基于多元经验模态分解的电力系统低频振荡模式辨识

摘要

电力系统低频振荡现象一直是威胁电网稳定安全运行的主要因素之一，若振荡现象未自发地平息且不能被及时抑制，持续的振荡极有可能造成电网崩溃，引发一系列的安全事故。对电力系统低频振荡进行快速准确地辨识，可以帮助电力运行人员确定产生低频振荡现象的成因，以便采取相应的抑制措施，同时也能为预防这种现象的再次发生提供参考依据，有利于维持电网的安全、稳定、可靠运行。 随着同步相量测量单元(phasor measurement unit，PMU)在电网中大规模配置，基于广域量测信息的辨识方法已在低频振荡分析领域取得了长足进步，但是，目前此类方法大多只限于对单一通道量测信号进行辨识，其辨识结果易受振荡模式的可观性及量测噪声的影响，存在不同信号通道之间振荡模式难以校准的问题。针对这一不足，本文采用一种基于多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition，MEMD)的电力系统主导振荡模式辨识方法。通过引入多元经验模态分解，实现对于多通道量测信号的同步分解，得到对应不同振荡模式的多个本征模函数(intrinsic mode function，IMF)分量；然后利用Teager能量算子，计算每个本征模函数的相对能量值，并以相对能量权重为判断依据，筛选出振荡辨识所关心的主导振荡模式对应的本征模函数；在此基础上，引入预测误差法(prediction error method，PEM)，从算法原理上对目前基于量测数据的振荡参数计算方法作出改进，准确求解主导振荡模式的振荡频率和阻尼比，进而提高低频振荡的在线检测水平，从整体角度把握系统的低频振荡特性。最后，通过IEEE68节点测试系统的仿真数据和辽宁电网PMU广域实测数据对本文所提方法进行分析、验证，分析结果验证了本文所提方法的准确性和有效性。

目录

第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

1.2.1 低频振荡问题概述

1.2.2 低频振荡的产生机理

1.2.3 低频振荡的辨识方法

1.3 经验模态分解在低频振荡分析中的研究现状

1.4 本文的主要研究内容

第2章 基于多元经验模态分解的振荡信号分解

2.1 引言

2.2 经验模态分解的基本概念

2.2.1 经验模态分解的基本原理

2.2.2 本征模函数的判定条件

2.3 基于多元经验模态分解的多通道信号振荡特征提取

2.3.1 多通道信号局部均值的计算

2.3.2 多元经验模态分解的算法流程

2.3.3 算例分析

2.4 本章小结

第3章 主导振荡模式的筛选及振荡参数计算

3.1 引言

3.2 基于Teager能量算子的主导振荡模式筛选

3.2.1 Teager能量算子的基本概念

3.2.2 基于相对能量值的主导振荡模式筛选

3.2.3 算例分析

3.3 基于预测误差法的振荡参数计算

3.3.1 本征模函数模型的建立

3.3.2 本征模函数模型的定阶

3.3.3 基于预测误差法的模型参数求解

3.3.4 主导振荡模式参数计算流程

3.4 基于多元经验模态分解的主导振荡模式辨识

3.5 本章小结

第4章 算例分析

4.1 引言

4.2.1 IEEE-68节点测试系统介绍

4.2.2 测试系统的振荡模式辨识过程

4.2.3 辨识结果分析

4.3 辽宁电网实测数据分析

4.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

声明

致谢