基于快速独立分量分析与改进随机子空间算法相结合的次同步振荡模态辨识

为了提高电力系统次同步振荡参数辨识精度,针对次同步振荡采样信号存在强噪声干扰和系统模态阶数定阶难的问题,提出一种快速独立分量分析技术和精确模态定阶改进随机子空间相结合的次同步振荡辨识方法。首先利用快速独立分量分析技术对采样信号进行噪声和原信号的分离预处理,然后将处理后的信号作为新的信号输入到随机子空间算法,针对随机子空间算法存在系统模态阶数定阶难的问题,用精确模态定阶方法予以改进,避免出现虚假模态和模态遗漏的现象,最终快速确定主要模态,准确地辨识出信号的模态参数。通过理想算例、风电场标准模型和电网实测数据进一步分析验证,结果表明所提方法能够有效降低噪声干扰,缩短辨识时间,准确地辨识出信号的主要模态,提高了辨识精度。

改进随机子空间系统辨识方法及其在桥梁状态监测中的应用

为了提高基于振动参数识别的大型斜拉、悬索桥梁在线状态监测系统在灾害天气发生时,评价和预报桥梁状态的实时性。根据随机子空间模态参数辨识方法的特点以及在线数据采集与状态评价过程对参数辨识的要求,利用递推算法构造TOEPLITZ矩阵,减少辨识过程中的重复运算量达到缩短运算时间的目的。该算法在香港汀九大桥状态监测系统数据处理中应用的结果表明,运算时间能够满足台风天气情况下对桥梁状态评价实时性的要求。

基于改进随机子空间法的弧形闸门模态参数辨识

针对弧形闸门模态参数测试过程中存在的计算误差及环境激励干扰导致的虚假模态等问题,提出改进随机子空间法,即在弧形闸门模态参数辨识过程中引进随机子空间法,并利用时频分布——Gabor展开作为数据前处理,采用特征参数随数据量增加而变化的稳定图有效区分了物理模态和虚假特征,剔除虚假模态,辨识弱小特征,提高了辨识精度。以某水电站泄洪表孔弧形闸门为例进行模态参数辨识,并与有限元结果进行比较。结果表明,改进随机子空间法辨识结果与有限元数值分析结果吻合较好,可见所提方法可行、有效。

结构应变模态识别的随机子空间方法

利用应变位移关系,建立了以应变及应变率为状态变量表示的系统随机状态空间模型,在此基础上,比拟实验位移模态分析的随机子空间方法,建立了实验应变模态分析的随机子空间方法。数值仿真表明此算法可以准确辨识结构应变模态。由于此方法仅需要结构输出量,可应用于环境激励下结构应变模态参数识别。

随机子空间法在低频振荡分析中的应用

电网规模的日益扩大使得低频振荡成为电力系统稳定运行中备受关注的问题之一,文中将随机子空间法应用于电力系统低频振荡模式辨识。以状态空间模型为基础,通过随机子空间辨识得到系统的状态矩阵,由其特征值可求得信号的频率和阻尼比,再由最小二乘法可得到各分量的幅值和相角。通过一合成信号验证了算法的正确性,再利用四机两区系统的仿真数据,采用随机子空间法和Prony方法分别进行辨识,结果表明,随机子空间法辨识正确,快速有效,可以应用于低频振荡的在线监测和离线分析。

基于Cholesky分解的改进的随机子空间法研究

基于数据的随机子空间法是计算精度较高的环境激励下结构模态参数辨识方法之一。该方法的缺点是当响应数据量很大时,对Hankel矩阵(Y矩阵)进行QR分解的计算效率不够理想。对YYT矩阵元素进行合理简化,再对YYT简化矩阵进行乔利斯基(Cholesky)分解。理论推导和算例分析结果均表明在不降低计算精度的同时,新方法的计算效率至少提高10倍。

基于FSSI的环境激励下机电振荡特征参数快速识别方法研究

环境激励作用下的电力系统随机响应蕴含丰富的系统动态信息。随着广域测量系统的广泛应用,基于随机响应信号的低频振荡分析具有良好的应用前景。在对电力系统随机响应数据特征分析的基础上,提出了基于快速随机子空间辨识算法(Fast Stochastic Subspace Identification,FSSI)的电力系统机电振荡参数识别方法。FSSI算法利用LQ分解取代了传统随机子空间算法中的奇异值(SVD)分解过程,在保证SSI算法在振荡频率、阻尼比及模态振型识别精度的同时,极大地提高了分析计算的速率。IEEE 4机2区域系统和16机68节点系统仿真计算结果表明文中提出的方法具有较高的识别精度和计算速率。

基于随机子空间的光伏阻抗辨识

目前次同步振荡稳定分析方法大多针对模型进行分析,而实际中很难直接得到光伏模型。建立光伏的状态空间模型,提取光伏电公共连接点dq轴电流和电压,应用随机子空间方法分析光伏的传递函数模型。在仿真平台上搭建光伏模型,验证随机子空间方法的有效性。最后,从实际振荡录波数据和仿真数据以及理论分析3个方面对光伏振荡现象进行研究,为实际中光伏的次/超同步振荡监测和预警提供了一种切实可行方法。

基于SSI-TLS法的同步电机参数辨识

提出基于随机子空间和总体最小二乘相结合的同步电机参数识别新方法。根据同步电机三相短路后a相电流的时间序列,由随机子空间法辨识出电流各分量的频率和衰减因子;再由总体最小二乘法求得各分量的幅值,据此辨识得同步电机各参数。仿真算例表明了文中提出的方法可用于同步电机的参数辨识,并通过与现有方法的对比表明该法可提高参数辨识的精度。

基于类噪声量测数据的自动发电控制振荡模式辨识方法

实际电网中发生过多次自动发电控制(AGC)振荡,给电力系统安全稳定运行带来不利影响。为对AGC振荡进行预警、预防,利用系统正常运行时的类噪声量测数据,提出了一种AGC振荡模式辨识方法。该方法利用随机子空间法得到系统模式辨识结果,根据AGC振荡具有振荡频率低、全网频率同调振荡的特点,剔除非AGC振荡模式,并利用聚类算法得到比较可靠且辨识误差较小的AGC振荡模式。通过仿真算例和实际系统,对所提AGC振荡模式辨识算法进行验证。结果表明,所提算法能利用类噪声数据辨识出AGC振荡模式,并且具有一定的识别精度,可用于AGC振荡的风险评估。

基于改进ITD法的低频振荡参数辨识研究

为了快速准确获得电力系统区域间低频振荡的特征参数,在固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)算法的基础上,结合随机子空间辨识(stochastic subspace identification,SSI)方法中协方差计算的抗噪性,提出了一种用于区域间低频振荡参数辨识的改进ITD法。该算法直接利用量测数据进行辨识,不受系统规模的限制。同时改进ITD算法一方面有效提升了原始ITD算法的抗噪性,另一方面既能处理单通道数据,也能处理多通道数据,扩展了原始算法的应用范围。最后,基于16机实验系统仿真数据和某实际电网量测数据对改进ITD算法的准确性、有效性和实用性进行了验证。计算结果表明,改进ITD算法能有效得到待辨识信号的振荡参数,在准确性和抗噪性方面表现优异。

基于SSI-LS的次同步谐振参数检测新方法

为精确检测出次同步谐振(SSR)参数,提出了基于随机子空间辨识(SSI)与最小二乘(Least Square)法的次同步谐振参数检测新方法。首先运用奇异值差值法确定次同步谐振模型信号的阶数;再利用SSI算法直接对量测信号精确检测出次同步谐振的频率;最后应用最小二乘法对各次同步频率分量进行幅值和相位的估计,从而实现了次同步谐振参数的检测。分别针对含有基波、高次谐波和次同步频率分量的信号以及含有噪声的上述信号进行参数检测,仿真分析表明该方法抗噪能力强、检测精度高、计算速度快,尤其是对频率相近的次同步频率信号具有较高的分辨率。

基于模态能量的随机子空间虚假模态剔除

针对基于协方差驱动随机子空间辨识法虚假模态影响识别结果的问题,提出了一种基于模态能量的虚假模态剔除方法.利用输出矩阵、状态矩阵的特征值与特征向量以及状态-输出协方差矩阵计算出识别结果中各阶模态分量的模态能量,对各假设模型阶数下计算出来的能量进行排序,保留能量最大的前j个模态用于绘制出稳定图,剩下的模态视作为虚假模态予以剔除.通过对3自由度的线性时不变系统和重庆朝天门长江大桥模型进行辨识,验证了该方法的有效性.

基于全局灵敏度的互联电网阻尼提升策略

针对互联电网中潜在的弱阻尼低频振荡,提出了一种基于索波尔(Sobol’)法全局灵敏度的阻尼提升策略,实现低频振荡的早期有效抑制。首先,利用随机子空间辨识(stochastic subspace identification,SSI)算法实现从系统随机响应数据中提取系统的振荡频率、阻尼比等,当系统的区间模式阻尼比小于5%时发出预警,进而利用Sobol’法辨识影响系统阻尼的关键机组,实现参调发电机的选取,并应用优化算法快速确定有功功率调整量,实现区间弱阻尼模式阻尼比的提升。最后,利用IEEE 4机2区系统的仿真结果验证了本文算法的有效性和可行性。