基于WAMS的电力系统低频振荡模态参数在线辨识

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研究在线的振荡模态参数辨识算法是实现电力系统低频振荡在线监测以及广域阻尼控制的重要理论基础。在众多的低频振荡在线分析方法中,普罗尼(Prony)方法具有独特的优势。但传统Prony法对输入信号的要求很高,对数据噪声非常敏感,本文在分析Prony算法基本原理的基础上,针对传统Prony方法对噪声敏感的缺点,主要研究了如下内容:(1)在分析与总结现有滤波算法优缺点的基础上,提出一种基于改进的整体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法的数字滤波算法。算法针对经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)滤波方法的不足,采用对含噪信号先用中值滤波法平滑处理,再对处理后的信号EEMD分解的方法。改进后的方法结合了平滑处理滤除脉冲噪声以及EEMD方法滤除随机噪声和高频连续噪声的优点,且不存在模态混叠。该方法没有固定的基函数,是一种自适应的分析方法,非常适于处理非线性、非平稳信号。(2)通过数字仿真,研究了改进算法的滤波性能并与小波滤波方法进行了比较,仿真结果表明:该方法可以有效抑制电力系统采样信号中的各种噪声,具有比小波滤波方法更好的滤波特性,且避免了小波滤波方法难于选择小波基的困难。(3)提出一种基于改进的整体平均经验模式分解方法滤波和Prony方法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用改进的EEMD对低频振荡信号进行自适应滤波,再用Prony法对滤波后的信号进行分析。仿真结果表明:在较大噪声环境下,该方法仍能准确的辨识出低频振荡模态参数。
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