电力系统低频振荡信号快速衰减分量精确辨识方法研究

发布时间：2017-09-28 05:13

  本文关键词：电力系统低频振荡信号快速衰减分量精确辨识方法研究

  更多相关文章： 低频振荡 Prony算法 分段分析 快速衰减 误差

【摘要】：电力系统安全供电对于国民经济和社会文明至关重要。稳定性是电力系统安全运行的关键,而低频振荡是影响电力系统的安全稳定运行的重要因素。随着电力系统互联输电规模的不断扩大,低频振荡问题日益凸显,严重时甚至会导致整个电力系统的崩溃。因此,研究一种能较好处理含各种振荡特征低频振荡信号的辨识算法具有重要意义。Prony算法是电力系统低频振荡分析的常用算法和重要解决手段,作为一种模态参数辨识的时域方法来分析实测振荡数据,可以求出系统的频率、衰减因子、振幅和相位。在分析传统Prony算法基本原理的基础上,给出了影响该算法辨识精度的主要参数的选择策略。考虑到该算法对低频振荡模式中含有衰减较快的分量分析非常困难,容易丢失衰减较快分量的问题,提出一种改进的快速衰减信号提取方法-Prony分段分析法。该方法把采样时间划分成两个时段,首先分析第二时段求慢速衰减分量,然后分析第一时段求快速衰减分量。算例验证了该算法可以准确提取低频振荡模式中的快速衰减分量,同时也使得慢速衰减分量更加准确,能够较好地辨识低频振荡信号。从分析的角度,对提出的改进算法即基于Givens变换的分段分析法的误差进行探讨。首先阐述了误差的来源和分类,接着对Givens变换的误差进行了详细分析,然后结合算例,对比了基于Givens变换的分段法和基于法方程形式的分段法提取模态信息的误差大小,比较结果表明基于Givens变换的分段分析法辨识的模态信息误差较小,精度较高,是一种较好的数值算法。
【关键词】：低频振荡 Prony算法 分段分析 快速衰减 误差
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM712
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 本课题研究背景及意义10
• 1.2 低频振荡的分类和机理10-12
• 1.3 低频振荡分析方法及控制措施12-17
• 1.3.1 低频振荡的分析方法12-15
• 1.3.2 低频振荡的抑制措施15-17
• 1.4 本文所做的主要工作17-18
• 第2章 Prony算法18-31
• 2.1 引言18
• 2.2 Prony算法概述18-25
• 2.2.1 Prony算法原理18-19
• 2.2.2 基本Prony算法19-21
• 2.2.3 扩展Prony算法21-25
• 2.3 Prony算法的参数选择25-26
• 2.4 衡量拟合程度的指标26
• 2.5 其他常用信号分析方法26-30
• 2.5.1 傅里叶变换27-28
• 2.5.2 小波分析方法28-29
• 2.5.3 HHT变换29-30
• 2.6 小结30-31
• 第3章 含快速衰减分量低频振荡信号的精确辨识31-48
• 3.1 引言31
• 3.2 Prony法的计算方法31-33
• 3.2.1 传统计算方法31
• 3.2.2 Givens变换方法31-33
• 3.3 分段分析法33-36
• 3.4 影响辨识精度的参数选择36-38
• 3.4.1 信号分段点的选择37
• 3.4.2 时间长度和采样频率的选择37-38
• 3.5 算例分析38-46
• 3.5.1 Givens变换方法的分段点分析39-41
• 3.5.2 Givens变换方法的分段和不分段分析41-42
• 3.5.3 Givens变换和法方程形式的分段分析42-43
• 3.5.4 Givens变换方法的时间间隔分析43-45
• 3.5.5 Givens变换方法时间长度分析45-46
• 3.6 小结46-48
• 第4章 数值计算误差分析48-52
• 4.1 引言48
• 4.2 误差的来源和分类48-49
• 4.2.1 误差的来源48-49
• 4.2.2 误差的分类49
• 4.3 Givens变换的误差分析49-50
• 4.4 算例验证50-51
• 4.5 小结51-52
• 总结52-53
• 参考文献53-57
• 攻读硕士学位期间科研情况57-58
• 致谢58-59
• 研究生履历59

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王卫国,贺仁睦,王铁强,徐东杰;分析电力系统低频振荡的试验方法[J];电力系统自动化;2001年22期

2 王铁强,贺仁睦,王卫国,徐东杰,魏立民,肖利民;电力系统低频振荡机理的研究[J];中国电机工程学报;2002年02期

3 杨艳,赵书强;负荷特性对电力系统低频振荡阻尼的影响[J];电力自动化设备;2003年11期

4 伍亚萍,周俊宇,彭霞;基于人工智能的电力系统低频振荡抑制[J];低压电器;2005年02期

5 王青;闵勇;张毅威;;电力系统低频振荡的机理研究和主要分析方法[J];电气应用;2006年07期

6 刘峻;行舟;何世恩;郑伟;;甘肃陇南碧成系统低频振荡的分析与治理[J];电力设备;2006年08期

7 徐英新;王西田;杨帆;陈陈;;电力系统低频振荡分析中同型多机的等值简化[J];上海交通大学学报;2007年03期

8 牛朋超;郭清滔;康积涛;李爱武;李林;罗智慧;;电力系统低频振荡的研究现状和展望[J];山东电力技术;2009年05期

9 袁红斌;张元波;崔国有;;浅谈电力系统低频振荡[J];东北电力大学学报(自然科学版);2009年01期

10 牛朋超;康积涛;李爱武;李林;罗智慧;;电力系统低频振荡的研究现状和展望[J];江西电力;2009年04期

中国重要会议论文全文数据库 前4条

1 肖驰;刘玉田;;电力系统低频振荡检测的实时滤波算法[A];2006中国电力系统保护与控制学术研讨会论文集[C];2006年

2 闫朝;艾欣;朱维新;王瑞欣;;应用SVC抑制电力系统低频振荡的研究[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（上册）[C];2008年

3 唐颖杰;竺炜;谭喜意;;基于改进Prony算法的电力系统低频振荡模式识别[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（上册）[C];2008年

4 李红梅;;异步电动机系统低频振荡的建模和判据[A];2003年中国智能自动化会议论文集（下册）[C];2003年

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 张科;基于广域测量系统的电力系统低频振荡模态分析研究[D];华中科技大学;2011年

2 高红亮;电力系统低频振荡控制技术研究[D];华中科技大学;2013年

3 叶华;大规模电力系统低频振荡分析与广域自适应控制研究[D];山东大学;2009年

4 戚军;基于广域测量系统的电力系统低频振荡时滞阻尼控制[D];浙江大学;2009年

5 赵辉;电力系统低频振荡阻尼机理及控制策略研究[D];天津大学;2006年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 孙斌;风火打捆联合外送方式下电力系统低频振荡分析[D];西南交通大学;2015年

2 王祥超;基于广域量测的电力系统低频振荡模式辨识研究[D];西南交通大学;2015年

3 谢文麟;基于小波分析的电力系统低频振荡研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

4 姜苏娜;电力系统低频振荡非线性机理及控制策略研究[D];华北电力大学;2015年

5 任伟;大型光伏电站参与抑制电力系统低频振荡控制策略研究[D];重庆大学;2015年

6 王延勃;电力系统低频振荡信号快速衰减分量精确辨识方法研究[D];大连海事大学;2016年

7 罗耀;基于Prony法的电力系统低频振荡分析[D];大连海事大学;2016年

8 唐颖杰;电力系统低频振荡分析方法研究[D];长沙理工大学;2009年

9 段星;电力系统低频振荡传播机理的研究[D];华北电力大学（河北）;2010年

10 熊甜;电力系统低频振荡分析方法探讨[D];华中科技大学;2009年

，

本文编号：933966