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相似文献
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1.
对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)联合起来。首先运用FastICA技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理而达到降噪效果,而后将处理后的信号作为新的输入信号利用TLS-ESPRIT算法进行估计辨识,从而得到各个模态特征参数。通过对理想信号、EPRI-36机系统和电网实测信号仿真验证了所提方法的有效可行性,不但能够有效抑制噪声并准确地辨识低频振荡参数,而且在抗干扰性和提取精度上与传统辨识方法相比来说是有一定优势的。  相似文献   

2.
为了准确地辨识电力系统低频振荡模态参数,该文提出了基于数学形态学MM(mathematical morphology)和总体最小二乘法的旋转不变技术TLS-ESPRIT (total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique)的电力系统低频振荡模态参数识别新方法.首先运用基于数学形态学原理而构成形态滤波器对含有噪声的电力系统低频振荡测量信号进行滤波和平稳化处理,去除噪声,提高辨识精度;然后由TLS-ESPRIT算法辨识出电力系统低频振荡模态参数,该算法把信号分成信号子空间和噪声子空间,能够得到更符合电力系统实际的降阶模型和主导模态,有助于电力系统振荡特性分析和阻尼控制器的设计研究.数值仿真分析表明该方法的可行性和有效性.  相似文献   

3.
为实现环境激励下多通道随机响应的低频振荡模态辨识及预警,将航空航天领域用于分析航天器结构振动特性的特征系统实现算法(ERA)与随机减量技术(RDT)相结合。利用RDT从随机响应系统中提取自由振荡信号,进而采用ERA算法对得到的信号进行辨识,可获取低频振荡频率,阻尼比等参数,并将其应用于预警系统。通过仿真实验与ESPRIT和Prony方法的对比分析,表明该方法对于多通道信号能一次性进行低频振荡模式识别,并具有更高的计算速度、辨识精度和抗噪能力。该方法给多通道低频振荡模态参数辨识提供了一种更加快速准确有效的手段,能够满足电力系统低频振荡在线辨识与预警的要求,具备很好的应用前景。  相似文献   

4.
用改进的Hilbert-Huang变换辨识电力系统低频振荡   总被引:1,自引:0,他引:1  
马燕峰  赵书强 《高电压技术》2012,38(6):1492-1499
针对Hilbert-Huang变换(HHT)在辨识电力系统低频振荡模态时易出现的模态混叠问题,提出了利用改进HHT辨识密频电力系统低频振荡模态参数的方法。首先通过Fourier变换确定每个模态频率的大致范围;然后在利用经验模态分解(EMD)求取每个模态时,根据所求得的模态频率的密集程度,或引入屏蔽信号,或通过滤波处理的方式,以分离频率相近的模态;最后通过对每个模态的瞬时幅值和频率进行线性最小二乘拟合,得到每个模态的模态参数。利用传统的HHT和改进的HHT分别对理想信号、仿真信号以及实际录波信号进行了分析,分析结果表明该方法能够准确辨识出低频振荡的特征参数,适用于密频电力系统低频振荡的辨识。  相似文献   

5.
针对电网低频振荡Prony辨识算法对噪声较为敏感、对输入信号要求较高的问题,提出了一种基于小波去噪与扩展Prony算法相结合的高精度低频振荡模态辨识方法。在小波去噪的基础上通过对阈值进行改进,使得小波去噪的阈值随着小波的分解而发生变化,从而对低频振荡信号达到较好的滤波效果,并在此基础上研究扩展Prony算法,对构建的仿真信号运用IEEE4机2区域系统产生低频振荡信号以及实际PMU监测的低频振荡信号进行算法验证。仿真和实验表明提出的方法能够比较准确和快速的辨识电力系统低频振荡信号,且具有较高的精度和较好的鲁棒性,为电力系统低频振荡模态辨识提供了一种行之有效的方法。  相似文献   

6.
基于多点量测数据的低频振荡模态参数辨识方法具有辨识精度高,覆盖模态信息全的特点,但是该方法存在数据量增大,计算时间冗长的问题。针对上述问题,将基于数据缩减技术的改进小波变换参数识别方法应用于电力系统低频振荡参数辨识中。该方法通过对发电机出口有功功率信号的正功率谱密度矩阵进行奇异值分解,有效识别系统的模态阶数。利用奇异值分解将待辨识信号的协方差信号进行数据缩减,充分保留信号的信息量,从而在保证计算合理及精度的前提有效地减少待辨识的数据量,进而利用连续Morlet小波变换识别电力系统低频振荡参数。通过对4机2区域系统和EPRI-36节点系统进行算例对分分析,结果表明改进的小波变换方法能够有在准确提取电力系统低频振荡模态参数的前提下,有效减少计算所用数据量,提高计算效率。  相似文献   

7.
根据实测数据对电力系统低频振荡模态进行辨识,有助于实现电力系统有效的阻尼控制,从而提高电网的稳定性。文中介绍了利用Prony算法辨识低频振荡模态参数的原理,针对Prony算法对噪声干扰敏感以及模型阶数辨识困难导致出现伪模态的缺点,提出了一种基于差分正交匹配追踪(DOMP)和Prony算法相结合的低频振荡模态参数辨识方法。EPRI-36节点系统和实际系统相量测量单元数据算例的仿真结果表明,所述方法能够准确地辨识出系统低频振荡模态参数。通过与Prony算法结果对比验证表明,该方法辨识结果更加准确,能够满足低频振荡模态参数辨识要求。  相似文献   

8.
针对广域测量系统低频振荡辨识中存在噪声干扰和定阶不准确的问题,提出了基于改进小波阈值去噪和奇异值相对变化率(RCRSV)定阶的矩阵束(MP)算法相结合的方法对电力系统低频振荡模态进行辨识。在小波去噪基础上对阈值进行改进,使得阈值随分解层数的增加而发生改变,能够有效地抑制低频振荡信号的噪声;然后将去噪后的信号用RCRSV-MP算法进行辨识,从而获取低频振荡各个模态参数。根据RCRSV定阶具有自适应性,无需人为设定阈值。通过仿真算例、测试系统及电网实际案例的结果显示,所提方法相比于其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点,具有较强的实用性,能够实现在线辨识。  相似文献   

9.
随着水电机组在电力系统渗透率的不断提高,低频振荡和超低频振荡等振荡形式有时会同时存在。针对多类型振荡模态信号特征参数辨识不精准的问题,文中采用自适应变分模态分解VMD(variational mode decomposition)算法和Hilbert变换对振荡信号进行特征参数辨识。利用能量损失系数确定模态数量,根据惩罚因子与模态分量中心频率的映射关系确定多匹配惩罚因子,自适应地对不同频段的振荡信号进行准确的模态分解,结合Hilbert变换对每组模态进行特征参数辨识。仿真算例和实测数据分析结果表明:本文方法自适应性强,与Prony滑动窗算法和ESPRIT算法相比,特征参数的辨识精度具有较大的提高。  相似文献   

10.
基于实测信号的电力系统低频振荡模态辨识   总被引:2,自引:1,他引:1  
广域相量测量系统的应用为基于量测的电力系统稳定性分析提供了有力支持。基于动态量测信息准确地辨识电力系统低频振荡模态参数及振型,对提高电力系统低频振荡的实时监测与控制至关重要。结合经验模态分解与随机子空间辨识算法,基于发电机有功功率的动态量测信息,开展了电力系统低频振荡辨识与分析的研究。该方法能够在较短的时间从含噪信号内提取原系统真实准确的振荡信息,同时能够得到各振荡模式相应的振型,有效地克服Prony算法和自回归滑动平均算法受噪声、系统实际阶数的影响大,以及单一随机子空间辨识算法难以处理非线性、非平稳振荡信号的缺点。测试系统及仿真结果验证了该方法在电力系统低频振荡分析中的可行性。  相似文献   

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