一种分布式光伏并网系统的时钟同步方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及通信，尤其涉及一种分布式光伏并网系统的时钟同步方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着双碳战略和新型电力系统的逐步推进，分布式光伏作为降碳减排重要的一环近几年整体规模不断壮大。作为开放型的分布式光伏系统将不只是进行光伏发电，还会面临电网相关信息、用户信息、外部信息等多源信息的接入融合，而精准的时间同步是电网对光伏系统实现业务(如调峰、调频、并网/离网、故障研判业务等)统一调控的坚实基础。因为分布式光伏所处环境较为复杂，卫星授时由于覆盖问题局限性较大，基于电力线载波的时钟同步方式则具有覆盖范围广的优势，可满足分布式光伏的授时需求。

2、但是，分布式光伏并网时钟同步装置所处环境较为复杂，包含大量电磁干扰及各种电力电子运行的色噪声，观测到的过零点时钟同步信号往往受到较强的干扰及噪声影响。传统的过零点同步时刻观测残差预测方法使用傅里叶变换在频域对信号进行去噪，在面对非平稳噪声信号时去噪效果较差，并且传统的神经网络需要大量的数据进行训练才能得出较好的结果，导致在样本数据不足时预测的过零点时钟同步时刻残差误差较大，时钟同步精度下降，使电网对光伏的统一调控受到影响。此外，传统的分布式光伏过零点同步时刻残差预测方法鲁棒性较差，无法根据受到外界扰动的大小对预测的残差进行自适应补偿，人为、环境、设备工艺、设备运维、突发事故等因素对残差预测的精度影响较大，使残差的预测准确度处于波动状态，从而使时钟同步信息精度下降，高精度授时的稳定性无法得到保障。

技术实现思路

1、本发明提供了一种分布式光伏并网系统的时钟同步方法、装置、设备及存储介质，以解决现有的时钟同步方法中，时钟同步信息精度不高的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种分布式光伏并网系统的时钟同步方法，包括：

3、获取台区通信网关观测到的过零点同步时刻信号；

4、将所述过零点同步时刻信号输入预设的小波胶囊神经网络，以使所述小波胶囊神经网络对所述过零点同步时刻信号进行去噪，并对去噪后的过零点同步时刻信号的过零点同步时刻残差进行预测，输出对应的过零点同步时刻残差预测值；

5、根据预设的基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法，对所述过零点同步时刻残差预测值进行补偿，得到补偿后的过零点同步时刻残差预测值；

6、根据补偿后的过零点同步时刻残差预测值，得到精准时间同步信息，以使台区通信网关基于载波通信将所述精准时间同步信息传输至分布式光伏系统，对分布式光伏的本地时钟进行授时。

7、作为优选方案，所述对所述过零点同步时刻信号进行去噪，并对去噪后的过零点同步时刻信号的过零点同步时刻残差进行预测，输出对应的过零点同步时刻残差预测值，包括：

8、对所述过零点同步时刻信号进行小波变换，得到所述过零点同步时刻信号的小波域形式；

9、根据所述小波域形式中各峰值的峭度，将所述过零点同步时刻信号的信号分量与噪声分量进行分离，进而剔除所述噪声分量；

10、根据去噪后的过零点同步时刻信号，构造胶囊神经网络的输入向量组；

11、将所述输入向量组输入胶囊神经网络，以使所述胶囊神经网络根据所述输入向量组，对去噪后的过零点同步时刻信号的过零点同步时刻残差进行预测，输出若干过零点同步时刻的初始残差预测值；

12、计算各所述初始残差预测值的算数平均值，得到对应的过零点同步时刻残差预测值。

13、作为优选方案，所述过零点同步时刻信号的小波域形式为：

14、

15、其中，wtf(a,b)为过零点同步时刻信号的小波域形式；a为尺度参数；b为位移参数；ψ(.)为选定的dbn小波基；n为db小波函数的消失矩阶数。

16、作为优选方案，所述胶囊神经网络的映射方式为：

17、

18、其中，为对l层的胶囊向量进行加权求和的结果；表示第l层的第i个胶囊储存的局部信息；代表第l层的i个胶囊和第l+1层的第j个胶囊之间的权重矩阵；为对进行激活后的结果；squash(.)为激活函数；为第l层的第i个胶囊和第l+1层的第j个胶囊之间的数据传递的概率值，为第l层的第i个胶囊和第l+1层的第j个胶囊相互耦合的先验概率。

19、作为优选方案，所述根据预设的基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法，对所述过零点同步时刻残差预测值进行补偿，得到补偿后的过零点同步时刻残差预测值，包括：

20、根据预设的基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法，对所述过零点同步时刻残差预测值进行补偿，得到初始补偿后的过零点同步时刻残差预测值；

21、判断所述基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法的传递函数的无穷范数是否小于预设阈值，若所述无穷范数小于预设阈值，则将初始补偿后的过零点同步时刻残差预测值作为补偿后的过零点同步时刻残差预测值；

22、若所述无穷范数不小于预设阈值，则计算所述无穷范数与预设阈值之间的误差，并根据所述误差对所述基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法的各参数矩阵进行更新，继而根据更新后的基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法，对初始补偿后的过零点同步时刻残差预测值再次进行补偿，直至所述无穷范数小于预设阈值。

23、作为优选方案，通过以下方式对过零点同步时刻残差预测值进行补偿：

24、

25、其中，为补偿后的过零点同步时刻残差预测值；a(t)为小波胶囊神经网络的系统状态参数矩阵，用于衡量时刻t时小波胶囊神经网络受到的扰动程度；b(t)为干扰修正参数矩阵，用于衡量时刻t时小波胶囊神经网络受到的噪声和干扰影响的程度；μ0(t)和σ0(t)分别为时刻t时小波胶囊神经网络受到的噪声和干扰的平均值和方差；c(t)为补偿修正参数矩阵，用于衡量时刻t时对小波胶囊神经网络输出的过零点同步时刻残差预测值的补偿程度，q1和q2为自适应权函数，q1(t)＝0.01||re(t)||，det(.)为求矩阵行列式的值；

26、通过以下方式对所述基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法的各参数矩阵进行更新：

27、

28、其中，为所述无穷范数与预设阈值之间的误差；为更新函数。

29、作为优选方案，所述精准时间同步信息为：

30、

31、其中，tprecise为精准时间同步信息。

32、在上述实施例的基础上，本发明另一实施例提供了一种分布式光伏并网系统的时钟装置，包括：信号获取模块、残差预测模块、残差补偿模块以及时钟同步模块；

33、所述信号获取模块，用于获取台区通信网关观测到的过零点同步时刻信号；

34、所述残差预测模块，用于将所述过零点同步时刻信号输入预设的小波胶囊神经网络，以使所述小波胶囊神经网络对所述过零点同步时刻信号进行去噪，并对去噪后的过零点同步时刻信号的过零点同步时刻残差进行预测，输出对应的过零点同步时刻残差预测值；

35、所述残差补偿模块，用于根据预设的基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法，对所述过零点同步时刻残差预测值进行补偿，得到补偿后的过零点同步时刻残差预测值；

36、所述时钟同步模块，用于根据补偿后的过零点同步时刻残差预测值，得到精准时间同步信息，以使台区通信网关基于载波通信将所述精准时间同步信息传输至分布式光伏系统，对分布式光伏的本地时钟进行授时。

37、在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供了一种电子设备，所述设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法。

38、在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法。

39、相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：

40、本发明提供了一种分布式光伏并网系统的时钟同步方法，获取台区通信网关观测到的过零点同步时刻信号；将所述过零点同步时刻信号输入预设的小波胶囊神经网络，以使所述小波胶囊神经网络对所述过零点同步时刻信号进行去噪，并对去噪后的过零点同步时刻信号的过零点同步时刻残差进行预测，输出对应的过零点同步时刻残差预测值；根据预设的基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法，对所述过零点同步时刻残差预测值进行补偿，得到补偿后的过零点同步时刻残差预测值；根据补偿后的过零点同步时刻残差预测值，得到精准时间同步信息，以使台区通信网关基于载波通信将所述精准时间同步信息传输至分布式光伏系统，对分布式光伏的本地时钟进行授时。

41、本发明用基于小波胶囊神经网络的残差预测方法代替传统的神经网络，相比于传统的神经网络，小波胶囊神经网络预测的过零点时钟同步时刻残差误差较小，时钟同步精度较高。通过所述小波胶囊神经网络对所述过零点同步时刻信号进行去噪，可以在小波域进行噪声剔除，可有效地剔除各平稳和非平稳噪声。然后对去噪后的过零点同步时刻信号的过零点同步时刻残差进行预测，最终使用经过鲁棒补偿后的小波胶囊神经网络输出的过零点同步时刻残差预测值，对台区通信网关观测到的过零点同步时刻进行补偿，就可以得到更加精准的时钟同步信息。

42、此外，本发明还使用了基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法，对小波胶囊神经网络输出的过零点同步时刻残差预测值进行补偿，降低了由人为、环境、设备工艺、设备运维、突发事故等因素对小波胶囊神经网络输出的过零点同步时刻残差预测值的精度的负面影响，提高系统的鲁棒性从而维持残差的高精度预测，保障分布式光伏的高精度授时。

技术特征：

1.一种分布式光伏并网系统的时钟同步方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法，其特征在于，所述对所述过零点同步时刻信号进行去噪，并对去噪后的过零点同步时刻信号的过零点同步时刻残差进行预测，输出对应的过零点同步时刻残差预测值，包括：

3.如权利要求2所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法，其特征在于，所述过零点同步时刻信号的小波域形式为：

4.如权利要求3所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法，其特征在于，所述胶囊神经网络的映射方式为：

5.如权利要求1所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法，其特征在于，所述根据预设的基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法，对所述过零点同步时刻残差预测值进行补偿，得到补偿后的过零点同步时刻残差预测值，包括：

6.如权利要求5所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法，其特征在于，通过以下方式对过零点同步时刻残差预测值进行补偿：

7.如权利要求6所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法，其特征在于，所述精准时间同步信息为：

8.一种分布式光伏并网系统的时钟同步装置，其特征在于，包括：信号获取模块、残差预测模块、残差补偿模块以及时钟同步模块；

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的分布式光伏并网系统的时钟同步方法。

技术总结
本发明公开了一种分布式光伏并网系统的时钟同步方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取过零点同步时刻信号；将过零点同步时刻信号输入预设的小波胶囊神经网络，以使小波胶囊神经网络对过零点同步时刻信号进行去噪，并对过零点同步时刻信号的过零点同步时刻残差进行预测，输出对应的过零点同步时刻残差预测值；根据预设的基于鲁棒扰动自适应抑制的过零点同步时刻残差补偿方法，对过零点同步时刻残差预测值进行补偿，得到补偿后的过零点同步时刻残差预测值，继而得到精准时间同步信息，以使台区通信网关基于载波通信将精准时间同步信息传输至分布式光伏系统，对分布式光伏的本地时钟进行授时。通过本发明可以提高时钟同步信息的精度。

技术研发人员：施展,付佳佳,亢中苗
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23