环境激励下电力系统外在表征及振荡识别方法研究
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TM211

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中国南方电网有限责任公司科技项目(073000K-K52180003)


Characteristics of electromechanical responses and identification undergoing slight ambient excitation
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    摘要:

    环境激励作用下的电力系统机电响应数据中蕴含有丰富的机电动态信息。文中推导了小幅环境激励下电力系统机电响应的解析形式,从数学角度证明了机电振荡特征在电力系统随机响应中的存在性,揭示了利用小幅环境激励作用下的系统响应提取系统振荡特征的基本原理,进而提出了基于动态模式分解算法(DMD)与随机响应数据的机电振荡特征参数辨识方法。以小幅负荷随机激励下IEEE 4机2区域系统响应数据及某区域电网扰动录波数据为例,辨识所得参数与理论振荡特征参数的比较以及对概率统计结果的分析表明,DMD在随机激励下机电振荡参数识别中具有较强的适应性,验证了利用小幅环境激励下的随机响应识别系统机电振荡特征的正确性。

    Abstract:

    There is a wealth of dynamic information hidden in system responses, which is subject to the random excitations. The analytical form of electromechanical response of power system under small environmental excitation are deduced, and the existence of electromechanical oscillation characteristics in the ambient response of power system is proved from the mathematical point of view. A method for oscillation parameters identification of power system on the basis of dynamic mode decomposition (DMD) algorithm is proposed. By comparing the results of the electromechanical oscillations parameters identification with theoretical characteristic parameters and analysis of the probability statistical results show that DMD algorithm has strong adaptability, meanwhile the correctness of oscillations parameters identification by using the ambient signals is verified by the simulation analysis of IEEE 4 generators 2 area system and a regional power grid disturbance recording data.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

方连航,刘红岩,梁钰,林道鸿,吴强.环境激励下电力系统外在表征及振荡识别方法研究[J].电力工程技术,2019,38(5):114-120

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  • 收稿日期:2019-03-17
  • 最后修改日期:2019-04-29
  • 录用日期:2019-05-28
  • 在线发布日期: 2019-09-30
  • 出版日期: 2019-09-28
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