电力系统低频振荡监测的Duffing振子可停振动系统法

电力系统实测低频振荡信号的主要特点为:振荡模式出现的时间不确定,持续的时间不确定,振幅带有阻尼特性且随时间变化。因此,在对低频振荡信号进行参数辨识之前,应判别是否发生了持续、稳定的低频振荡。但现在认可度较高的低频振荡分析方法并不对此进行判别,缺乏真实性。基于此,本文提出了电力系统低频振荡监测的Duffing振子可停振动系统法。Duffing振子可停振动状态的改变对周期扰动高度敏感,同时对随机微小扰动却十分不敏感。根据这个特点将量测信号输入到可停振动系统中,得到其相轨迹。随机微小扰动的相轨迹聚焦为一点,为可停振动状态,弱阻尼模式的低频振荡和强迫功率振荡相轨迹存在"低频振荡吸引子",而负阻尼的低频振荡的相轨迹存在"低频振荡排斥子"。因此,根据相轨迹的状态改变,可以判断是否存在稳定的低频振荡信号,是哪种模式的低频振荡,以及模式的阻尼特性。为快速准确地告警、合理选择振荡抑制措施及快速抑制振荡提供依据。该方法通过可视化的方法展现振荡过程和特性,利用其提取的对数平衡距可以对相轨迹进行定量分析,为低频振荡监测提供了一种新的分析方法。

电力系统低频振荡监测软件的研究和设计

低频振荡已成为威胁互联大电网安全稳定运行的突出问题,日益成为行业内关注的焦点。电力系统低频振荡监测分析系统受到越来越多重视。本文利用PRONY法、能量函数法、神经网络法和等低频振荡算法实现电力系统低频振荡分析,构建了一个基于WAMS的较为完善的低频振荡监测和分析系统。该系统能够实现低频振荡的实时监测,负阻尼振荡和强迫振荡源的类型区分和强迫振荡源的定位等功能,可满足实际需要。

低频振荡综合监测算法研究

为提高低频振荡在线监测和分析水平,文章根据离线低频振荡模式识别算法设计了基于改进滤波器法、短时傅里叶分析理论和改进Prony算法的低频振荡综合监测算法,该算法能够对广域测量系统(wide area measurement systems,WAMS)中输电线路的有功功率进行在线监视,识别系统振荡特性。该算法为低频振荡监测算法的设计开发提供了新思路,现场运行证明了该算法的有效性。