【技术实现步骤摘要】
随机响应下电力系统超低频振荡辨识及振荡源定位方法
[0001]本专利技术属于电力系统超低频振荡事故分析
,特别是涉及到一种随机响应下电力系统超低频振荡辨识及振荡源定位方法。
技术介绍
[0002]近年来,高水电占比电网中超低频振荡事故在国内外时有发生,这种超低频率的振荡给电网带来极大的损失,因此超低频振荡的准确辨识与定位十分重要。
[0003]电力系统的动态响应一般可以分为两类:一类是反映电力系统受到大扰动时引起的动态变化,称为暂态响应,另一类是反映电力系统处于正常运行状态,受到小干扰时引起的动态变化过程,称为随机响应。大扰动的扰动形式包括短路、断线、发电机退出运行等,小扰动的扰动形式包括负荷的随机投切以及其他小幅随机性波动。暂态响应的特点是波动幅度较大,但持续时间很短,它可以在扰动发生后的数秒内达到新的动态平衡并保持在稳定状态。随机响应的特点是系统中振荡分量幅值的波动比较小,随机响应信号的波形通常为锯齿状,表征小幅波动,是一种不间断且不受控的类噪声信号,蕴含了系统丰富的动态特征信息。
[0004]以往 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.随机响应下电力系统超低频振荡辨识及振荡源定位方法,其特征是:包括以下步骤,并且以下步骤顺次进行:步骤一、随机数据采集与预处理
①
随机数据采集改变负荷波动作为环境激励,对电力系统进行机电暂态仿真,分别采集一定时间段内的随机扰动下电力系统各发电机的频率偏差
△
f,有功功率P、无功功率Q以及电压U;
②
基准获取利用特征值分析法进行参数辨识,获得基准振荡频率以及基准阻尼比;
③
模式提取利用小波滤波同时对采集的各发电机的频率偏差
△
f进行滤波处理,将特征值分析法获得的振荡频率作为小波滤波的中心频率,在中心频率处设置指定的带宽,提取超低频振荡模式;步骤二、模态分析利用基于物理学的动态模式分解(Physics
‑
informed dynamic mode decomposition,piDMD)辨识并获得超低频振荡模式的振荡频率与阻尼比,用特征值分析法获得的基准振荡频率与基准阻尼比对应减去piDMD辨识的发电机振荡频率与阻尼比,获得的差值作为piDMD方法辨识的误差值;误差值在设定的阈值范围之外,调整piDMD的设置参数后再次辨识并获得超低频振荡模式的振荡频率与阻尼比,用特征值分析法获得的基准振荡频率与基准阻尼比对应减去调整后piDMD辨识的发电机振荡频率与阻尼比直至误差值在设定的阈值范围内;误差值在设定的阈值范围内,记录相应的piDMD辨识得到的发电机振荡频率与阻尼比并进行步骤三;步骤三、发电机端口的耗散能量计算根据采集时间段内获得的各发电机端口的有功功率P、无功功率Q以及电压U获得有功功率变化量、无功功率变化量以及电压幅值的自然对数变化量,再将piDMD辨识得到的振荡频率作为带通滤波器的中心频率,在中心频率处设置指定的带宽,利用滤波再次提取超低频振荡模式,利用发电机端口的耗散能量公式计算并获得该超低频振荡模式下各发电机端口的耗散能量W
Di
;W
Di
=∫(ΔP
i
2πΔf
i<...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙正龙,雷璇,姜超,杨冬峰,刘铖,蔡国伟,
申请(专利权)人:东北电力大学,
类型:发明
国别省市:
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