低频振荡模式辨识方法及振荡机理判据研究

摘要

随着国内坚强智能电网的建设以及广域测量系统的发展及广泛应用，基于WAMS数据的电力系统低频振荡的研究愈加重要。本文围绕基于WAMS数据展开相关研究，对低频振荡辨识方法，参与因子估算以及振荡机理判据等方面进行了深入分析。
　　 利用广域测量系统数据，应用基于数据驱动随机子空间(SSI)方法，对电力系统低频振荡模式进行辨识。首先通过小波技术消去信号中的噪声分量，然后消去直流分量。利用处理后的数据构造Hankcl矩阵，通过特征值分解、奇异值分解得到系统的随机状态模型，对状态矩阵进行特征值分解，最终得到系统低频振荡模式参数。系统定阶是随机子空间方法用于电力系统低频振荡模式辨识的关键问题。稳定图是一种比较新颖的确定系统阶次的方法，但该方法容易出现虚假模式。针对这种情况，本文对传统稳定图方法进行改进，消除虚假模式。本文分别对理想信号、四机两区域系统仿真信号、电力系统WAMS数据进行分析，验证了该方法的有效性。
　　 以新英格兰10机系统为例，根据参与因子的物理意义及辨识所得的振幅信息定义参与度来估算参与因子，确定主导振荡模式的强相关机组，以四机两区域系统为例，在不同情况下加不同形式的扰动进行低频振荡仿真，对得到的波形及仿真数据进行分析，研究得到两种不同振荡机理——负阻尼机理及强迫振荡机理的振荡判据，从而进一步采用不同方法对低频振荡进行抑制。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 电力系统低频振荡概述和研究现状

1．3 低频振荡模式辨识方法及振荡机理研究现状

1．3．1 低频振荡模式辨识方法

1．3．2 低频振荡振荡机理

1．4 本文的主要工作

第2章 随机子空间辨识理论

2．1 系统状态空间模型

2．2 基于数据驱动SSI方法原理

2．3 小波去噪技术

2．3 系统定阶方法

2．3．1 奇异值的跳跃性

2．3．2 稳定图法及其改进

2．4 本章小结

第3章 随机子空间结合改进稳定图方法辨识低频振荡模态

3．1 引言

3．2 算例分析

3．2．1 理想信号

3．2．2 仿真算例分析

3．2．3 电力系统WAMS数据分析

3．3 辨识结果用于参与因子估算

3．3．1 参与因子计算

3．3．2 理论支持

3．3．3 参与度验证算例

3．4 本章小结

第4章 振荡机理判据研究

4．1 引言

4．2 理论分析

4．3 四机两区系统仿真

4．4 振荡机理判据研究

4．4．1 仿真结果分析

4．4．2 机理判据

4．4．3 算例分析

4．5 扰动源位置对强迫振荡影响分析

4．5．1 励磁系统加入扰动源对低频振荡的影响

4．5．2 原动机输出加入扰动源对低频振荡的影响

4．5．3 调速器侧加入扰动源对低频振荡的影响

4．6 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况

致谢