一种电力系统低频振荡模式及模态辨识方法技术方案

本发明专利技术公开了一种电力系统低频振荡模式及模态辨识方法，属于电力系统安全稳定运行领域。本发明专利技术提供了一种高效的基于多通道量测信号的电力系统低频振荡模式及振荡模态辨识方法，利用快速傅立叶小波变换技术，降低了电力系统低频振荡辨识的时间复杂度，提高了电力系统低频振荡的辨识效率；利用奇异值分解实现了多通道量测信号的振荡模式辨识；在此基础上，可有效辨识出电力系统的振荡模式和振荡模态。

【技术实现步骤摘要】
一种电力系统低频振荡模式及模态辨识方法
本专利技术属于电力系统安全稳定运行领域，具体涉及一种电力系统低频振荡模式及模态辨识方法。
技术介绍
区域电网互联规模不断扩大、大容量远距离交直流输电不断增加、可再生能源大规模接入，使得区域间低频振荡已成为限制互联电网输电能力、威胁电网安全稳定运行的重要因素之一。因此，研究在全国联网、可再生能源大规模接入背景下的电力系统低频振荡辨识方法具有十分重要的现实意义和工程实用价值。目前，电力系统的动态稳定分析方法主要分为基于电力系统数学模型的动态稳定分析方法和基于广域量测数据的动态稳定分析方法。基于电力系统数学模型的动态稳定分析方法，通常在系统稳定平衡点处线性化，得到系统的线性化状态方程和状态矩阵，根据状态矩阵的特征值和特征向量来估计系统的主导振荡模式、振荡模态、参与因子及同调机群。该方法虽可从原理上，全面、系统地评估电力系统的动态稳定性，然而，这些现有技术在实际应用中存在如下瓶颈：①电力系统元件级和系统级精确建模仍面临巨大挑战；②基于电力系统模型的稳定分析计算量随电网规模扩大而急剧增加；③基于模型的电力系统动态稳定分析方法实时性较差，难以及时跟踪电力系统运行方式变化而实时评估；④稳定分析结果仅对给定运行点有限邻域有效，当系统运行点远离所设定的运行点后，分析结果不能准确表征系统实际的动态稳定性等。因此，基于模型的电力系统动态稳定分析方法适用于电网规划、运行方式安排、安全稳定校核等离线应用场合。近年来，随着PMU装置在电网大规模配置、电力通信网络不断完善、广域量测系统在区域互联电网中不断建设和应用，基于广域量测信息的电力系统动态稳定分析与评估方法越来越受到工业界和学术界的关注。基于广域量测信息的动态稳定分析方法是一种借鉴模式识别的相关理论，从系统辨识角度出发，来分析和辨识电力系统低频振荡方法。连续小波变换(Continuouswavelettransform,CWT)是一种时频域的辨识方法，采用CWT可实现电力系统主导振荡模式的辨识，但在实际应用该方法聚焦于基于广域量测信息的电力系统主导振荡模式辨识，而对与主导振荡模式强相关，且可为电网运行调度人员提供改善系统动态稳定性措施的主导振荡模态辨识至今几乎尚未开展，且算法的辨识效率较为低下。
技术实现思路
针对当前现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种高效的基于多通道量测信号的电力系统低频振荡模式及振荡模态辨识方法，利用快速傅立叶小波变换技术，降低了电力系统低频振荡辨识的时间复杂度，提高了电力系统低频振荡的辨识效率；利用奇异值分解实现了多通道量测信号的振荡模式辨识；在此基础上，可有效辨识出电力系统的振荡模式和振荡模态。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案实现：1)对系统内N台发电机测得的量测信号分别进行快速傅立叶小波变换形成N个小波系数矩阵：式中，Wi表示第i台发电机的小波系数矩阵，i＝1,2,…,N；H表示小波变换所得模式数；m表示信号长度；ax代表小波变换所得的尺度系数，x＝1,2,…,H；tx表小波变换所得的位移系数，x＝1,2,…,m；2)利用小波系数相对能量确定起主导作用的小波尺度系数，将相对能量高的尺度系数定位为与电力系统主导振荡模式强相关的主导小波变换尺度系数，按主导小波变换尺度系统，重构小波系数矩阵Ak：其中，Ak表示以第k个尺度系数ak为主导小波变换尺度系数重构的小波系数矩阵。3)对每一个重构的小波系数矩阵进行奇异值分解：式中，Sk＝[diag(σk1,σk2,…,σkN)0]为奇异值分解的奇异值矩阵，σki为奇异值分解所得奇异值，i＝1,2,…,N；Uk＝[uk1uk2…ukN]，Vk＝[vk1vk2…vkN]为奇异值分解的左、右奇异值向量。4)利用第一奇异值所对应的第一奇异值左、右奇异值向量进行主导振荡模式和模态的辨识，按式(4)和(5)利用第一奇异值右奇异值向量vk1估计出与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡频率和阻尼比：式中，fk与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡频率；ζk与主导小波变换尺度系数的ak强相关振荡模式的阻尼比；Arg表示求取角度。按式(6)和(7)，利用第一奇异值右奇异值向量uk1求得与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡模态的幅值和相角。Ampk＝|uk1|(6)式中，Ampk为与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡模态的幅值；Фk为与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡模态分的相角。有益效果本专利技术提供了一种高效的基于多通道量测信号的电力系统低频振荡模式及振荡模态辨识方法，利用快速傅立叶小波变换技术，降低了电力系统低频振荡辨识的时间复杂度，提高了电力系统低频振荡的辨识效率；利用奇异值分解实现了多通道量测信号的振荡模式辨识；在此基础上，可有效辨识出电力系统的振荡模式和振荡模态。附图说明图1为本专利技术提供的一种电力系统低频振荡模式及模态辨识方法流程图。图2为本专利技术提供的一种68节点系统结构拓扑图。具体实施方式如图1所示，一种电力系统低频振荡模式及模态辨识方法流程图，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的详细说明。1)对系统内N台发电机测得的量测信号分别进行快速傅立叶小波变换形成N个小波系数矩阵。式中，Wi表示第i台发电机的小波系数矩阵，i＝1,2,…,N；H表示小波变换所得模式数；m表示信号长度；ax代表小波变换所得的尺度系数，x＝1,2,…,H；tx表小波变换所得的位移系数，x＝1,2,…,m。2)利用小波系数相对能量确定起主导作用的小波尺度系数，将相对能量高的尺度系数定位为与电力系统主导振荡模式强相关的主导小波变换尺度系数。，按主导小波变换尺度系统，重构小波系数矩阵Ak。其中，Ak表示以第k个尺度系数ak为主导小波变换尺度系数重构的小波系数矩阵。3)对每一个重构的小波系数矩阵进行奇异值分解：式中，Sk＝[diag(σk1,σk2,…,σkN)0]为奇异值分解的奇异值矩阵，σki为奇异值分解所得奇异值，i＝1,2,…,N；Uk＝[uk1uk2…ukN]，Vk＝[vk1vk2…vkN]为奇异值分解的左、右奇异值向量。4)利用第一奇异值所对应的第一奇异值左、右奇异值向量进行主导振荡模式和模态的辨识。按式(4)和(5)利用第一奇异值右奇异值向量vk1估计出与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡频率和阻尼比。式中，fk与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡频率；ζk与主导小波变换尺度系数的ak强相关振荡模式的阻尼比；Arg表示求取角度。按式(6)和(7)，利用第一奇异值右奇异值向量uk1求得与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡模态的幅值和相角。Ampk＝|uk1|(6)式中，Ampk为与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡模态的幅值；Фk为与主导小波变换尺度系数ak强相关振荡模式的振荡模态分的相角。下面结合具体的试验验证上述方案的可行性，以IEEE-68节点系统为算例，IEEE-68节点系统结构参照图2。在本例中，设置故障为节点1与节点47间发生三相短路的区域间故障，1号发电机为参考机组。对于相同数据，利用快速傅立叶小波变换和连续小波变换的处理耗时情况如表1所示，表1给出了三种量测信号长度下上述两种方法的计算本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力系统低频振荡模式及模态辨识方法，其特征在于，该方法基于多通道量测信号的电力系统低频振荡模式及振荡模态辨识方法，利用快速傅立叶小波变换技术，实现多通道量测信号的振荡模式辨识，具体步骤如下：步骤一、对系统内N台发电机测得的量测信号分别进行快速傅立叶小波变换形成N个小波系数矩阵：

【技术特征摘要】
1.一种电力系统低频振荡模式及模态辨识方法，其特征在于，该方法基于多通道量测信号的电力系统低频振荡模式及振荡模态辨识方法，利用快速傅立叶小波变换技术，实现多通道量测信号的振荡模式辨识，具体步骤如下：步骤一、对系统内N台发电机测得的量测信号分别进行快速傅立叶小波变换形成N个小波系数矩阵：式中，Wi表示第i台发电机的小波系数矩阵，i＝1,2,…,N；H表示小波变换所得模式数；m表示信号长度；ax代表小波变换所得的尺度系数，x＝1,2,…,H；tx表小波变换所得的位移系数，x＝1,2,…,m；步骤二、利用小波系数相对能量确定起主导作用的小波尺度系数，将相对能量高的尺度系数定位为与电力系统主导振荡模式强相关的主导小波变换尺度系数，按主导小波变换尺度系统，重构小波系数矩阵Ak；步骤三、对每一个重构的小波系数矩阵进行奇异值分解；步骤四、利用第一奇异值所对应的第一奇异值左、右奇异值向量进行主导振荡模式和模态的辨识。2.如权利要求1所述的一种电力系统低频振荡模式及模态辨识方法，其特征在于，所述步骤二重构小波系数矩阵Ak：

【专利技术属性】
技术研发人员：葛维春，刘方正，张艳军，高凯，苏安龙，姜涛，陈厚合，王刚，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司，国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院，东北电力大学，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21