低頻振蕩模式辨識(shí)方法及振蕩機(jī)理判據(jù)研究.pdf

1、隨著國(guó)內(nèi)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的建設(shè)以及廣域測(cè)量系統(tǒng)的發(fā)展及廣泛應(yīng)用，基于WAMS數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)低頻振蕩的研究愈加重要。本文圍繞基于WAMS數(shù)據(jù)展開(kāi)相關(guān)研究，對(duì)低頻振蕩辨識(shí)方法，參與因子估算以及振蕩機(jī)理判據(jù)等方面進(jìn)行了深入分析。
　　 利用廣域測(cè)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)，應(yīng)用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)隨機(jī)子空間(SSI)方法，對(duì)電力系統(tǒng)低頻振蕩模式進(jìn)行辨識(shí)。首先通過(guò)小波技術(shù)消去信號(hào)中的噪聲分量，然后消去直流分量。利用處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)造Hankcl矩陣，通過(guò)特征值分解、

2、奇異值分解得到系統(tǒng)的隨機(jī)狀態(tài)模型，對(duì)狀態(tài)矩陣進(jìn)行特征值分解，最終得到系統(tǒng)低頻振蕩模式參數(shù)。系統(tǒng)定階是隨機(jī)子空間方法用于電力系統(tǒng)低頻振蕩模式辨識(shí)的關(guān)鍵問(wèn)題。穩(wěn)定圖是一種比較新穎的確定系統(tǒng)階次的方法，但該方法容易出現(xiàn)虛假模式。針對(duì)這種情況，本文對(duì)傳統(tǒng)穩(wěn)定圖方法進(jìn)行改進(jìn)，消除虛假模式。本文分別對(duì)理想信號(hào)、四機(jī)兩區(qū)域系統(tǒng)仿真信號(hào)、電力系統(tǒng)WAMS數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　 以新英格蘭10機(jī)系統(tǒng)為例，根據(jù)參與因子的物理意義