基于FNET实测数据分析川渝电网频率动态特性

电力系统频率动态监测网(FNET)在川渝电网实现了对频率的同步测量。基于FNET实测频率数据,评价了近几年川渝电网频率质量;呈现了川渝电网频率的时空分布特性;采用统计学方法研究了扰动后川渝电网的频率恢复能力;利用TLS-ESPRIT辨识方法提取川渝电网低频振荡信息,观测到0.25 Hz模式下成都和攀枝花之间的弱阻尼低频振荡现象。相关结论有助于认识川渝电网频率质量和动态特性,完善川渝电网稳定控制方案。

基于电网频率的数字录音真伪鉴别研究

采用电网频率鉴别数字录音真伪是司法科学领域近年来的研究热点。在北美电网频率监测系统(FNET)的基础上,构建用于数字录音信号真伪鉴别的专用标准电网频率数据库,提出一种完整的真伪鉴别算法。采用数字滤波技术和短时傅里叶变换估计蕴含在数字信号中的电网频率分量,通过补零操作及三点样条插值提高频率估计的准确度;首次考虑数字采集系统振荡器对频率数据库匹配的影响,提出一种迭代式振荡器误差校正方法;分析短时傅里叶变换的参数选择,如窗函数、补零系数对频率估计准确度的影响,最后实现了该套数字录音真伪鉴别算法。在实测数字语音信号上的实验结果表明,该方法能有效地鉴别数字信号的真伪并确定其原创时间。

采用稳健统计与B样条函数处理频率扰动记录单元异常数据

北美电网监测系统(FNET)是在配网侧实时采集电网频率的广域测量系统。由于硬件故障或网络中断,频率扰动记录单元(FDRs)采集的数据不可避免地包含尖峰或缺失数据段等异常数据,在剔除尖峰同时常用的一维中值滤波,弱化频率波动的细节信息无法弥补缺失数据段。针对此一问题,提出了融合稳健统计和B样条函数的频率异常数据处理方法,它通过设定阈值辨识尖峰值,采用B样条基函数的线性组合重构原始频率序列,引入曲线粗糙度控制B样条基函数学习过程中存在的过拟合问题。该方法仅在局部范围内处理频率异常数据,能最大限度地保留频率波动信息,且计算简洁,能实现任意阶B样条函数的构造及学习,易于推广到其他时间序列的数据预处理。

大规模电力系统频率动态分析

给出美国东部电网和中国川渝电网的频率动态测量结果,并分析频率动态的时空分布特性。阐述频率动态研究的一些重要方法和结论,指出现有方法分析大规模电网频率动态的不足。从理论上探讨大规模电网频率动态分析的机电波方法,推导出频率波方程和频率波色散关系,从而提出了一种从频率波传播分析频率动态时空特性的新方法。

频率扰动录波器的设计与发展

频率是决定电力系统性能最重要的参数之一。为了加深对电网频率扰动的认识,提高电力系统在线监测水平,本课题组在2000年左右提出了建立电力系统频率监测网(Frequency Monitoring Network,FNET)的设想,经过一段时间的努力,目前已在北美地区建立了全面覆盖的频率监测信息系统。FNET系统由许多高精密的频率扰动录波器组成,这些频率扰动录波器(Frequency Disturbance recorder,FDR)可以便携地接入到110 V/220 V的电源插座上,实时获取动态的电网频率数据,并通过网络远距离传送所测得的频率数据至信息处理中心,从而实现对电网安全稳定性的实时动态监视。目前已经有超过40台频率扰动录波器部署于美国境内用来监测整个电力网络。文中总结了一些FDR已实现的设计思路并且讨论了FNET在硬件方面的研究进展。