基于广义形态滤波与改进矩阵束的电力系统低频振荡模态辨识

发布时间：2018-10-22 16:26

【摘要】：针对当前互联电力系统中越来越严重的低频振荡现象,提出一种高精度低频振荡模式辨识方法来克服现有方法的一些不足。该方法基于广义形态开、闭运算设计了新型广义形态滤波器,可以有效地去除噪声,较好地保留信号的原有特征;低频振荡信号通过该滤波器滤波后再使用改进矩阵束算法进行模式辨识,可以获得高精度的各个模式参数。对于辨识算法的关键定阶问题,采用归一化奇异熵定阶方法,该方法能在系统拟合精度指标相差不大的情况下使模态阶数的估计值更加接近真实值,提高了辨识的准确性。通过仿真算例、测试系统及电网实际案例验证了本文提出的方法的有效性和可行性,为电力系统阻尼控制和电网的稳定运行提供了有效依据。
[Abstract]:Aiming at the increasingly serious phenomenon of low frequency oscillation in interconnected power systems, a high precision low frequency oscillation mode identification method is proposed to overcome some shortcomings of the existing methods. A new kind of generalized morphological filter is designed based on generalized morphological open and closed operation, which can effectively remove noise and preserve the original characteristics of the signal. After the low frequency oscillation signal is filtered by the filter, the improved matrix beam algorithm is used to identify the mode, and each mode parameter with high accuracy can be obtained. For the key problem of the identification algorithm, the normalized singular entropy method is used to determine the order. This method can make the estimation of the modal order more close to the real value and improve the accuracy of identification when the system fitting accuracy index is not different. The effectiveness and feasibility of the proposed method are verified by simulation examples, test system and practical cases of power network, which provide an effective basis for the damping control of power system and the stable operation of power network.
【作者单位】： 福州大学电气工程与自动化学院;
【基金】：欧盟FP7国际科技合作基金(909880) 国家自然科学基金(61304260) 福建省杰出青年科学基金(2012J06012)资助项目
【分类号】：TM712

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