模态级数法在主导低频振荡模式鉴别方面的应用

基于模态级数法3阶解析解,提出了大干扰下识别系统主导低频振荡模式的方法,确定了大干扰下对系统动态特性和稳定性影响最大的主导低频振荡模式,并根据3阶情况下的非线性相关因子,确定主导低频振荡模式的强相关状态变量.最后用Prony方法,验证了主导模式鉴别式和3阶相关因子的正确性和有效性.     

大干扰下发电机间三阶非线性相关作用

相关因子在模式分析中占有重要地位,它反映了系统中各台发电机对某一振荡模式相关程度。相关因子大,相关程度就强;相关因子小,相关就弱。目前广泛采用的线性模式分析法虽然能提供有价值的线性化系统频域信息,但却忽略了系统非线性特性和系统固有模式之间相互作用的影响,不适合大干扰的情况。基于模态级数法3阶解析解,提出了大干扰下识别系统主导低频振荡模式的方法,确定了大干扰下对系统动态特性和稳定性影响最大的主导低频振荡模式,推导了3阶情况下的非线性相关因子,确定了非线性振荡的振荡源。并用Prony方法,验证了3阶相关因子和主导模式鉴别式的正确性和有效性。     

大区联网条件下四川电网低频振荡分析

针对川渝、华中、华北、山东等电网的互联,求出了与四川电网相关的系统主导低频振荡模式,研究了区域电网互联出现的低频振荡问题。分析了区域间弱阻尼低频振荡模式及发电机在振荡中的作用。利用Prony分析方法检测出了这些主振模式,验证了小干扰稳定分析的正确性。用数值微分方法计算了系统某些运行参数对系统主导振荡模式的灵敏度,分析了这些参数在小干扰稳定中的作用。研究了电力系统稳定器对系统主导振荡模式的阻尼作用。     

三阶非线性对主导低频振荡模式的影响

在电力系统动态方程3阶解基础上,分析了3阶非线性对基本模式作用的影响,提出了2阶和3阶非线性对基本模式影响的评价指标,并进一步应用3阶解,提出了识别大干扰主导低频振荡模式的指标,应用Prony算法验证了该指标的有效性。研究结果显示,最靠近虚轴的小干扰主导低频振荡模式,在大干扰情况下可能不被激励或激励较弱,因而大、小干扰主导低频振荡模式可能不同,考虑3阶非线性对大干扰主导低频振荡的影响是必要的。     

主导低频振荡模式二阶非线性相关作用的研究

在大干扰下系统稳定性的研究中，由于特征向量线性变换的引入，使得计算一些衡量模式间非线性相关作用大小的系数不确定，且系统关键参数的变化将造成主导低频振荡模式和相关模式间非线性相关作用的变化，进而导致系统动态特性和稳定性也随之变化。针对此问题，该文应用向量场正则形理论，提出了一种识别大干扰下系统关键参数的方法，即通过标幺化处理来鉴别模式间2阶非线性相关作用大小的方法。研究结果验证了文中分析的正确性，为大干扰下主导低频振荡模式与其它模式非线性相关作用的研究找到了解决其物理量不唯一问题的办法。     

区域电网低频振荡主导模式的检测方法

提出了一种基于实测的功角曲线检测区域间低频振荡模式的新方法,这种方法能有效检测出互联系统的区域间主导低频振荡模式,因此可以对扰动下的系统进行有效的分析。大系统算例结果表明,所提方法能准确的检测识别出系统主导区域间低频振荡模式,其结果与综合稳定程序（PSASP）计算出的结果一致,从而验证了所提新方法的正确性和有效性。     

采用特征值法和Prony法相结合的PSS自适应控制

随着互联电力系统的规模日益增大,系统互联引发的低频振荡问题已成为危及电网安全运行、制约电网传输能力的最主要因素之一.通常采用离线配置电力系统稳定器(PSS)来实现抑制低频振荡的目的.但是由于电力系统的实时性,在发生大扰动时,事先整定好的PSS对电力系统低频振荡的抑制效果并不理想,因此考虑采用PSS的自适应控制.提出一种采用特征值分析法和Prony分析方法相结合的PSS自适应控制.低频振荡发生后,通过滑动数据窗的方法缩短Prony辨识时间,先辨识得到频率较高的振荡模式,选取主导振荡模式在线配置PSS,在Prony方法辨识出振荡模式之前采用离线配置参数.克服了Prony在线辨识在低频振荡应用中的局限性.通过对4机2区系统的分析,得出在线配置PSS相对于离线配置PSS的优越性.验证了通过Prony方法在线配置PSS参数的可行性.     

两种电力系统低频振荡波形分析方法比较

准确辨识低频振荡波形的主导模式参数对于有效抑制低频振荡,保障系统安全稳定运行具有重要意义。从抗噪声干扰性能、辨识频率相近主导振荡模式的分辨率以及动态特性三个指标对常用于低频振荡波形分析的基于总体最小二乘法-旋转不变技术参数估计法(Total Least Squares-Estimation of Signal Parametersvia Rotational Invariance Techniques,TLS-ESPRIT)和Prony方法进行比较分析。MATLAB仿真结果表明,TLS-ESPRIT方法和Prony方法均具有较高的频率分辨率,TLS-ESPRIT的抗噪声干扰能力以及动态特性优于Prony方法。     

基于复合模式的电力系统超低频振荡产生机理

从电力系统内部非线性结构特性出发,运用正则形理论这一有效的非线性分析方法,通过对复合模式在stressed系统中作用的深入研究,提出复合模式成为主导模式可以构成电力系统超低频振荡的振荡模式这一全新看法.从正则形理论复合模式的角度对超低频振荡的产生机理加以阐述,通过时域仿真,并运用Prony方法对其进行检验,表明所提出的这一新见解和新方法的正确性.     

大规模互联电网区域间低频振荡实用分析方法

结合PSASP小干扰频域分析与发电机功角曲线时域检测,提出一种大规模电力系统低频振荡实用分析方法。4台机算例研究了发电机模型、励磁系统与负荷模型对振荡模式的影响,验证了所提方法的正确性。运用此方法分析大区域互联全国系统,分两步方便快捷地求出了区域间、弱阻尼主导低频振荡模式。弥补了PSASP搜索部分特征值时存在的漏根缺陷,并且能准确评估系统真实阻尼水平。     

基于改进去噪性能的Prony算法电网低频振荡模态辨识研究

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。     

基于差分正交匹配追踪和Prony算法的低频振荡模态辨识

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。     

基于仿真软件PSS/E的低频振荡分析方法

基于仿真软件PSS/E提出了一种分析华东电网低频振荡特性的方法,结合PSS/E的特征值分析法和Prony分析法,在发电机采用经典模型的条件下通过特征值分析计算系统振荡模式的频率、振型和参与因子,而在发电机采用详细模型并考虑励磁系统详细模型的条件下通过Prony分析法计算系统振荡模式的阻尼。对4机两区域系统和新英格兰10机39节点系统的特征值分析表明,振荡模式的频率、振型和参与因子并不随发电机采用模型的不同而有很大变化。因此,文中提出的方法可以方便地适用于实际大规模电力系统的低频振荡分析。对华东电网的低频振荡特性进行分析,得到了该电网区域间振荡模式的频率、阻尼、振型及参与因子。     

基于自然激励技术和TLS-ESPRIT方法的低频振荡模式辨识

提出了一种利用系统随机响应信号辨识低频振荡模式的方法。利用自然激励技术(NEx T)从系统随机响应信号中获得自由振荡信号,采用总体最小二乘—旋转不变技术的信号参数估计(TLS-ESPRIT)方法对所获得的自由振荡信号进行模式辨识,得到低频振荡模式的频率和阻尼比。采用16机系统仿真数据和四川电网实测数据验证了所提方法的有效性;与随机减量技术(RDT)结合Prony方法对比表明,所提方法对阻尼比估计更准确且抗噪性更强。     

基于形态滤波和Prony算法的低频振荡模式辨识的研究

针对传统Prony方法对噪声敏感导致辨识精度不高的问题,提出了一种基于形态滤波和Prony算法相结合的低频振荡模式辨识的方法,实现了在有混合噪声干扰情况下低频振荡模式的准确辨识。基于数学形态学,设计了一种基于半圆形结构元素的形态滤波器,在选取合适的元素尺寸情况下,可以有效滤除混合噪声。对于去噪声之后的信号采用Prony算法进行辨识,可准确获取低频振荡各个模式参数。通过Matlab进行算例仿真,表明了对电力信号进行预处理的必要性以及所提出的方法能相对精确地进行振荡模式辨识,验证了其有效性。     

基于改进Prony算法的电力系统低频振荡模式识别

提出了一种新的改进Prony算法,该算法将待求振荡幅值作为权值,基于神经网络进行训练,实现对电力系统低频振荡模式的识别。该算法避免了Prony算法在实际计算中矩阵呈病态以及通过矩阵求逆计算幅值和相位时精度不高的问题,克服了传统Prony算法抗干扰较差的问题。仿真结果表明,该改进Prony算法能有效去除干扰,能可靠、准确地识别主导模式,计算量少,适用于识别含有噪声且采样点数多的振荡信号。     

发电厂内强迫共振型低频振荡源的定位方法

强迫共振型低频振荡严重危害了电网的安全稳定运行,快速查找并切除扰动源对消除振荡恢复系统稳定意义重大。利用低频扰动电压的衰减特性,提出一种发电厂内强迫共振型低频振荡源定位的新方法。首先利用三次Hermite插值函数提取各个测点的低频振荡扰动变量;然后通过比较各个测点扰动电压的幅值大小定位低频振荡源机组;最后通过理论分析、六机无穷大系统的仿真分析以及某发电厂的实际相量测量单元测量数据的分析,对该方法的正确性进行了验证。     

基于模糊滤波和Prony算法的低频振荡模式在线辨识方法

考虑到Prony算法对输入信号要求较高、对分析数据的噪声非常敏感，提出一种模糊滤波和Prony算法相结合的电力系统在线低频振荡模式的辨识方法。该方法以广域测量信号作为输入，通过简单的模糊逻辑推理快速对输入信号进行滤波，利用Prony算法对滤波后的数字信号进行分析后在线获得电力系统低频振荡的模式。以华中电网支路302245上的有功功率振荡分析为例，通过对模糊滤波前后的输入信号进行比较以及对传统Prony算法和考虑模糊滤波的Prony算法分别进行低频振荡模式辨识的比较，表明了前置滤波的重要性以及所提出的方法能相对精确地进行振荡模式辨识，验证了其有效性。