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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
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   

2.
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   

3.
针对不稳定信号PRONY辨识的噪声敏感和辨识精度低的局陷,提出一种改进的低频振荡模式辨识方法,实现了在复杂噪声于扰情况下的低频振荡模式的准确辨识.该方法基于EEMD算法设计改进了EEMD滤波器,可以有效滤除噪声,保留更多的信号模态特征.对滤波后的信号采用基于总体最小二乘法-旋转不变技术的信号参数估计(TLS-ESPRIT)算法进行参数辨识,从而获取低频振荡各个模式信息.通过算例仿真验证了该方法的有效性.  相似文献   

4.
电网规模的日益扩大使得广域低频振荡成为电力系统稳定运行中备受关注的问题之一,提出了一种利用小波软阈值去噪技术,首先对电力系统低频振荡数据进行预处理,然后采用随机子空间算法提取低频振荡信号特征的分析方法。该方法直接利用在线量测数据识别出系统的低频振荡及其特征参数,有效地克服Prony算法、自回归滑动平均算法及希尔伯特-黄等算法受噪声、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。数值仿真及实例分析均验证了基于小波预处理技术的随机子空间算法在电力系统低频振荡分析中的可行性。  相似文献   

5.
电网规模的日益扩大使得低频振荡成为电力系统稳定运行中备受关注的问题之一,文中将随机子空间法应用于电力系统低频振荡模式辨识.以状态空间模型为基础,通过随机子空间辨识得到系统的状态矩阵,由其特征值可求得信号的频率和阻尼比,再由最小二乘法可得到各分量的幅值和相角.通过一合成信号验证了算法的正确性,再利用四机两区系统的仿真数据...  相似文献   

6.
根据WAMS实测数据,对电力系统低频振荡模式进行辨识,对基于数据驱动随机子空间(SSI)辨识方法进行了研究。首先通过小波技术消去信号中的噪声分量,然后消去直流分量。利用处理后的数据构造Hankel矩阵,通过QR分解、SVD分解,利用卡尔曼滤波估计得到系统的随机状态模型,再对状态矩阵进行特征值分解,最终得到系统低频振荡模式参数。利用该方法分别对理想信号、仿真信号、电力系统实测数据进行分析。分析结果表明,基于数据驱动随机子空间方法能够准确辨识出系统主导振荡模式,可以应用于低频振荡模式的在线辨识。  相似文献   

7.
工况模态分析在低频振荡辨识中的应用初探   总被引:1,自引:0,他引:1  
工况模态分析是结构动力学工程模态辨识的前沿课题,初步探讨了这一概念应用于电力系统低频振荡特性在线辨识的可能性.论述了电力系统低频振荡和一般振动力学数学模型的相似性,利用随机子空间算法辨识低频振荡的频率、阻尼和振型.随机子空间算法无须人工激励电力系统,利用日常负荷的随机波动激励系统,通过相量测量单元(PMU)采集发电机功角摇摆轨迹数据,识别电力系统振荡特征参数.在Matlab仿真平台上,通过对一个3机电力系统的实例分析,证明所提方法对振荡频率、阻尼比和振型识别的有效性.  相似文献   

8.
随着电网互联规模的不断扩大,区域问的低频振荡成为威胁电力系统稳定运行的关键因素之一,而基于全球定位系统(GPS)的广域测量系统(WAMS)的发展和应用为在线辨识区间低频振荡模式成为可能.因而,研究区间低频振荡在线辨识算法已成为广域阻尼控制的理论依据.提出了一种改进的prony算法来在线辨识低频振荡模式,8机36节点仿真算例表明,该算法能够实现在线低频振荡模式辨识,根据辨识的结果配置PSS参数能够有效地抑制低频振荡.  相似文献   

9.
针对传统Prony方法对噪声敏感和辨识精度不高的局限性,提出一种新的低频振荡模式辨识方法,实现了在有噪声干扰情况下低频振荡模式的准确辨识。该方法基于数学形态学设计出一种多结构元素的并行复合形态滤波器,可有效滤除多种噪声,保留更多的有用信息。对消噪后的信号采用基于总体最小二乘法-旋转不变技术的信号参数估计(TLS-ESPRIT)算法进行辨识,从而获取低频振荡各个模式参数。通过算例仿真,说明所提出的方法是可行和有效的。  相似文献   

10.
朱进宏 《电气开关》2021,59(2):64-67
现有基于实测信号的电力系统低频振荡模态辨识方法大都只考虑了高斯白噪声,对高斯色噪声的考虑不足,对此,提出一种改进最小二乘–旋转不变技术(TLS-ESPRIT)的模态辨识方法;该方法首先利用FOMMC来对辨识信号进行预处理,抑制信号中的色噪声;接着,利用TLS-ESPRIT对信号进行辨识。通过构建的数值信号和电力系统中实测的信号进行测试,其结果表明,该方法对色噪声具有较强的抑制作用,同时辨识的速度和精度更高。  相似文献   

11.
将总体最小二乘—旋转矢量不变技术(LTS-ESPRIT)算法应用到低频振荡模态参数的提取中,它是1种基于子空间划分的高分辨率信号分析方法,将振荡功率信号形成HANKEL矩阵,通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,再通过总体最小二乘(TLS)的二次消噪处理提高抗噪能力,准确提取低频振荡的模态参数。仿真结果表明,该算法具有精度高、抗噪能力强、算法简单的优点。实测数据进一步验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献   

12.
基于阻尼转矩分析的电力系统低频振荡源定位   总被引:6,自引:0,他引:6  
准确定位低频振荡参与机组并采取有效的控制措施以提高系统阻尼、快速平息系统振荡是大电网安全稳定运行的重要保障。为此,提出了一种基于总体最小二乘-旋转不变技术的信号参数估计(TLS-ESPRIT)和阻尼转矩分析(Damping Torque Analysis,DTA)方法进行低频振荡发生源定位的方法。该方法利用TLS-ESPRIT对发电机组的有功出力、角速度、功角信号进行模式分解,提取发电机高度参与的振荡模式,采用最小二乘拟合方法计算发电机高度参与振荡模式的阻尼转矩系数,然后根据阻尼转矩系数判定发电机是否为该振荡模式的振荡源。分别以4机2区和10机39节点系统为例进行仿真验证。仿真结果表明,所提出的振荡监测方法能够准确定位电力系统低频振荡源,且通过振荡源对其自身的控制能够有效地平息系统中的低频振荡现象。  相似文献   

13.
基于自然激励技术和TLS-ESPRIT方法的低频振荡模式辨识   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

14.
TLS-ESPRIT在电力系统信号高精度频谱估计中应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种电力系统信号频谱估计方法,即基于总体最小二乘法一旋转不变技术的信号参数估计方法(TLS-ESPRIT).它是基于子空间的信号分析方法,具有较高的频率分辨率.直接以测量数据构成的Han-kel数据矩阵为基础,避免求取信号的相关矩阵,简化了计算.把信号空间分解为信号子空间和噪声子空间,能够使用较短的采样数据高精度地辨识信号的频谱信息.用包含谐波分量和间谐波分量的测试信号以及CIGRE直流输电标准测试系统进行仿真,结果验证了该方法在电力系统频谱估计中的有效性.  相似文献   

15.
针对大规模风电场接入电力系统面临的低频振荡问题,提出了一种双馈风电机组(doubly-fed induction generator,DFIG)附加鲁棒控制策略,通过控制双馈风电机组的转子侧无功输出向系统注入无功功率以达到提升系统阻尼的目的。首先采用TLS-ESPRIT辨识算法辨识出系统模型,然后采用基于区域极点配置的鲁棒控制理论设计附加阻尼控制器。为对所提控制方法相比于传统控制方法的优势,设计了基于极点配置的阻尼控制器。最后在PSCAD软件中搭建含风电的两区域模型验证所提控制方法的有效性。仿真结果表明DFIG附加鲁棒控制器能有效抑制电力系统低频振荡,具有较好的鲁棒性。  相似文献   

16.
研究了一种测量介质损耗角δ的总体最小二乘–旋转矢量不变技术算法,它是一种基于子空间划分的高分辨率信号分析方法,把信号划分为信号子空间和噪声子空间,兼具提取基波和消噪的功能,能达到信号参数的高精度提取。通过准确提取施加在容性设备上的电压和泄漏电流的初相位计算出介损角δ。仿真结果表明,该方法计算介损角时,受电网频率波动、谐波含量、介损角大小变化的影响小,与其它方法相比是一种精度较高的介损角测量算法。  相似文献   

17.
基于模极大值小波域和TLS-ESPRIT的振荡瞬态识别方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数估计(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,TLS-ESPRIT)可以很好地实现振荡信号的检测与识别。对于输入信号,首先采用模极大值小波域检测振荡发生的起始时刻和终止时刻,然后利用振荡时间间隔内的信号建立观测空间矩阵,通过奇异值分解和总体最小二乘法实现特征值截尾,将采样信号观测空间分解为信号子空间和噪声子空间,得到振荡信号每个构成频率分量的相应参数。仿真结果证实了所提出方法的可行性。  相似文献   

18.
工况模态分析是结构动力学工程模态辨识的前沿课题,初步探讨了这一概念应用于电力系统低频振荡特性在线辨识的可能性。论述了电力系统低频振荡和一般振动力学数学模型的相似性,利用随机子空间算法辨识低频振荡的频率、阻尼和振型。 随机子空间算法无须人工激励电力系统,利用日常负荷的随机波动激励系统,通过相量测量单元(PMU)采集发电机功角摇摆轨迹数据,识别电力系统振荡特征参数。在Matlab仿真平台上,通过对一个3机电力系统的实例分析, 证明所提方法对振荡频率、阻尼比和振型识别的有效性。  相似文献   

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