论文摘要
随着我国“西电东送、南北互供、全国联网、厂网分开”电力政策的实施,区域间的联网规模逐步扩大,加之高放大倍数快速励磁系统的广泛应用,进一步恶化了系统阻尼,在扰动情况下极易引发低频振荡问题,严重威胁到电网的安全稳定运行,是提高外送能力的重要瓶颈。低频振荡分析是低频振荡研究的重要内容,也是开展抑制低频振荡研究的基础。特征值分析法是研究电力系统低频振荡问题的基本方法,但其分析结果的可靠度依赖于数学模型的准确程度,因此不依赖于数学模型的在线分析方法对大互联系统更具现实意义。Prony方法和HHT方法是目前研究较多的两种低频振荡在线分析方法,基于指数函数拟合思想的Prony算法是一种能够根据采样值直接估算给定信号的幅值、频率、衰减因子和初相角的分析方法。HHT方法由经验模态分解EMD和Hilbert变换两部分组成,其核心部分是EMD。EMD是把信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解开来,产生一系列具有不同特征尺度的数据序列的过程,由此可以对非线性、非平稳的数据进行线性和平稳化处理,得到能反应原信号局部特征的IMF分量。本文研究了Prony方法和HHT方法两种分析方法,并通过仿真算例对比分析了两种方法的优缺点。Prony方法理论完善,物理意义明确,分析结果准确,但对噪声敏感。HHT方法具有自适应滤波特性,不需要去直、滤波等数据预处理,但存在模态混淆和端点效应等问题。针对含噪声的采样数据,本文提出一种综合EMD和Prony的低频振荡在线分析方法。首先对复杂含噪信号进行EMD分解,得到单一尺度的IMF分量;然后判断并分离IMF分量中的噪声成分,做数据重构;最后采用Prony方法对重构信号进行分析,实现对含噪声采样信号的低频振荡在线辨识。仿真结果表明,该方法是准确可行的,对电力系统低频振荡在线分析具有实用价值。
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