4 基于频域分解法和广域稳态量测的低频振荡模式辨识.pdf

重庆市电机工程学会2012 年学术会议论文 基于频域分解法和广域稳态量测的低频振荡模式辨识 1,3 2 1 2 3 3 4 陈 刚 ，吴小辰 ，柳勇军 ，李鹏 ，廖瑞金 ，王予疆 ，何潜 （1.南方电网科学研究院，广州 510080 ；2. 南方电网电力调度通信中心，广州 510623； 3.输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学），重庆 400044 ； 4 ．重庆电力调度控制中心(重庆市电力公司) ，重庆 400014 ） 摘要：对广域稳态量测信号将频域分解方法引入电网低 起系统输出响应的小幅波动，这就是稳态量测信 频振荡模式辨识并进行了改进完善。推导了系统的频响 号。文献[3]是第一篇研究电力系统基于稳态量测 函数、输出功率谱密度矩阵、特征量之间的关系，给出 信号的低频振荡模式辨识的文章，采用了白噪驱 了弱阻尼模式下功率谱密度矩阵的最大奇异值与特征量 动的自回归（AR ）辨识模型。文献[4]将辨识模 之间的关系表达式；采用模态幅值相干系数以确定奇异 型扩展为采用自回归移动平均（ARMA ）模型。 值曲线谱峰附近单模态区域大小，最后采用最小二乘方 近年来，随机状态空间模型（SSI）也被应用起来 法求取准确的模式频率和阻尼系数。线性时不变系统时 [5-7] 。另外，采用AR 模型但系数以递归方式更新， [8] 域仿真、WECC 9 节点系统时域仿真以及实测PMU 数据 如Kalman 自适应滤波 ，最小均方二乘（LMS ） [9] [10] 分析表明，所提方法适用于弱阻尼振荡模式辨识，对噪 自适应滤波 ，鲁棒递归最小二乘（RRLS ） 声具有较强鲁棒性，是一种极具实用价值的在线应用方 及其改进方法R3LS[11] 。以上这些方法均为时域 法。 方法，其共同缺点是模型定阶困难以及难以区分 噪声模态。 关键词：广域稳态量测；低频振荡；模式辨识；频域分 低频振荡辨识的频域方法研究相对鲜见。文 解方法；奇异值分解 献[12]对 PMU 实测相角差信号进行傅里叶谱分 析来获取区间振荡模式，该文结合具体工程，假 0 引言 设较多，计算过程复杂，且需要较长的信号测量 时间窗，无疑不适用于在线监视和预警。 随着电力系统规模的日益增大，互联电网引 频域分解（Frequency Domain Decomposition, 发的低频振荡问题已经成为危及电网安全稳定 [13] FDD ） 是由Brinker 等人于2000 年提出的一种 [1] 运行、制约电网传输能力的最主要因素之一 ， 运行模态分析方法（Operational Modal Analysis， 对电网低频振荡进行有效监视和抑制是智能电 OMA ），其基本思想是对多输出测量信号的功率 网（smart Grid ）中电网自愈功能的重要组成部分。 谱密度（Power Spectral Density ，PSD