基于EEMD和矩阵束算法的低频振荡模式识别方法

摘要

长期以来低频振荡问题就是威胁电力系统安全稳定运行的重要因素之一，而随着电力系统规模的不断增大，低频振荡现象更是时有发生。如何能够有效地抑制低频振荡就成为近年来众多学者研究的热点，而准确辨识低频振荡模态参数则是其中一个难点。因此对低频振荡分析方法的进一步深入研究是非常有必要的。
　　本文重点研究了矩阵束算法，通过与Prony法、改进Prony法进行比较，从而验证了矩阵束算法在低频振荡模态参数辨识中的有效性。虽然矩阵束算法能够有效辨识出振荡模态参数，但通过给理想信号分别施加不同信噪比大小的高斯白噪声，结果表明传统矩阵束算法仍存在一定的局限性，即在低信噪比时传统矩阵束算法存在极点提取准确度不高且数值计算不稳定的缺点。这些都极大地限制了矩阵束算法的应用，已经难以满足实际工程中的需要。
　　针对传统矩阵束算法存在的问题，本文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和矩阵束算法的电力系统低频振荡模式识别的新方法。该方法借助EEMD对非平稳信号进行分解，不仅保留了EMD所具有的优点，而且有效解决了EMD存在的模态混叠问题，从而具有良好的降噪效果。通过EEMD滤波器和互相关系数可以获取低频振荡范围内的真实IMF分量，并利用信号能量权重找出含有主导模式的IMF分量。采用矩阵束算法对主导模式分量进行辨识，其中利用谱范数形式指标函数来确定矩阵束算法的实际模态阶数。该方法将EEMD和矩阵束算法相结合，有效抑制了噪声对参数辨识过程的影响，从而克服了传统矩阵束算法存在的问题，使其在低信噪比时仍然具有较高的参数辨识准确度，抗噪声干扰能力较强，为电力系统低频振荡的模式识别以及阻尼控制器的研究与设计提供了一种新思路，具有较高的工程实际应用价值。算例仿真结果也验证了此方法的可行性与优越性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 电力系统稳定的定义与分类

1．2 课题研究的背景与意义

1．3 电力系统低频振荡的研究现状

1．4 本文的主要研究内容

第2章 电力系统低频振荡的理论研究

2．1 电力系统低频振荡的数学模型

2．1．1 状态空间表示法

2．1．2 线性化处理

2．1．3 动态系统的自由运动

2．1．4 特征特性和传递函数之间的关系

2．1．5 特征值和稳定性

2．1．6 数学模型

2．2 电力系统低频振荡机理的研究

2．2．1 负阻尼机理

2．2．2 强迫共振或谐振机理

2．2．3 分岔理论

2．2．4 混沌理论

2．3 电力系统低频振荡分析方法的研究

2．3．1 基于系统数学模型的模型分析方法

2．3．2 基于系统实测信号的信号分析方法

2．4 电力系统低频振荡抑制措施的研究

2．4．1 一次系统策略

2．4．2 二次系统策略

2．5 本章小结

第3章 电力系统低频振荡模态的矩阵束辨识法

3．1 模型参数估计法

3．2 Prony方法

3．3 改进Prony方法

3．4 基于矩阵束算法的振荡模态辨识

3．4．1 矩阵束算法原理

3．4．2 矩阵束算法的优越性

3．4．3 仿真计算与分析

3．5 矩阵束方法的局限性

3．6 本章小结

第4章 基于EEMD和矩阵束算法的低频振荡模式识别

4．1 经验模态分解

4．1．1 EMD基本原理

4．1．2 EMD方法存在的问题

4．2 集合经验模态分解

4．2．1 EEMD基本原理

4．2．2 EEMD滤波特性

4．2．3 互相关系数

4．2．4 信号能量权重

4．3 矩阵束算法模态阶数的估计

4．4 改进辨识方法的仿真与分析

4．4．1 新方法步骤及流程图

4．4．2 数值信号仿真与分析

4．4．3 EPRI-36节点系统仿真与分析

4．5 本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

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