考虑噪声的电力系统低频振荡辨识方法

针对电力系统低频振荡辨识过程中广域测量信号经过滤波器产生色噪声干扰的问题,提出了一种基于矩阵协方差(COV)、二阶导数定阶法与总体最小二乘-旋转不变技术参数估计(TLS-ESPRIT)算法相结合的电力系统低频振荡辨识方法.首先将采集的信号通过带通滤波器去除趋势项和高频噪声,然后构造样本矩阵的协方差矩阵作为新的样本去除色噪声的影响,再通过TLS-ESPRIT算法进行模态辨识,在定阶问题上采用提出的二阶导数法定阶,使定阶具有自适应性,无须人为指定阈值.仿真结果表明:COV-TLS-ESPRIT算法相比其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点,可从噪声环境中准确地辨识出系统的主导模态,具有较强的实用性,能够实现在线辨识.     

基于子空间法的电力系统低频振荡辨识

该文提出了一种应用于电力系统低频振荡在线辨识的子空间辨识算法,通过输入激励信号和输出响应信号的采样,对系统低频振荡进行辨识.在四机两区域系统上,对低频振荡辨识结果和小干扰计算结果进行对比,辨识结果误差较小,具有较高辨识精度,因此子空间法对电力系统低频振荡的在线辨识具有较好效果.     

基于改进FIRE滤波技术和Prony算法的低频振荡模式辨识研究

提出一种改进FIRE(Fuzzy Inference Ruled by Else-action)滤波和改进Prony法相结合的低频振荡模式辨识方法.该方法用改进后具有检测层和调整层的FIRE滤波技术对数据进行快速预处理,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析得到电力系统的低频振荡模式.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE 4机系统振荡信号,并同带有传统模糊滤波器的Prony分析结果比较可以看出,改进后的方法可将低频振荡的主导模式在一定的噪声环境下比较准确和快速的辨识出来,且辨识的阶数更接近于实际阶数,验证了其可靠性和实用性.     

基于FSST和D-K聚类的次同步振荡分析

为了更准确地识别电力系统次同步振荡的模态数量和频率,以及时进行频率定位和重构,需要提高次同步实测数据的模态辨识的结果精度。针对DBSCAN聚类可以被应用于划分类簇但无法自动计算类簇中心,以及Kmeans聚类需提前确定类簇数量才能计算类簇中心的特点,提出了一种基于傅里叶同步挤压变换和DBSCAN-Kmeans混合聚类(以下简称D-K聚类)的电力系统次同步振荡分析法。模拟数值信号和IEEE次同步谐振(SSR)标准模型算例的仿真实验数据表明,FSST方法能被用于分离距离较近的相邻信号模态。通过算例分析,验证了结合FSST和D-K聚类的次同步振荡分析方法可以避免FSST方法无法自动获取模态的缺陷,且参数辨识结果有较高的精度。     

HHT在电力系统低频振荡模态参数提取中的应用

针对目前电力系统低频振荡的分析局限于用线性化方法来处理而导致的分析结果不精确,甚至不尽合理,提出基于希尔伯特-黄变换（HHT）的提取电力系统低频振荡模态参数新方法。     

基于VP和Prony算法的电力系统低频振荡模式识别

研究低频振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡监视的重要理论基础。文章基于Prony算法,结合变量投影(VP),采用奇异值分解(SVD),应用可分离最小二乘,辨识出Prony算法数学模型参数,不仅避免了传统Prony算法矩阵求逆困难和误差较大的问题,而且降低了参数空间的维数,简化了搜索空间的拓扑结构,增强了模式识别的抗噪性能和运算速度。仿真结果表明,该算法提高了电力系统低频振荡模式识别的效率和精度。     

电力系统低频振荡在线辨识的改进Prony算法

研究在线的振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡在线监视以及广域阻尼控制的重要理论基础。广域测量系统的发展和应用使得低频振荡的在线辨识成为可能。该文提出了一种用于在线分析电力系统低频振荡的改进Prony算法,该算法针对输入信号的实际阶数和线性预测参数的估计进行了综合改进。经过算法时间复杂度的分析,证明改进算法提高了计算速度。计算机仿真和动模实验结果表明,改进算法能够得到更符合系统实际阶数的降阶模型,分析计算占空比小于4%,满足在线低频振荡辨识和系统振荡特性分析的需要。     

一种确定自回归滑动平均模型最小阶次的新方法

针对经典Akaike信息准则(AIC)在模型定阶时缺少阶次范围下界而引起的模态遗漏问题,根据稳态图和AIC准则,提出了一种自回归滑动平均模型在模态参数辨识中的定阶方法.该方法先利用稳态图能够鉴别真假模态的特点,进行各阶模态频率的估计和均值的求取,进而根据模态稳定性判定准则计算出阶次范围下界,最后利用AIC准则确定最优的模型阶次.仿真结果表明,与经典AIC准则相比,所提出的方法定阶后进行模态参数的辨识,不仅识别出了经典AIC准则遗漏的第3阶模态参数(误差为0.18%),而且使第1、2阶模态参数的精度分别提高了2.31%和6.31%.对悬臂梁的模态实验结果表明:该方法不仅辨识出了经典AIC准则遗漏的第1阶模态参数,使其误差仅为0.62%,而且也大大提高了其他各阶模态参数的精度.     

复频谱插值DFT的电力系统 低频振荡信号测量方法

低频振荡是三相电力系统中的一种平衡现象,如何准确、快速地估计振荡信号的参数对于评估和消除低频振荡至关重要.本文提出了一种采用复频谱插值DFT的低频振荡下电力系统动态信号参数估计的方法,该方法利用三相系统的对称特性,通过克拉克变换将电力系统中的三相实信号转换为正交分量形式的复信号,然后对复信号进行离散傅里叶变换,通过复频谱插值方法,利用两个幅度最大的谱线样本来估计各项动态参数.实验仿真结果表明本文方法能在低频振荡的场景下准确高效地实现电网动态参数的估计.     

一种TSDF判别算法的自适应阻抗保护研究

阻抗保护Ⅲ段已被确定为电力系统级联故障的原因之一。由于三相故障的对称现象，所以一般很难在电力系统低频振荡时检测出来，造成保护装置误动。针对这个问题，利用一种基于Matrix Pencil(MP)方法的瞬态监督检测函数(Transient Supervisory Detection Function, TSDF)检测低频振荡过程中发生的三相故障，得出该自适应阻抗保护方法，可以快速、便捷、可靠的检测出电力系统低频振荡时发生三相故障的结果。该算法通过比较检测指数g和自适应阈值g_th去检测判断电力系统是否发生三相故障。仿真结果表明，其所提算法在仅振荡或故障的单一情况下，和在振荡且分别发生区内外故障的两种情况下，可以保证保护装置可靠动作。     

基于实测数据的低频振荡主导模式检测相关指标研究

Prony分析是通过实测数据辨识低频振荡模式的一种非常有效的方法,针对Prony方法分析结果包含多个振荡模式,阐述通过定义相关指标的一种用于低频振荡主导模式检测的方法,利用四机两区域系统与新英格兰10机39节点系统进行仿真比较,对相关指标进行对比研究并且验证了主导模式检测的有效性。同时经过噪声分析,表明了该方法对噪声具有较强的适应力,能够适用于实测数据的电力系统低频振荡模式识别。     

基于广域测量类噪声信号的节点间振荡相位辨识

弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,节点间相位关系是表征系统振荡特性的重要参数之一。大量广域实测数据表明,因负荷的随机变化,电网内持续存在类似噪声信号的小幅波动,提出采用自回归滑动平均法对这种类噪声信号进行处理。基于ARMA模型对应Green函数系数与低频振荡模态之间的比例关系,实现对节点间相位关系的估计。将该方法用于对新英格兰系统仿真数据进行处理,辨识结果与小干扰稳定计算结果一致,并进一步将该方法用于处理南方电网实测数据,证明其能有效辨识节点间振荡相位关系。     

求解大型电力系统机电振荡模态的逆幂方法

提出了一种求解大规模电力系统全部机电振荡模态的逆幂算法.首先忽略调速器模型、负荷电动机模型(对未装有电力系统稳定器(PSS)的发电机组进一步忽略励磁调节器模型)对机电振荡模态的影响,以形成合理的降阶系统,由于降阶前后系统的机电振荡模态一一对应,因而降阶不会影响原系统机电振荡模态的个数和机电振荡模态与机组的相关性.采用QR法得到降阶系统的所有机电振荡模态,以这些模态作为原系统机电模态的近似值,进而利用逆幂法追踪原系统的所有机电振荡模态.根据电力系统特性应用了稀疏技术,提高了求取机电振荡模态的速度.对2009年西北电网系统4个典型运行方式的计算结果表明了算法的有效性和应用于大规模电力系统的潜力.     

异步化汽轮发电机对电力系统低频振荡的抑制

针对异步化汽轮发电机阻尼特性,提出了在电力系统中采用异步化汽轮发电机部分取代传统同步发电机来抑制低频振荡的理论.分析了电力系统产生低频振荡的原因,研究了异步化汽轮发电机的阻尼特性.以一典型两机两区域系统为例,对异步化汽轮发电机抑制电力系统低频振荡的效果进行了仿真分析,仿真结果进一步表明在电力系统中引入异步化汽轮发电机,能改善系统的动暂态运行特性,并能有效抑制电力系统的低频振荡.     

一种分析电力系统低频振荡中阻尼特征的新方法

根据电力系统中低频振荡的特点，本文从系统阻尼分类着手，提出了一个反映网络结构及运行工况对低频振荡影响的固有状态阻尼及固有状态阻尼系数矩阵的概念，并以此为基础得到一个分析与判断电力系统低频振荡中阻尼特征的新方法，最后，本文将此方法应用于某实际系统的分析计算中，并与常规的方法进行了比较，得到了令人满意的结果。     

感应电动机惯性对电力系统低频振荡的影响

研究感应电动机惯性时间常数HD对电力系统低频振荡(LFO)的影响.在单机无穷大系统中运用积分流形理论对系统高阶状态方程进行降阶处理,以推导系统的振荡频率和阻尼比,从机理上就HD对低频振荡的影响进行定性分析.理论分析结果表明HD主要影响系统的低频振荡阻尼,影响趋势还与系统结构和初始运行状态有关.运用特征值分析方法分别对单机无穷大系统(SMIBS)和简单的两区域系统进行实例仿真,SMIBS仿真结果验证了理论分析.并且两区域系统的仿真结果表明了HD对系统区间振荡模式的影响.研究表明,在实际电力系统LFO分析中,等值感应电动机的惯性常数的选择非常重要.     

交直流电力系统中附加控制器与稳定器的协调设计

交直流电力系统低频振荡是运行中的一个严重问题.在交流系统中装设电力系统稳定器PSS,在直流系统中配置附加的控制器DCM可以有效地抑制低频振荡.本文应用分散控制器的参数设计思想,提出一种适用于交直流电力系统中装设DCM与PSS及其参数协调的设计方法,对抑制低频振荡可以达到预期的效果.     

基于共振机理的低频振荡扰动源在电力系统中的应用

本文分析了电力系统中共振机理的低频振荡扰动源的应用,阐述了在当前形势下,加强对共振机理的低频振荡扰动源在电力系统中应用的重要性,针对目前共振机理的低频振荡扰动源进行研究。     

PSS(电力系统稳定器)对电力系统影响的探讨

本文在分析了电力系统稳定器(以下简称:PSS)在国内研究现状的基础上,针对PSS的低频振荡抑制原理进行了较为详细地分析、研究,最后以一工程实例来证明PSS在提高机组阻尼比、抑制低频振荡、提高电力系统动态稳定性等方面的作用。     

基于知识发现和分层ELM的暂态失稳模式辨识

为了有效辨识电力系统暂态失稳后发电机的动态行为,以失稳后的功角数据为输入特征信息,提出一种基于知识发现和分层极限学习机(ELM)的失稳模式辨识方法。首先利用ELM快速辨识系统暂态不稳定的功角样本。为了充分利用不稳定样本自身结构来挖掘关键信息,引入知识发现算法KODAMA以获取发电机的不稳定动态行为模式,构建失稳功角模态集。然后,根据所得模态数据集,为提高不稳定模式辨识的准确性,设计了分层ELM的辨识策略以辨识发电机的失稳模式。最后,在Nordic系统中验证所提方法的有效性,测试结果表明提出的辨识方法能够准确地辨识失稳模式,且在保证尽可能高精度的前提下,具有相对快速的评估速度。