電力系統(tǒng)低頻振蕩辨識(shí)及相關(guān)算法研究.pdf

1、近年來，電力系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，電網(wǎng)間互聯(lián)不斷增多，同時(shí)，發(fā)電機(jī)多使用快速勵(lì)磁系統(tǒng)卻多缺乏彼此協(xié)調(diào)，這都為低頻振蕩的發(fā)生埋下了隱患。系統(tǒng)弱阻尼、電網(wǎng)間互聯(lián)的弱聯(lián)系、快速勵(lì)磁系統(tǒng)的應(yīng)用以及系統(tǒng)重負(fù)荷都成為低頻振蕩發(fā)生的原因。國內(nèi)外也對(duì)低頻振蕩進(jìn)行了深入的研究，WAMS/PMU系統(tǒng)可在線提供電力系統(tǒng)運(yùn)行中發(fā)電機(jī)、線路、變壓器、負(fù)荷等元件的各項(xiàng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，為低頻振蕩的在線分析提供了幫助。
　　Prony算法假設(shè)任何時(shí)間序列均由一系列具有一定

2、振幅、相位、頻率和衰減因子的指數(shù)函數(shù)的線性組合構(gòu)成，能夠直接提取對(duì)應(yīng)振蕩信號(hào)的特征，為振蕩模式和阻尼分析提供了可能，已在電力系統(tǒng)低頻振蕩、負(fù)荷動(dòng)態(tài)模型、阻尼控制等方面得到了廣泛研究。但Prony算法在對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析處理時(shí)對(duì)噪聲較為敏感，這是限制Prony算法發(fā)展的重要問題。
　　本文研究的目的，是希望利用高階累積量技術(shù)，來提高已有Prony算法在進(jìn)行低頻振蕩分析時(shí)的抗噪聲能力。高階累積量是現(xiàn)代信號(hào)處理的一種重要且有效的數(shù)學(xué)工具，是

3、高階統(tǒng)計(jì)量中的一種。由于任何高斯過程的高階累積量均等于零，高階累積量在理論上可完全抑制高斯噪聲，比傳統(tǒng)的基于功率譜或相關(guān)函數(shù)的方法具有更好的抗噪性能。針對(duì)Prony算法抗噪性能差和高階累積量能夠抑制高斯噪聲的特點(diǎn)，本文提出了一種基于高階累積量的改進(jìn)Prony算法，用于電力系統(tǒng)的低頻振蕩分析中，即將高階累積量與Prony算法相結(jié)合來提高后者進(jìn)行低頻振蕩分析時(shí)的抗噪能力。通過典型含噪信號(hào)和New England39節(jié)點(diǎn)算例系統(tǒng)的仿真驗(yàn)證了所