电力系统振荡参数辨识的PMU数据滤波器设计

摘要

随着电网互联规模的不断扩大，互联电网在改善环境、保障电力供应、促进清洁能源发展等方面发挥着积极的作用，然而，超低频振荡、低频振荡及次同步振荡等各类功率振荡事故，对电力系统安全稳定运行的威胁也不断扩大。准确的振荡参数辨识，是抑制电力系统功率振荡的基础和前提，具有重要的研究意义。目前常用的Prony算法，可以直接计算振荡参数，对于理想的功率振荡信号有较好的拟合效果。但是PMU获取的功率振荡数据，会含有一定程度的噪声，降低Prony算法对振荡参数辨识的准确度。因此本文基于数字滤波器和小波变换，设计应用于PMU功率振荡数据的滤波器，从而提高Prony算法对振荡参数辨识的准确度。 首先，基于电力系统的小扰动，推导了低频振荡信号的数学模型，论证了Prony算法的适用性；针对PMU功率振荡数据中的异常数据与直流分量，设计了预处理过程；由于Prony算法较差的抗噪性，对于预处理无法消除的高斯白噪声，设计了Butterworth低通滤波器，给出了幅值和相位的补偿方法，并在20dB的信噪比下验证了滤波器效果。其次，为解决振荡参数突变时，Prony算法的适用性问题，引入小波变换，辨识振荡参数的突变位置，从而对PMU低频振荡数据进行分段；由小波变换引出的多尺度分析，结合功率振荡信号和高斯白噪声不同的特性，可以设计小波变换滤波器，针对三种不同的滤波方案，分别在一定的信噪比和合适的滤波参数下进行了验证。最后，将Butterworth低通滤波器和小波变换滤波器引入次同步和超低频振荡，由于次同步振荡的频带较宽，因此使用了Butterworth带通滤波器，并同时修正了幅值和相位的补偿公式，在小波变换滤波器中，滤波参数也分别进行了修正。另外，低频振荡参数辨识低通滤波器、小波变换对振荡参数突变位置的辨识、低频振荡参数辨识小波变换滤波器，三种算法均已在软件中编程实现并给出了算例。

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