基于自适应丢包的采样值报文估计算法及其误差分析

为解决变电站采样值(SAV)报文容易发生延迟或丢失的问题,提出了一种基于自适应丢包的SAV报文估计算法。针对SAV报文的传输特点,应用拉格朗日插值算法,重点研究了二次SAV报文估计算法的实现流程与同步插值时刻选取方法。利用PSCAD中得到的单相接地故障仿真实验数据,通过MATLAB软件对SAV报文估计算法的估计准确度进行了验证,并对估计误差进行了详细分析。结果表明,应用该算法对多个SAV报文估计具有较高的准确度。因此,将该算法嵌入到常规继电保护算法中,可以有效解决SAV报文发生延迟或丢失带来的安全隐患,有利于维持变电站的稳定、可靠运行。

智能变电站中采样值传输延时的处理

将模拟量采样值(sampled analogue value,SAV)报文准确、实时地传输至智能电子设备是智能变电站过程总线数据通信的关键内容。为此在建立SAV报文传输时序模型的基础上,提出一种采用合并单元相位校准补偿传输延时以提高模拟采样值时标的准确性,并通过测算以太网的最大传输延时验证SAV报文的实时性的方法。利用公式推导和算例计算对方法进行了理论分析,并通过OPNET modeler仿真验证了理论分析的正确性。结果表明模拟采样值延时能够为降低采样值相位误差、同步多路采样值时序、测量报文传输实时性、实现过程层网络配置提供重要依据。