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。     

A Dynamic Harmonic Regression Approach to Power System Modal Identification and Prediction

Abstract—Time series models provide a powerful tool to extract nonstationary features from measured data. In this article, a statistical framework based upon a dynamic harmonic regression model for examining modal behavior is provided. In this model, temporal patterns in measured data are modeled within a stochastic state space setting. Estimates of the states or time-varying parameters are then obtained using an optimal estimation method based on the Kalman filter. Techniques to estimate future values of the unobserved signal are also analyzed. The widely applicable technique is illustrated on both simulated and measured data. Factors that affect the performance of the method are discussed, including the effects of non-linear trends, data quality, and sampling design. Connections with other modal identification methods are also investigated.     

低频振荡中电磁转矩系数的计算

复转矩系数法在电力系统低频振荡对系统稳定性影响的研究中起到了重要的作用。随着电网技术的快速发展,振荡模式和起因变得越发复杂,之前的电力系统电磁转矩系数法在现有大型电力系统的稳定性分析中已基本失效。因此,如今我们有必要在原有的技术上提出进一步的改进和创新。     

基于Root MUSIC法的轧辊偏心参数估计

针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中的复杂高频周期信号,因FFT法对信号分析的局限性,提出了一种Root MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的轧辊偏心信号估计新方法。利用Root MUSIC法准确估计出偏心谐波的频率及谐波的个数,同时使用Prony方法估计出偏心信号的各次谐波幅值和相位。仿真结果验证了可行性和有效性,在信噪比较低的情况下仍能准确地同时估计出偏心谐波的频率、幅值及相位,尤其在频率分辨率和抗噪声上比FFT法具有优越性     

西北750kV电网动态稳定特性分析和控制策略

分析了西北电网在2008年750kV骨干网架初步形成后西电东送方式下的动态稳定特性,并与目前西北电网的状况进行了比较。基于时域仿真法和小干扰稳定分析,以及Prony分析和留数法提出了西北750 kV电网PSS配置及其参数优化整定方案。用中国电科院电力系统综合分析程序对750 kV系统的稳定性进行了仿真计算,结果表明750 kV骨干网架将提高西北电网的动态稳定性,但由于750 kV网架还比较薄弱,当陕甘断面上的750 kV联络线退出运行时,存在阻尼不足问题,可能诱发低频振荡,需要在电网中装设PSS以保证系统的安全稳定运行。结果表明了所提方案的有效性。     

Prony法在同步发电机参数辨识中应用

提出在同步发电机短路试验中应用Prony法实现参数辨识。用Prony法对三相短路电流实测数据进行指数函数的最小二乘拟合,可确定同步发电机的大部分参数。同步发电机参数辨识分4步实现:确定Prony法中的拟合模型阶数、采样总数和采样间隔;对空载三相短路电流进行实测或录波;利用Prony法辨识三相短路电流中各分量对应的特征量;利用所得特征量辨识同步发电机参数。通过对算例发电机进行数值辨识,结果表明该方法的有效性。研究结果显示:取采样时间间隔约为2ms时,辨识效果好;辨识精度与算法中拟合模型阶数、采样时间间隔和采样总数有关,并受信号中噪声的影响,需加以改进。     

一种基于Prony和Hilbert变换的瞬时电压闪变检测的改进方法

本文简要分析了电压波动和闪变的成因,提出了一种基于Prony Analysis时频分析(PA)和Hilbert Tansform变换(HT)的瞬时电压闪变检测的改进方法.该算法可以从实际电网非平稳信号中准确地检测电压包络线,从而获得表征瞬时电压闪变严重程度的定量信息.两个数值仿真算例说明了这种方法的有效性.     

基于广域信息的电力系统阻尼控制器反馈信号选择

广域阻尼控制器（WADC）是抑制电力系统区间低频振荡模式的一种新技术,区别于传统的本地控制器设计,存在大量的不同种类反馈信号之间如何选择的问题。文中提出以WADC单位控制输出量获得最大阻尼为目标,基于线性系统的理论推导得到了用于WADC广域反馈信号选择的主模比指标,并且给出了基于Prony辨识的可用于复杂系统中的主模比计算方法。在2006年南方电网交直流混联系统中,通过特征值分析和时域仿真验证了最大主模比指标的有效性。     

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。     

Tensile properties of latex paint films with TiO2 pigment

The tensile properties of latex paint films containing TiO₂ pigment were studied with respect to temperature, strain-rate and moisture content. The purpose of performing these experiments was to assist museums in defining safe conditions for modern paintings held in collections. The glass transition temperature of latex paint binders is in close proximity to ambient temperature, resulting in high strain-rate dependence in typical exposure environments. Time dependence of modulus and failure strain is discussed in the context of time–temperature superposition, which was used to extend the experimental time scale. Nonlinear viscoelastic material models are also presented, which incorporate a Prony series with the Ogden or Neo-Hookean hyperelastic function for different TiO₂ concentrations.