本发明专利技术公开了一种电力系统低频振荡特征类噪声辨识方法，包括如下步骤：a)向仿真电力系统负荷处注入小幅随机扰动时序信号，采集所述仿真电力系统的小幅波动响应时序信号；b)将所述小幅波动响应时序信号输入到基于随机减量技术的类噪声信号处理模块，从中提取系统自由衰减响应信号；c)将所述系统自由衰减响应信号输入基于Prony方法的低频振荡特征参数分析模块，辨识电力系统低频振荡特征参数。本发明专利技术的辨识在电力系统(电网)正常运行过程中可随时进行，能及时准确地反映电力系统当前动态特性，为更具适应性的系统分析及控制器设计等奠定了良好的基础，在实际电力系统中具有较高的应用价值。
【技术实现步骤摘要】
本申请关于一种基于广域测量类噪声信号的电力系统低频振荡特征辨识方法，属于电力系统稳定分析
技术介绍
随着电力系统规模的不断扩大，以及互联及大型机组快速励磁系统的大量采用，低频振荡问题日益突出，严重威胁互联电网的安全稳定运行。及时、准确地掌握低频振荡特征信息已成为有效抑制电力系统低频振荡现象的重要基础。广域测量系统的出现为大规模互联电网的监测、分析和控制提供了有利条件，实现了同一参考时间框架下系统内各地点的实时稳态、动态信息的准确捕捉。观察发现，电网广域测量信号可分为系统内某种扰动后一定幅度的振荡过程信号、由负荷切换等随机性质小扰动引起的类似噪声信号的小幅波动信号两大类。目前，一般基于实测的系统内某种扰动后的振荡过程数据进行电网低频振荡特性分析，其中应用最为广泛成熟的是Prony方法。实践证明，采用该思路可以基本准确分析得到电网低频振荡特性信息。但是，这种方法一般只能在电力系统发生较明显振荡时使用。而在实际电网中明显扰动发生概率较小，数据量有限，难以及时准确地反映电网当前运行特性，一定程度限制了 Prony方法在电力系统特性分析中的更广泛应用。另一方面，观察多个电网不同时间段广域测量系统实测数据发现，电力系统在日常运行过程中，即使是正常运行状态，由于时刻存在负荷投切等随机性质的小扰动，系统内各信号均存在类似噪声信号的小幅波动。这种类噪声信号几乎时刻存在，可以及时准确反映系统当前运行特性，易于采集。但是，分析却发现，将Prony方法直接用于处理类噪声信号，难以辨识得到准确的电力系统低频振荡特征信息。
技术实现思路
本专利技术提供一种能够在电力系统正常运行状态下进行系统特性分析的电力系统低频振荡特性类噪声辨识方法。本专利技术提供，其是应用随机减量技术和Pixmy方法处理类噪声信号，以辨识电力系统低频振荡特征参数的一种计算机处理方法，计算机中依次按照以下步骤实现的:步骤(I):系统初始化:在所述计算机中建立仿真电力系统、基于随机减量技术的类噪声信号处理模块及基于Prony方法的低频振荡特征参数分析模块，其中:仿真电力系统:包括发电机、调节器、负荷、变压器、母线、交流线、直流线、无功补偿器以及并联电容电抗器等子模块；基于随机减量技术的类噪声信号处理模块，用于从类噪声信号中提取系统自由衰减响应信号；基于Prony方法的低频振荡特征参数分析模块，用于辨识电力系统低频振荡模式频率及阻尼比；步骤(2):在一个所述仿真电力系统负荷处注入小幅随机扰动时序信号{at}，at是所述小幅随机扰动时序信号在t时刻的元素，t=l, 2...TtotaI, Ttotal是仿真总步数,所述计算机采集所述仿真电力系统的小幅波动响应时序信号IxJ，该小幅波动响应时序信号lxt}的数据个数为N，在数值上N=Ttotal ；步骤(3):将所述小幅波动响应时序信号输入到所述基于随机减量技术的类噪声信号处理模块，从中提取系统自由衰减响应信号；步骤(3.1):按下式计算所述小幅波动响应时序信号IxJ的平稳零均值时序信号ixptl:权利要求1.，其特征在于，包括如下步骤: a)向仿真电力系统负荷处注入小幅随机扰动时序信号{at}，采集所述仿真电力系统的小幅波动响应时序信号IxJ，其中，at是所述小幅随机扰动时序信号在t时刻的元素，t=l, 2-Ttotal, Ttrtal是仿真总步数，所述小幅波动响应时序信号{xt}的数据个数为N，在数值上 N=Tttrtal ； b)将所述小幅波动响应时序信号输入到基于随机减量技术的类噪声信号处理模块，从中提取系统自由衰减响应信号{yj ； c)将所述系统自由衰减响应信号输入基于Prony方法的低频振荡特征参数分析模块，辨识电力系统低频振荡特征参数。2.如权利要求1所述的电力系统低频振荡特征类噪声辨识方法，其特征在于，所述步骤b)包括: bl)按下式计算所述小幅波动响应时序信号IxJ的平稳零均值时序信号lxpt}3.如权利要求2所述的电力系统低频振荡特征类噪声辨识方法，其特征在于，所述步骤c)包括: Cl)按下式构造扩展阶的样本函数矩阵R，4.如权利要求1-3中任意一项所述的电力系统低频振荡特征类噪声辨识方法，其特征在于，所述步骤a)前，还包括: 步骤d):系统初始化； 建立所述仿真电力系统、基于随机减量技术的类噪声信号处理模块及基于Prony方法的低频振荡特征参数分析模块，其中: 所述仿真电力系统，包括发电机、负荷及变压器； 所述基于随机减量技术的类噪声信号处理模块，用于从类噪声信号中提取系统自由衰减响应信号； 所述基于Prony方法的低频振荡特征参数分析模块，用于辨识低频振荡模式频率和阻尼比。5.如权利要求4所述的电力系统低频振荡特征类噪声辨识方法，其特征在于，所述仿真电力系统还包括调节器、母线、交流线、直流线、无功补偿器和并联电容电抗器。6.如权利要求4所述的电力系统低频振荡特征类噪声辨识方法，其特征在于，重复所述步骤a) c)，得到多个电力系统振荡特征初步辨识结果，通过平均多个所述初步辨识结果，计算得到电力系统低频振荡主导模式特征参数。全文摘要本专利技术公开了，包括如下步骤a)向仿真电力系统负荷处注入小幅随机扰动时序信号，采集所述仿真电力系统的小幅波动响应时序信号；b)将所述小幅波动响应时序信号输入到基于随机减量技术的类噪声信号处理模块，从中提取系统自由衰减响应信号；c)将所述系统自由衰减响应信号输入基于Prony方法的低频振荡特征参数分析模块，辨识电力系统低频振荡特征参数。本专利技术的辨识在电力系统(电网)正常运行过程中可随时进行，能及时准确地反映电力系统当前动态特性，为更具适应性的系统分析及控制器设计等奠定了良好的基础，在实际电力系统中具有较高的应用价值。文档编号H02J3/00GK103198184SQ20131010227公开日2013年7月10日 申请日期2013年3月27日 优先权日2013年3月27日专利技术者吴超 申请人:深圳大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种电力系统低频振荡特征类噪声辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：a)向仿真电力系统负荷处注入小幅随机扰动时序信号{at}，采集所述仿真电力系统的小幅波动响应时序信号{xt}，其中，at是所述小幅随机扰动时序信号在t时刻的元素，t=1,2…Ttotal，Ttotal是仿真总步数，所述小幅波动响应时序信号{xt}的数据个数为N，在数值上N=Ttotal；b)将所述小幅波动响应时序信号输入到基于随机减量技术的类噪声信号处理模块，从中提取系统自由衰减响应信号{yn}；c)将所述系统自由衰减响应信号输入基于Prony方法的低频振荡特征参数分析模块，辨识电力系统低频振荡特征参数。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：吴超，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：
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