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。     

电网低频振荡在线可视化监视的理论和实现

随着电网的互联,其引发的低频振荡成为危及电网安全运行的重要因素。论述了低频振荡的Prony算法和filter算法,提出一种有效的在线低频振荡算法和低频振荡可视化监视方法,即通过filter算法进行低频振荡起振筛选后,运用Prony算法进行详细数据分析;对分析出的低频振荡信息通过可视化的形式展示给运行人员。低频振荡可视化监视的广域相量测量系统主站向可视化监视系统提供实时数据,采用TCP协议,应用层采用命令帧、配置帧、数据帧和可扩展帧4种类型报文。现场测试结果表明所提出的算法和方法是有效的。     

粒子群算法在电力系统低频振荡辩识中的应用

介绍了电力系统中常见的低频振荡现象,指出了各种常用的信号分析方法在分析低频振荡时存在的不足.利用粒子群算法对振荡信号的各个待测参数在指定的范围内寻优来求取振荡信号的各个参数,进而可以应用这种方法提取低频振荡信号的主导模式.通过仿真数据和现场数据的分析验证了该方法是有效可行的,是对低频振荡进行分析与控制的一种有效方法.     

基于WAMS录波数据的华中电网低频振荡事件仿真复现分析

分析了用传统的小干扰稳定分析方法研究互联大电网运行特性时存在的不足,指出利用WAMS实测数据对研究由多重扰动原因引起的或特殊运行方式下的低频振荡现象尤为有利.结合华中电网“6.17”金竹山事件,对比了小干扰稳定分析方法和基于WAMS实测数据进行的时域仿真方法的分析结果,并针对传统的PRONY分析工具不能很好拟合不同时间段多重扰动下的暂态响应曲线这一问题,提出利用奇异熵矩阵束方法对实际振荡信号进行模态辨识.仿真结果表明,该方法是以特征值分析法为代表的传统低频振荡分析方法的有效补充,能够较为准确、及时、全面地反映电网的振荡特性.提出的方法为分析由多重扰动原因引起的或特殊运行方式下的低频振荡现象提供了参考.     

抑制超低频振荡的稳定器控制机理及策略验证

电力系统稳定器(PSS)是解决低频振荡的有效手段,但对于富集水电互联系统出现的超低频振荡,无法提供有效正阻尼。文中基于复转矩系数法对超低频振荡机理进行剖析,理论推导出附加阻尼控制的可行性。利用分频段控制思想,对传统PSS附加低通分支以拓展超低频控制段,构建新型抑制超低频振荡的PSS控制结构,同时提出频段设定和计及系统工况变化的控制参数鲁棒整定算法。通过应用于四川电网某水电外送区域的实例测试,验证了该附加阻尼控制策略对不同工况下产生的超低频振荡均能有效抑制。     

基于改进的ARMA递推算法的低频振荡模式在线辨识

为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出采用一种基于自回归滑动平均模型的两段加权递推最小二乘算法进行低频振荡模式辨识,并通过估计ARMA谱的方法以提取低频振荡的主导模式。该改进算法先采用加权递推最小二乘算法拟合高阶AR模型单独得到白噪声估值,再将该估值用于常规加权递推最小二乘算法中,提高了算法参数辨识的精度和收敛速度。New-England 39节点系统的时域仿真测试验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性,并通过与常规加权递推最小二乘算法辨识效果的比较验证了该改进算法对低频振荡模式的辨识具有更好的精确性且提高了收敛速度。最后通过对某电网PMU实测数据的辨识分析,验证了该改进算法能够准确地辨识系统的低频振荡主导模式频率和阻尼比,具有实际的工程意义。     

一种综合分析算法在电网低频振荡振型快速估计中的应用

为了提高电网振荡动态特性中振型信息的有效获取速度,提出了一种综合分析算法,基于实测数据用于快速估计低频振荡振型、获取节点参与振荡程度的大小。它采用经验模态分解(EMD)对实测信号进行预处理,并基于信号能量分析方法、Teager能量算子和相关分析技术快速估计系统模态参数,通过计算各节点在电网关心模式的频率下有功注入功率占系统中该频率总有功振荡功率的比例,来衡量相应节点所关联的发电机对该模式的低频振荡的参与或贡献程度,从而得到该振荡模式下系统的振型信息。通过人工合成信号和某实际电网仿真算例,验证了该算法的快速性、有效性以及实用性。     

电力系统低频振荡的类型判别研究与分析

随着区域电网互联、电网规模不断扩大和快速励磁系统的大量应用,电力系统动态稳定性问题也越来越突出,逐渐成为影响电网安全和限制输电功率极限的主要因素。由于动态元件的大量投入,改变了系统动态调节性能,若动态稳定性差将容易引发系统低频振荡。系统低频振荡会导致系统出现频率、电压、功率等电气量不同程度振荡的现象,持续恶化的互相作用最终将导致系统失稳、解列,形成大规模的停电事故。因此电力系统低频振荡问题越来越受到人们的关注,而如何正确、快速判别振荡性质成为难于解决的问题。对负阻尼振荡和强迫振荡的特性进行研究,提出了基于起振阶段暂态响应包络线形状的振荡类型判别判据,以某电网低频振荡为实例加以验证,表明所提出的研究方法能有效判断低频振荡类型。对分析实际运行中低频振荡现象以及有效抑制系统低频振荡具有重要的指导意义。     

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。     

淮沪特高压投产后的华东电网低频振荡特性分析

针对淮南-上海(简称淮沪)特高压工程投产后,华东电网低频振荡特性开展深入研究。对华东电网近年来发生的几类低频振荡案例进行了回顾和总结;通过对不同典型运行方式的分析,指出了特高压投产后华东电网主要存在的几种振荡模式;对重大检修方式下电网低频振荡特性进行了分析;开展了接入特高压机组对华东电网振荡模式专题研究,并论证了电力系统稳定器(PSS)对抑制该振荡模式的重要性;开展了时域、频域的对比分析及验证,提出时域仿真分析中进行参数辨识的典型经验;对调速系统在低频振荡中的作用开展研究,提出当前实际工程中的应对措施。最后,对下一步开展低频振荡研究工作的重点和方向进行了展望。     

基于Prony算法的模糊电力系统稳定器设计

在简介Prony算法步骤的基础上,阐述了电力系统低频振荡分析的Prony方法。提出了可将Prony算法应用于模糊电力系统稳定器FPSS(Fuzzy Power System Stabilizer)修正因子、比例因子的调节、整定。采用Prony算法为一个单机无穷大系统设计的FPSS作仿真试验,仿真结果显示了其可行性和有效性,为FPSS的设计提供了一种新方法。     

用于直流输电系统谐波精确分析的扩展Prony算法

介绍了一种更精确的,适用于直流输电系统谐波分析的扩展Prony算法,该算法应用指数方程线性组合估算信号,给出了其在直流谐波分析上的应用。同时,基于PSCAD平台,利用其自定义模型功能构造了采用扩展Prony算法的谐波分析元件,通过对直流系统谐波仿真测试并与PSCAD自带傅里叶算法对比,证明了该方法的有效性和精确性。     

Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用

准确有效地确定信号中各次谐波及间谐波分量的参数,对于改善电能质量具有重要的意义。文中提出了一种应用于谐波和间谐波在线参数辨识的Prony算法改进方案。该方案由于使用QR分解算法求解方程组,减小了算法的计算耗时,提高了算法的稳定性。其次文中提出了自适应采样频率的方法、模型阶数和时间窗的选取原则,以及提取真实频率成分的可靠方法,使Prony算法具有更高的辨识性能和可靠性。经过电弧炉电流信号的分析说明,文中所提出的方法可以大大缩短Prony算法的计算耗时,提高Prony算法在线谐波参数辨识的可靠性。     

基于Prony算法的电力系统低频振荡分析

简要介绍了电力系统低频振荡的概念和产生原因,指出随着电网互联,低频振荡的危害也将更加严重。而后根据振荡特征提出了一种可用于分析电力系统低频振荡的方法———Prony算法,并介绍了算法的原理和计算步骤。通过对理想振荡波形进行分析,论证Prony算法在理想情况下的精确性。接着指出传统Prony算法在分析中所存在的缺陷,特别是噪声干扰对算法精确度的影响。在此基础上提出了一个较为简便的解决方法,利用仿真振荡波形分析说明改进后的Prony分析的精确度,针对其误差变化情况,讨论了分段Prony分析法,最后说明Pro-ny算法在电力系统低频振荡分析中的有效性。     

基于改进多信号Prony算法的低频振荡在线辨识

提出了适合低频振荡在线辨识的改进多信号Prony算法。首先通过小波变换消除各信号的噪声，然后消去直流分量，建立多信号的样本函数矩阵，通过奇异值–总体最小二乘法对Prony算法进行改进，分离信号空间和噪声子空间，确定信号的阶数，最后利用最小二乘法进行辨识。利用传统Prony算法、改进单信号Prony算法和改进多信号Prony算法对理想信号、仿真信号以及实际录波信号进行了分析，分析结果表明利用改进多信号Prony算法同时对多信号进行分析能够提高辨识的精度，缩短运算时间，辨识阶数及辨识结果均优于传统算法，适合于低频振荡的在线辨识。     

基于特定频带的Prony暂态振荡检测方法

小波分析和Prony算法都是分析暂态信号的有效方法,但小波分析不能得到信号频点信息,Prony算法的实现需要事先判断信号发生时刻.该文通过比较二者的优缺点,结合小波分析时频局部化和Prony算法可以准确获取振荡模式特征的优点,提出基于特定频带的Prony暂态振荡检测方法,克服了基于特定频带的STFT检测方法由于振荡信号...     

采用改进Prony算法的电力系统故障暂态信号分析

为提高对含有谐波、间谐波和衰减直流分量的电力系统故障暂态信号的分析精度,提出基于改进Prony算法的暂态信号分析方法。Prony算法的模型具有能较准确描述故障暂态信号特征、直接提取信号频率的优点。先采用差分算法滤除衰减直流分量并对高频信号进行放大以提高Prony算法的分析精度,利用Prony算法对信号中含有的频率分量进行估计,以确定神经网络的神经元个数和训练的初始值。将各频率分量的频率作为神经网络训练待定的权值,同时估计各频率分量的频率和幅值。仿真结果证明了所提方法的快速性和有效性。     

基于Prony算法的高压电网故障与扰动信号的特征分析

高压电网的故障与扰动信号中含有大量的暂态分量,这些分量的幅值、频率、衰减因子和初相等参数可以用Prony算法得到。提出Prony算法的一种改进方案,使用"后向线性预测"和"QR分解"技术,实现较传统算法更高的运算效率和抗噪性能,较好地解决了传统算法分析结果中由于噪声干扰,信号的真实频率成分难于提取的问题。算例显示,所提出的Prony算法改进方案可以大大缩短计算耗时和提高分析的可靠性。     

分段Prony算法在特高压输电线路故障信号分析中的应用

本文在分析现有的基于相对均方误差的分段Prony算法受噪声干扰严重、分段不准确的基础上,提出了基于小波变换的分段Prony算法,该分段方法抗干扰能力强、计算速度快。文中对加入不同信噪比噪声的信号使用小波变换检测突变点对信号进行分段,得到较理想的分段结果,并对分段Prony算法各个子段之间参数关系进行分析和计算。同时针对带并联电抗器的特高压输电线路故障相恢复电压的特点,利用改进的分段Prony算法分别对发生瞬时性故障和永久性故障的故障相电压信号进行分析,提取出电压暂态分量,有效地区分出带并联电抗器的特高压输电线路的故障性质。     

基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计

由于传统Prony算法对谐波与间谐波的检测易受噪声影响,为了提高参数估计精度,准确提取谐波和间谐波的频率、幅值和相位,提出了一种基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计方法.该方法主要思路是先用数学形态学构建形态滤波器去除噪声,可以克服传统Prony算法对噪声敏感的不足;然后再将去噪拟合后的谐波信号进行改进Prony分析.该方法针对原始Prony方法优化了实际阶数和线性参数的求解过程,对比小波消噪求解谐波各参数的方法优化了去噪效果.通过MATLAB对谐波信号进行编程分析,发现该方法在噪声情况下仍能得到较高精度的谐波与间谐波幅值、频率和相位参数估计,验证了该方法的可行性和有效性.