基于对角化LDPC压缩感知和k-近邻算法的广域系统宽频振荡监测方法

在"双高"电力系统中,宽频振荡的发生概率大大增加。然而,传统基于广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)的振荡监测方法一方面监测的振荡频带范围过窄,另一方面其准确性和快速性难以适应复杂的电网运行状态。因此提出一种基于对角化低密度奇偶校验码(low-density parity-check codes,LDPC)校验矩阵和k-近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)的宽频振荡监测方法。首先,基于对角化LDPC校验矩阵对电力系统信号进行压缩采样,大大减少了宽频振荡的数据传输量,有利于在现有相量测量单元(phasormeasurementunit,PMU)上传频率下实现几百Hz的宽频振荡数据的传输。在此基础上,主站直接基于压缩采样值作为输入特征,采用加权KNN算法进行振荡检测,避免了人为设置阈值带来的误判,提高了振荡检测的快速性和准确性。最后,根据振荡检测结果,采用正交匹配追踪(orthogonalmatchingpursuit,OMP)算法,在主站准确重构宽频振荡信号,便于广域系统的振荡全局性分析。仿真结果表明所提方法在噪声、数据缺失和数据有误等情况下,仍然能够实现宽频振荡信号的快速准确监测。     

基于变分模态分解和压缩感知的电力系统宽频振荡监测方法

随着“双碳”目标的提出，未来电力系统会有更高比例可再生能源及电力电子设备并网，会引发电力系统新型宽频振荡问题。因此针对电力系统宽频振荡“高噪声”和“宽频带”的特点，提出一种基于变分模态分解和压缩感知的自适应宽频振荡监测方法。对变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法进行改进，自适应确定模态分解数，抑制噪声分量并监测识别振荡信号的有效信息。若监测到宽频振荡，将降噪处理后的宽频振荡数据通过压缩感知(compressed sensing, CS)方法上传，在调度中心对压缩数据进行重构，精确恢复宽频振荡信号，方便调度主站后续分析处理。算例表明所提方法可在高强度随机噪声的情况下保持宽频振荡监测的质量，克服高速采样后数据传输带宽的限制，并在实际电力系统宽频振荡信号监测中有良好应用。     

电网宽频广域监测主站构建关键技术研究及应用

电网电力电子化的发展给电网注入大量间谐波、高次谐波信号，宽频振荡风险加剧。该文针对目前宽频信号的采集和测量集中在宽频测量装置本身，调度主站缺乏对电网宽频特性的监测能力、缺乏对电网次/超同步振荡的监测、诊断和分析能力的问题，提出了一种电网调度端宽频广域监测主站构建关键技术体系及架构，建立了监测模型，进行了宽频主站系统软硬件结构和信息交互、可视化展示等架构设计。为电网宽频广域监测主站系统的设计和开发奠定了基础，为“双高”电力系统的调度运行提供技术支撑。     

新能源汇集地区广域次同步振荡监测系统研究与构建

新能源汇集地区广泛使用的电力电子设备容易产生大量次同步谐波,引发电力系统次同步振荡现象。为了实时监测及收集次同步振荡信息以研究振荡产生机理和控制方法,提出基于次同步谐波传播通道的PMU、SMU子站部署原则,将子站与WAMS主站呈辐射型互联构建广域次同步振荡监测系统。最后,将系统应用于新疆哈密地区后能实时精准、有效地监测到大量次同步振荡信息,直观地展示了次同步振荡的动态发展过程,为后续研究提供数据基础。     

高比例风电并网系统次同步振荡的广域监测与分析

现代电网中基于电力电子接口的新能源比例逐年提高,电力电子设备与电网之间相互作用引起的次同步振荡问题也日益突出.广域监测系统可实时获取次同步振荡的数据,为次同步振荡的在线分析和预警提供了重要手段.该文针对基于数据驱动的新能源并网系统中次同步振荡实时分析,构建了次同步振荡广域监测系统的基本构架,该系统主要由次同步相量监测装...     

基于RBF和TFT的自适应宽频振荡监测方法

近年来，随着可再生能源的大力发展，电力电子设备的渗透率越来越高，电力系统的振荡特性逐渐呈现出宽频化特征，而现有的广域监测系统(WAMS)面向工频分量，难以满足宽频振荡监测、控制、保护的需求。为此，本文提出了一种基于径向基(RBF)神经网络和泰勒傅里叶变换(TFT)的宽频振荡监测方法，实现了宽频振荡信号的精确估计。首先，利用离散傅里叶变换(DFT)进行初步估计，然后采用TFT精确计算宽频振荡信号的参数。为降低TFT算法的计算量，本文将RBF神经网络用于噪声强度估计，根据噪声大小自适应确定数据窗长。最后，对大量仿真数据及河北沽源和新疆哈密的实测振荡数据进行了验证，结果表明即使在噪声较大时，RBF神经网络的拟合效果也十分出色，文中方法的精确性仍然较高，因此，有望在未来应用于工程实际中。     

电网宽频振荡实时监测技术方案

大量电力电子设备接入电网导致电网振荡频繁发生并使其逐步向宽频域振荡发展.首先,分析了广域测量系统监测技术在振荡监测存在的问题和局限,讨论了现有间谐波测量算法存在的不足,提出了电网宽频振荡实时监测技术方案.然后,论述了振荡实时监测的总体架构和关键技术,从高频采集及滤波、宽频信号分类处理分析、振荡告警及长录波、站域存储与分析和信息传输等方面对宽频振荡实时监测的关键环节进行了分析.最后,对宽频振荡实时测量的效果进行了仿真验证,验证了所提方案的可行性,并对其工程实施方案进行了论述.     

电力系统次同步振荡的检测技术综述

电力系统次同步振荡问题由来已久,对电网安全稳定运行具有较大威胁性,是电力系统稳定性问题的重要组成部分。基于实测数据的振荡检测方法,可在一定程度上还原次同步振荡事故情况,并有助于后续振荡的溯源和抑制的实施。次同步振荡的检测方法种类繁杂,不同方法的效果也各不尽相同。首先对次同步振荡的信号预处理技术进行了整理综述,其次将信号提取辨识技术按照基于瞬时值数据和基于相量数据两大类进行了归纳和优缺点比较,并简单介绍了近来新兴的次同步振荡薄弱环节定位技术,最后在结尾对次同步振荡信号检测领域做出了总结和展望。     

电力系统宽频测量装置技术规范解读及应用展望

高比例新能源和高比例电力电子设备的接入，产生了大量间谐波信号，并引发一系列宽频域振荡事件，严重影响了电网的运行安全，现有测量技术局限于工频信号测量，无法实时监测宽频振荡等间谐波信号。文中以《电力系统宽频测量装置技术规范》发布为契机，介绍了宽频测量技术的提出背景、装置功能定位及相关术语定义，从宽频信号的采样频率、数据测量、宽频振荡监测、数据传输以及数据录波等方面讨论了宽频测量装置的功能和性能，论述了装置工程应用的方案、应用场景和应用展望，总结了标准制定中存在的问题及下一步研究方向，为宽频测量装置的工程应用提供指导和参考。     

基于PMU的分布式次同步振荡在线辨识方法

为减轻WAMS主站端的软硬件开销,同时也为了避免WAMS主站端对PMU数据进行采样时产生的频率混叠现象,本文在分析了WAMS/PMU通信架构和同步相量测量的算法原理的基础上,提出了在PMU装置上实现分布式次同步振荡在线参数的辨识方法。本文深入分析和比较了两种不同的参数辨识方法,基于相量数据的次同步振荡参数辨识方法和基于原始采样值的次同步振荡参数辨识方法,讨论了基于相量数据的次同步振荡参数辨识方法的局限性,指出了基于原始采样值的次同步振荡参数辨识方法,既可避免对次同步振荡分量的误判,提高次同步振荡分析监测的准确性和适应性,同时又更易于实现超同步振荡等扩展性应用需求。     

基于改进CNN-LSTM的电力系统宽频振荡辨识

宽频振荡的强非线性和强时变性会导致参数准确辨识困难,提出了改进CNN-LSTM神经网络的参数辨识方法。首先,采用卷积神经网络（CNN）提取输入的宽频振荡信号的振荡特征,并通过Softmax分类器输出振荡模态数量。然后,根据模态数量对长短期记忆网络（LSTM）辨识的模态个数进行定阶;同时,通过对CNN输出矩阵进行1×1卷积运算替代LSTM中的矩阵乘法,实现LSTM模型对高维输入的可行性。最后,以卷积运算结果作为LSTM的输入,辨识振荡频率和衰减因子。实测数据分析结果证明改进的CNN-LSTM对宽频振荡的频率和衰减因子都具有较高的辨识精度,在处理宽频振荡频率漂移现象和衰减因子突变等问题上有突出的优势。     

广域测量系统的数据记录密度探讨

国家电网公司对广域测量系统（WAMS）的定位是：“主要采集处理电力系统动态数据”。根据这一定位,对广域测量系统的数据记录密度进行了探讨。提出,随着串联补偿装置及直流输电的广泛应用,广域测量系统的数据记录密度应具备对次同步振荡过程进行监测分析的能力。同时,结合信号处理知识提出,要实现对次同步振荡动态过程的正确监测分析,动态数据的记录密度应达到100帧/秒以上。利用托克托电厂6#机做扭振试验时华北电网广域测量系统的实际记录数据,进行了不同数据记录密度下的频谱分析,分析结果充分论证了本文的观点。     

广域测量系统的数据记录密度探讨

国家电网公司对广域测量系统(WAMS)的定位是:"主要采集处理电力系统动态数据".根据这一定位,时广域测量系统的数据记录密度进行了探讨.提出,随着串联补偿装置及直流输电的广泛应用,广域测量系统的数据记录密度应具备对次同步振荡过程进行监测分析的能力.同时,结合信号处理知识提出,要实现对次同步振荡动态过程的正确监测分析,动态数据的记录密度应达到100帧/秒以上.利用托克托电厂6#机做扭振试验时华北电网广域测量系统的实际记录数据,进行了不同数据记录密度下的频谱分析,分析结果充分论证了本文的观点.     

改进PNN神经网络在电力系统次/超同步振荡监测中的应用

电力系统次/超同步振荡的常用的检测（标题用的是监测,让作者再看看）方法是：首先对实测数据进行滤波得到次/超同步振荡信号分量,再根据对各分量信号进行参数辨识的结果,来确认是否发生次/超同步振荡。这样,振荡判断的准确性就受到滤波器的效果和参数辨识方法准确性的双重影响。为了解决上述问题,提出将同步压缩小波变换（SST）和深度学习方法—概率神经网络（PNN神经网络）相结合应用于次/超同步振荡的监测。首先,用SST变换替代传统滤波器实现滤波的功能,得到次同步频率、工频频率和超同步频率的信号分量。然后,不再进行参数辨识,而是直接将得到的各类信号分量数据直接交于PNN神经网络进行分类,直接挖掘次/超同步振荡数据的特点,达到在线监测的目的。仿真和实例均验证了方法的可靠性。     

基于局部均值分解和归一化最小均方的宽频振荡检测方法

为精确采集和分析电力系统宽频振荡信号,提出基于改进局部均值分解与归一化最小均方算法相结合的宽频振荡检测新方法。首先利用归一化最小均方算法对宽频振荡信号进行降噪处理,进而采用改进局部均值分解算法提取该降噪信号的乘积函数;然后对上述乘积函数分量进行希尔伯特变换,求解信号瞬时频率的高频突变点,实现对振荡起止时刻的准确定位。仿真实验表明,本文所提方法能准确求解宽频振荡信号,且在强噪声下仍具有很高的精度。     

山东电网广域实时动态监测系统

基于同步相量测量技术的电网实时动态监测系统能在线监测系统动态过程的全貌.山东电网广域实时动态监测系统(WAMS)使用国产"北斗一号"卫星导航系统为同步相量测量单元(PMU)提供备用授时信号,并采用可观性分析和同调性分析相结合的方法,对电网进行布点规划.电网广域实时动态监测系统主站为双机双网结构,采用Unix服务器.给出了拓扑结构图.对主站的基本功能(动态监视、在线低频振荡监视、扰动识别、与EMS互联、Web发布)及动态监测的可视化处理和特点进行了叙述.     

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。     

基于小波去噪和随机子空间算法的广域低频振荡估计

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。     

基于瞬时功率的次同步振荡频率提取及振荡源识别方法

大规模新能源并网引发的次同步振荡严重威胁电力系统的安全稳定运行。为满足次同步振荡在线告警需求，需要分析宽频测量数据并快速提取振荡分量，快速检测到次同步振荡并精准切除振荡源已是迫切需要解决的关键技术。该文推导了对称和不对称三相电路中含有次同步频率电源时的瞬时功率表达式，揭示了瞬时功率主要为恒定功率分量和次同步频率的交变功率量；在此基础上，提出基于整周期瞬时功率差的次同步振荡频率提取方法，相比于快速傅里叶变换的计算速度大幅提升，避免了栅栏效应和频谱泄露问题；并提出了利用半周期瞬时功率差的次同步振荡源识别方法，可以对多风电场集中并网系统进行次同步振荡源定位，进而为精准切机提供支撑。时域仿真结果表明，该文提出的次同步振荡频率提取方法的计算速度相比快速傅里叶变换有显著提升，振荡源机组辨识方法具有较高的精度。     

基于广域时空随机响应的低频振荡模态辨识

针对利用单通道信号无法准确辨识多个振荡模态,且不能估计振荡振型的问题,提出一种基于广域时空随机响应的振荡模态辨识方法。讨论了广域时空随机响应的向量自回归模型与系统振荡模态之间的联系,采用QR分解实现向量自回归模型参数的最小二乘估计;计算出振荡模态的模式参数,并通过系统随机响应的功率谱峰值确定系统的主导模态;通过新英格兰系统的蒙特卡罗仿真对模态辨识方法进行测试分析,结果表明利用广域时空随机响应能同时准确估计多个主导振荡模态的模式参数和振荡振型,与子空间辨识方法相比所提方法计算更简单有效;最后利用WECC系统的实测信号验证了所提模态辨识方法的适应性。