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。     

基于广域测量系统的电力系统低频振荡抑制方法

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.     

改进AR递推算法在低频振荡模式辨识中的应用

提出采用一种基于自回归模型并加入可变遗忘因子的加权递推最小二乘算法对电力系统类噪声信号进行低频振荡模式辨识,并采用估计AR谱的方法以提取低频振荡的主导模式。New-England 39节点系统的时域仿真测试验证了该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,其辨识精度及计算速度满足工程要求,适合于低频振荡在线监测。     

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。     

基于广域测量信息在线辨识低频振荡

全国电网的互联使区域间的低频振荡成为威胁系统稳定的关键因素之一,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分析区间低频振荡模式乃至控制提供了新契机.因而,研究区间低频振荡模式的在线辨识算法成为实现低频振荡在线监测以及进行阻尼控制的重要理论问题.该文在讨论Prony方法本质的基础上,给出了一种新的模型阶数估计方法,提出根据广域测量系统（WAMS）的测量信息,采用多机组的功角及转速变量进行低频振荡辨识.结合工程实际提出了基于（WAMS）的研究低频振荡问题的实现方案,包括启动判据、数据预处理、阶次估计、模式提取和综合分析等步骤.8机36节点的算例结果表明：该方案具有系统性、直接性、噪声干扰小的特点,为低频振荡的监测和控制创造了条件.     

基于改进Prony算法的华中电网低频振荡在线监测分析系统研究

随着电力系统的规模迅速增大,电网大区直接的互联规模也随之不断增强,因此低频振荡问题越来越成为影响电网安全稳定运行的主要因素之一。华中电网作为国内管辖人口最多的区域电网,不但承担着辖区内的电力供应工作,同时也承担着华东、华北等地区电力保障的任务,因此,保证华中电网的正常运行十分重要。依托目前电网低频振荡的主流分析方法Prony算法,进行了基于Prony算法的在线低频振荡监测分析系统的设计和研究,并根据实践提出包括离散傅里叶变换预处理在内的一些改进和优化措施,最后提出了模式识别等新的应用思路,对该系统的进一步应用进行了展望。     

低频振荡振荡源定位问题研究

针对低频振荡对电力系统安全、稳定性的影响,分析了低频振荡机理,并将低频振荡振荡源的定位算法按离线和在线分为两类,介绍了各种算法的原理和步骤,总结了各种算法的优劣,为今后研究低频振荡振荡源定位奠定了基础。     

基于解相关LMS自适应滤波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,提出一种基于横向滤波器模型的解相关最小均方误差递推算法进行低频振荡模式辨识。该改进算法在原有最小均方自适应滤波算法的基础上,解除输入信号之间的相关性,提高了算法辨识的精度和收敛速度。通过对New-England 10机39节点系统的仿真数据分析以及南方某电网实测线路的辨识计算,其结果验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性。并通过与基本的LMS（最小均方）算法以及传统ARMA（自回归-滑动平均）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,更具有实际的工程意义。     

TLS-ESPRIT算法在低频振荡分析中的应用

提出了一种新的电力系统低频振荡模式辨识方法,即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.该算法是一种基于子空间的高分辨率信号分析方法,直接以测量数据构成的数据矩阵为基础,把信号空间分解为信号子空间和噪声子空间,能够高精度地辨识电力系统低频振荡的模式,进而可以为设计阻尼控制器提供依据.文中首先简要介绍了TLS-ESPRIT算法的基本理论,然后通过合成信号、4机2区域系统和新英格兰10机39节点系统3个算例,验证了该算法的正确性和有效性,对实现低频振荡在线/离线监测具有应用价值.     

基于双协方差随机子空间识别的类噪声数据低频振荡辨识

低频振荡可能会给电力系统的安全稳定带来极大危害,因此在线监测和分析低频振荡参数十分重要。为了有效地从类噪声数据中获取低频振荡模态参数,基于双协方差随机子空间识别(stochastic subspace identification,SSI)算法提出了一种低频振荡模态辨识的新方法。在传统SSI算法的基础上,引入双协方差SSI算法和系统聚类算法对物理模态自动拾取、自动定阶,实现低频振荡参数的有效精确辨识。分别应用传递函数和IEEE WSCC 3机9节点系统模型产生的仿真数据进行了测试,结果表明该方法能够实现自动定阶,得到的稳定图较传统SSI算法更清晰,识别结果中不会出现虚假模态,能高精度估计低频振荡模态参数,且抗噪性能良好。     

基于HHT的电力系统低频振荡监测器的研究

针对电力系统区域联络线上发生低频功率振荡问题,提出了一种能够快速精确地分解出振荡模态参数的低频振荡监测器。低频振荡监测器的核心是一种改进的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)算法,该算法通过给在线录波数据叠加整周期余弦信号,使预处理信号的两端为极值点,解决了EMD分解过程中的"端点效应"问题,通过MATLAB仿真验证了该方法的有效性。     

低频振荡广域监控研究现状及新进展

随着电网互联工程的不断进行,低频振荡问题日渐凸现,成为限制跨区功率输送的瓶颈而科学技术的发展将广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)引入到电力生产过程中,给电力系统低频振荡监测带来了新契机。为促进该技术的应用,提高电网供电可靠性,总结了国内外基于广域测量系统的低频振荡监测和控制研究的现有成果,主要包括在线监测和阻尼控制两个方面;并且提出了这一领域未来的研究方向和需要解决的问题,包括研究一套系统的行之有效的在线监测算法,最优反馈信号的选择,广域阻尼反馈控制器的设计,消除广域反馈信号传输过程中积累的时滞对控制效果的影响四大问题。     

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。     

Prony和HHT算法在低频振荡在线辨识中的适用性比较

Prony算法和Hilbert-Huang变换（HHT）算法是目前实际应用于低频振荡信号辨识的两种算法。Prony算法对于无噪声干扰的平稳信号的分辨率和准确性较高。HHT算法具有时频分析和滤除高频分量的能力,抗噪声性能好,计算速度快,并可以分析主导模式随时间改变的非平稳信号。从准确性、稳定性、完备性、快速性四个方面比较了两种算法在低频振荡在线辨识中的适用性,指出增加前置滤波环节的Prony算法可以满足低频振荡在线监测的要求,而实现强迫振荡扰动源定位则必须采用可进行时频分析的HHT算法。通过实际算例验证了两     

一种抑制超低频振荡的水电机组调速器参数协调优化方法研究

基于最小二乘法实现了在线拟合发电机机械转矩阻尼系数,可准确评估机组对超低频振荡的贡献度。同时提出一种抑制超低频振荡方法,该方法首先对系统状态子空间进行辨识,并结合改进粒子群算法协调优化机组调速器PI参数,实现了对超低频振荡的抑制。最后,利用PSASP软件在改进的EPRI 36节点模型进行了仿真验证,结果表明所提方法能有效抑制超低频振荡。     

基于高阶累积量的改进Prony低频振荡辨识方法

广域测量系统的不断发展和进步,为基于Prony方法实现电力系统低频振荡的在线辨识提供了可能性。针对传统Prony算法在辨识广域测量系统监测信号过程中抗噪声性能不足的问题,本文提出一种基于高阶累积量的改进Prony算法用于低频振荡的在线辨识。该方法利用高阶累积量技术具备的良好抗噪特性,能够有效抑制广域测量系统在采集和传输过程中产生的白色噪声和有色噪声。最后,利用典型正弦信号、新英格兰10机39节点算例系统的仿真结果和实际电网测量数据验证了所提方法的正确性和有效性。     

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。     

特大型电网低频振荡调度监控系统开发与应用

特大型电网由于电网结构复杂、运行方式多变,低频振荡事件时有发生。本文探讨了特大型电网调度运行中应对低频振荡的防御体系架构,包括振荡前的在线监测和振荡后的告警、定位与紧急控制策略。设计并实现了基于四方CSGC3000-WAMS平台的特大型电网低频振荡广域监视系统,通过RTDS仿真试验以及在南方电网电力调度控制中心试运行,验证了监控系统的主要功能和效果,为特大型电网在线监控低频振荡提供了一种有效的解决方案。     

基于HHT的电力系统低频振荡分析

论文将一种新的非线性、非平稳信号的处理方法- HHT(Hilbert-Huang transform)方法,应用于电力系统低频振荡分析之中。该方法克服了傅里叶算法和Prony算法难以处理非平稳信号的缺点,并克服了小波算法中小波基难选取的问题。HHT方法可以从非平稳的低频振荡信号中准确地提取动态振荡特性以及丰富的系统故障暂态信息,从而进一步揭示各振荡模式之间的非线性作用。同时该方法具有分辨率高并能有效地处理样本数少的短数据的优点,因此该方法可以用于在线分析和控制器设计之中。仿真结果表明了该方法的有效性。