基于模态参数提取的随机子空间辨识算法改进

随机子空间辨识(SSI)算法在大型结构的振动检测、损伤识别中有着重要的作用。引入稀疏优化取代最小二乘法来获得尽可能稀疏的状态矩阵,引入K-means算法从众多模态参数中选出真实模态,以避免虚假模态的产生。实验结果表明,所构建的稀疏改进SSI算法能准确提取模态参数,对工程应用具有较大的参考价值。

环境激励下基于频域特征的扰动源定位方法

环境激励下小幅周期性扰动容易被淹没在类噪声信号中,从时域角度很难实现小幅周期性扰动的检测及扰动源定位。在分析环境激励下电力系统类噪声信号频域特征的基础上,提出了基于频域特征的小幅周期性扰动的检测与扰动源定位方法。环境激励下周期性扰动的频域表征为振荡恒定、阻尼比近似为0的振荡模式,且在该模式中扰动源所在机组的模态相位超前于其他机组。利用随机子空间辨识算法对环境激励下的类噪声响应信号进行分析,提取振荡模态及参数,根据模态个数及特征参数实现小幅周期性扰动的检测,检测到周期扰动后,根据阻尼比近似为0的周期性振荡模式的模态相位关系即可定位扰动源所在机组。IEEE 4机2区域系统和IEEE 16机68节点系统的算例结果验证了所提方法的有效性和可行性。

小干扰稳定约束下联络线输送极限在线估计方法研究

准确估计区间联络线输送功率极限对于指导互联电网安全运行具有重要意义。文章在深入研究Hopf分岔理论的基础上,提出了用于评估系统阻尼水平的改进Hopf分岔指数。该指数与状态变量间具有良好的线性关系,且易于计算,能够真实反映状态变量与系统阻尼比之间的关系。以区间联络线功率随机波动数据为基础,利用随机子空间辨识算法(Stochastic Subspace Identification,SSI)辨识得到以联络线有功功率为状态变量的状态矩阵,进而根据所提出的改进Hopf指数对联络线运行状态进行评估,实现了小扰动稳定约束下联络线输送极限在线估计。仿真计算结果表明本文提出方法能够准确估计出联络线输送极限,且具有计算过程简单、计算速度快的优点,适于在线应用。

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。