含高渗透率水电机组的电力系统振荡参数辨识

随着水电机组在电力系统渗透率的不断提高,低频振荡和超低频振荡等振荡形式有时会同时存在。针对多类型振荡模态信号特征参数辨识不精准的问题,文中采用自适应变分模态分解VMD(variational mode decomposition)算法和Hilbert变换对振荡信号进行特征参数辨识。利用能量损失系数确定模态数量,根据惩罚因子与模态分量中心频率的映射关系确定多匹配惩罚因子,自适应地对不同频段的振荡信号进行准确的模态分解,结合Hilbert变换对每组模态进行特征参数辨识。仿真算例和实测数据分析结果表明:本文方法自适应性强,与Prony滑动窗算法和ESPRIT算法相比,特征参数的辨识精度具有较大的提高。