［J］. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, 94: 202-213.

［7］LAZANU A, GIANNANTONIO T, SCHMITTFULL M, et al. Matter bispectrum of large-scale structure with Gaussian and non-Gaussian initial conditions: Halo models, perturbation theory, and a three-shape model［J］. Physical Review D, 2017, 95（8）: 083511.

［8］JIANG B, XIANG J, WANG Y. Rolling bearing fault diagnosis approach using probabilistic principal component analysis denoising and cyclic bispectrum［J］. Journal of Vibration and Control, 2016, 22（10）: 2420-2433.

［9］YUNUSA-KALTUNGO A, SINHA J K. Sensitivity analysis of higher order coherent spectra in machine faults diagnosis［J］. Structural Health Monitoring, 2016, 15（5）: 555-567.

［10］XUE W, LIU W, LIANG S. Noise robust direction of arrival estimation for speech source with weighted bispectrum spatial correlation matrix［J］. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2015, 9（5）: 837-851.

［11］HADJILEONTIADIS L J. EEG-based tonic cold pain characterization using wavelet higher order spectral features［J］. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015, 62（8）: 1981-1991.

［12］MARCHESI S, TOGNOLA G, PAGLIALONGA A. A bispectral approach to analyze nonlinear cochlear active mechanisms in transient evoked otoacoustic emissions［J］. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 2013, 7（4）: 401-413.

[1]	汤吉鸿, 章德, 丛凡超, 田国梁, 吴贵烘, 李宇骏, 禹海峰. 基于线性二次型最优控制的多端直流最优功率调制方案[J]. 电力建设, 2020, 41(8): 32-39.
[2]	赵洱岽, 王浩, 林弘杨. 现货市场中基于演化博弈的火电企业阶梯报价策略[J]. 电力建设, 2020, 41(8): 68-71.
[3]	姜达军，吴福保，王麒云，张艳军，孙黎霞，吴英俊. 基于调控云的风储联合鲁棒优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 9-16.
[4]	方朝雄，吴晓升，江岳文. 考虑暂态稳定性的网储多目标双层优化[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 58-66.
[5]	张楷，邱晓燕，李凌昊，张浩禹，赵有林，刘梦依. 含风电系统中计及静态电压稳定影响的储能系统配置方案[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 110-116.
[6]	宋建，束洪春，董俊，梁雨婷，李雨龙，杨博. 基于GM(1，1)与BP神经网络的综合负荷预测[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 75-80.
[7]	祁兵，叶欣，李彬，陈宋宋，李源非，石坤. 考虑IEC标准的用户侧电力物联网体系架构研究[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 92-99.
[8]	张志荣，邱晓燕，孙旭，任昊，张明珂. #br# 协调柔性负荷与储能的交直流配电网经济优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 116-123.
[9]	陈景文，张文倩，李霞. 户用型光储电站混合电池充放电控制策略研究[J]. 电力建设, 2020, 41(2): 101-1078.
[10]	王上行，贾学翠，王立华，闫士杰，李相俊. 混合储能系统的功率变换器电流预测控制方法[J]. 电力建设, 2020, 41(1): 71-79.
[11]	钟永洁，谢东亮，孙永辉，翟苏巍，常福刚，张明理. 考虑能源子系统与储能的综合能源系统优化分析[J]. 电力建设, 2019, 40(8): 59-68.
[12]	孙充勃，宋毅，蔡超，原凯，杨雄. 考虑多场景需求的配电网分布式储能多目标优化配置方法[J]. 电力建设, 2019, 40(7): 48-56.
[13]	孙波，李思敏，樊亚南，李志恒. 电力市场环境下风-储混合发电商的偏差电量考核模型[J]. 电力建设, 2019, 40(7): 107-114.
[14]	修晓青，李建林，李文启，郭威. 储能系统商业模式及其优化规划方法[J]. 电力建设, 2019, 40(6): 41-48.
[15]	吴金城，董树锋，张舒鹏，韩荣杰，寿挺，李建斌. 基于分布式计算技术的火电厂辅助调频储能系统容量及功率规划方法[J]. 电力建设, 2019, 40(6): 57-64.

基于Laguerre-NAR双谱估计的储能系统工况识别方法

Regime Recognition for Energy Storage System Based on Laguerre-NAR Bispectrum Estimation

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