基于PSO的模态原子法在低频振荡模式时变特性追踪的应用

为克服传统方法不能自适应反映振荡模式时变特性的缺点,提出一种分析低频振荡模式的新方法。该方法将粒子群优化算法应用于原子分解的迭代优化过程中,通过比较粒子的最佳适应值,选取最能反映振荡模式特性的模态原子,从而实现将模态原子的选取过程转化为利用粒子群优化算法求解函数最优化问题。每1个模态原子对应于1个振荡模式,最终完成低频振荡模态参数辨识过程。该方法具有较强的抗噪性能,鲁棒性强,并能有效追踪振荡模式的时变特性,时频分辨率强。算例分析表明了该方法的有效性与实用性,优于希尔伯特–黄变换方法。     

基于广域测量系统的电力系统低频振荡的抑制研究

提出了一种基于广域测量系统的附加励磁阻尼控制器(Supplementary Excitation Damping Controller,SEDC),以提高电网系统振荡阻尼的方法。对于电力系统低频振荡信号的非线性、非平稳的特性,采用改进的HHT(Hilbert-Huang Transform)方法在线辨识低频振荡的模态,根据在线辨识结果利用粒子群优化算法对控制器中的电力系统稳定器(Power System Stabilizer,PSS)进行参数优化,从而在暂态运行的情况下提供有效阻尼,抑制低频振荡。通过仿真结果证明,此控制器可以更好的提高系统的稳定性。     

基于Prony算法的低频振荡在线辨识与分析

提出了基于Prony算法的低频振荡在线辨识与分析算法,不仅给出主导振荡模式特征量（振幅、频率、阻尼比、相位）,而且提供与主导振荡模式强相关的发电机组,通过仿真和实际电网应用验证了算法的有效性。该算法已成功应用于云南电网低频振荡安全预警及辅助决策系统。     

基于改进的Prony算法在线辨识电力系统低频振荡模式

基于传统的Prony算法对输入信号要求较高,同时对分析数据的噪声非常敏感,提出了一种改进的Prony算法,对在线获取的信号进行快速拟合,从而分析出信号的振幅、阻尼比、频率和相角等信息。改进的Prony算法的拟和精度在36节点的多机系统中进行验证,该算法输入信号是基于广域测量系统提供的各机组功角变量。仿真计算结果表明,该改进算法可实现低频振荡主导模式的在线辨识。     

基于改进的Prony算法在线辨识电力系统低频排振荡模式

基于传统的Prony算法对输入信号要求较高,同时对分析数据的噪声非常敏感,提出了一种改进的Prony算法,对在线获取的信号进行快速拟合,从而分析出信号的振幅、阻尼比、频率和相角等信息.改进的Prony算法的拟和精度在36节点的多机系统中进行验证,该算法输入信号是基于广域测量系统提供的各机组功角变量.仿真计算结果表明,该改进算法可实现低频振荡主导模式的在线辨识.     

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。     

基于原子稀疏分解的低频振荡模态参数辨识方法

为克服传统特征分析法不适合分析大规模高阶系统,而傅里叶算法和Prony算法等线性化方法又难以处理非平稳信号的缺点,本文将一种新的处理非线性、非平稳信号方法——原子稀疏分解法应用于电力系统低频振荡模态参数识别。该方法利用匹配追踪(MP)算法将初始信号从Gabor原子库中分解得到最佳匹配原子,并采用伪牛顿法对参变量进行优化,进而求出衰减正弦量原子的参变量,最终完成整个低频振荡模态参数的提取过程。仿真结果表明该方法的可行性和有效性,为电力系统稳定分析提供一种全新的途径和方法。     

改进型Prony算法在电力系统低频振荡波形分析中的应用研究

介绍了电力系统中常见的低濒振荡现象,指出了各种常用的信号分析方法在分析低颜振荡时存在的的不足。探讨了Prony算法在实际应用中所需要解决的问题,进而立足于尽量减小噪声对Prony分析所造成的影响的原则,在算法的理论上和分析方式上提出各种改进措施来提高算法的精度。最后通过仿真数据和现场数据的分析验证了这些改进措旋。是有效可行的。充分说明改进后的Prony算法可以对现场的实际低频振荡波形进行准确分析,是一种准确而有效的分析方法。     

采用原子分解能量熵的低频振荡主导模式检测方法

针对互联电力系统普遍存在的低频振荡现象,提出一种检测低频振荡主导模式的新方法,来克服以往方法不能准确识别主导模式以及无法自适应揭示振荡模式时变特性的缺点。根据振荡信号特点,选取衰减正弦量模型表示原子库。由功角轨迹,通过原子分解法从原子库中辨识出各模态参数,在辨识过程中计算原子分解能量熵,通过比较能量熵大小识别出低频振荡主导模式。该方法不受系统阶数影响且具备较强的数据处理能力,能揭示各模式间复杂的动态特性和非线性作用,可用于低频振荡在线分析。2个仿真算例结果表明,该方法能准确检测出系统低频振荡的主导模式,所得结果与正规形理论分析结果相同,从而验证了所提方法的正确性和有效性。     

电力系统低频振荡的广域监测与控制综述

综述了广域测量系统(WAMS)在电力系统低频振荡的在线监测、离线分析和阻尼控制器设计中的应用。介绍了多种从WAMS实测数据中提取低频振荡参数的分析方法和基于广域信号设计的阻尼控制器。通过对各种方法的比较,指出信号噪声和电力系统的非线性本质是影响分析结果的主要因素。基于广域信号设计阻尼控制器的目的在于改善对区域振荡模式的可观性,但是WAMS信号的选择、与当地信号的配合、量测的延时及其不可观性是研究中的难点。     

山东电网基于WAMS的低频振荡统计与评估

提出一种基于广域测量系统(WAMS)的方法对日常扰动引起的小幅振荡进行在线识别和统计,从而可以在系统正常运行中,利用实测数据找到系统的固有振荡模式,对其中易激发的危险模式进行节点同调分群、振荡中心识别和贡献因子计算等模态分析并告警,从而补充或纠正了根据数学模型和特定工况进行振荡分析时,由于模型和参数不准确导致的遗漏和误差。以这一功能在山东电力调度中心应用的实例说明了该方法的有效性和推广应用的重要性。     

基于WAMS的负阻尼低频振荡与强迫功率振荡的特征判别

当电网发生低频振荡时,正确判断振荡机理对合理选择振荡抑制措施、快速抑制振荡具有重要意义。文中基于广域测量系统(WAMS)的实测数据,对负阻尼振荡和强迫功率振荡在振荡前期、瞬态阶段、稳态阶段和衰减阶段的特征进行了分析,研究了不同阶段的负阻尼振荡和强迫功率振荡的判别方法。通过2个电网实际案例的对比分析,验证了理论分析的结论。     

基于能量函数的强迫功率振荡扰动源定位

持续的周期性小扰动会引发电力系统强迫功率振荡,其共振时的稳态表现形式与系统弱阻尼自由振荡非常相似。文中基于线性化的系统运动方程建立能量函数,分析了强迫功率振荡共振稳态时线性化系统中的能量转换特性,从能量变化的角度阐述了强迫功率振荡与系统弱阻尼自由振荡的区别。通过对2机系统的分析,阐述了借助系统中的能量转换特性识别强迫功率振荡扰动源所在位置的基本原理。基于结构保留的多机系统,将能量函数推广到关键支路和节点,以借助网络动态信息在线识别强迫功率振荡扰动源的大致方向或位置。4机2区系统和新英格兰10机39节点系统的仿真算例验证了所提出的方法的有效性。     

基于广域测量系统的次同步振荡在线监测预警方法

及时发现并采取措施消除电力系统中的次同步振荡,对保障机组安全和电力系统稳定运行都非常重要.结合相量测量单元的工作原理,详细分析了电力系统中次同步频率成分对同步相量测量结果的影响,指出次同步振荡的存在相当于是对同步相量的幅值和相位进行调制.在此基础上,给出了基于相量测量单元上传的同步相量测量结果和励磁电流测量结果实现次同...     

基于广域测量系统的低频振荡监测分析方法研究与应用

介绍了基于广域测量系统的电力系统低频振荡在线监测及振荡特性离线分析功能模块的设计及实现方法。模块在线部分集成的数据滤波等4种检测算法,同时满足了监测的实时性和报警的高精度;模块的离线部分集成了改进Prony等3种分析算法,实现了振荡特性参数的全面解析。告警记录及数据分析结果存储于磁盘。模块中的统计功能,实现了数据信息的深层挖掘。该模块已经在河北南网实际运行,运行结果表明该模块的有效性和可靠性。     

采用广域测量信号的2级PSS控制策略

提出电力系统稳定器（PSS）的输入信号由本地测量信号和广域测量信号组成,从而构成2级PSS控制。本地测量信号采用本地发电机角频率,广域测量信号分别采用联络线功率和区间相对角频率。分析表明广域反馈具有相位稳定的特点,可以根据参与因子和传递函数留数选取广域测量信号,通过模式辨识进行2级PSS控制,抑制区间低频振荡。2区域电力系统上的仿真结果表明,2级PSS控制能有效抑制区间低频振荡,提高互联系统的传输容量,适用的频率范围广。     

采用复原子解耦调制滤波的次同步振荡模态分析方法及其仿真

利用尺度因子对加高斯窗的正交三角基进行解耦调制可以构造具有灵活滤波控制特性的复原子函数。该复滤波函数的时频域带宽不受带通中心频率约束,且能根据分析要求通过尺度因子调整。为此,根据高斯窗半径计算公式设置具有紧凑频域带宽和较短观测时窗长度的复原子参数,在次同步频率范围内逐步调整中心频率实现对各振荡模态的检测,每次有效滤波输...     

基于机组相关性的低频振荡多信号分类Prony分析

电力系统广域量测信号可分为同类信号(如所有机组的功角)和非同类信号(同一机组的功角、角速度、有功功率等)。分析低频振荡时,为避免数值淹没现象及样本函数矩阵的累积误差问题,提出了多信号分类Prony算法。对于大规模电力系统,根据机组相关因子建立相关矩阵,并依据相关矩阵通过图论中的α分解法进行机组分群,在机群中应用Prony算法对同类和非同类信号进行分析,获取振荡模式信息。算例结果验证了该方法的有效性。