本文關(guān)鍵詞：基于Prony法的電力系統(tǒng)低頻振蕩分析

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【摘要】：低頻振蕩現(xiàn)象是危害電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的常見問題,屬于小擾動穩(wěn)定問題的范疇,嚴重時,甚至?xí)䦟?dǎo)致整個系統(tǒng)的崩潰。隨著電力系統(tǒng)發(fā)展速度的日益加快,電網(wǎng)規(guī)模不斷擴大,低頻振蕩問題也隨之越來越突出。如何有效地辨識出電力系統(tǒng)低頻振蕩信號的具體模態(tài)信息,以便于進一步采取有效的抑制措施,是一個具有重要意義的研究課題。Prony分析方法是求解信號信息的常用方法,它利用指數(shù)函數(shù)的衰減線性組合來擬合等間隔采樣數(shù)據(jù),能夠有效地求取低頻振蕩信號的幅值、相位、頻率及衰減因子,是一種使用線性方程組求解非線性問題的分析方法。對特征方程系數(shù)的求解是整個Prony算法的核心,傳統(tǒng)的求解方法是利用Prony算法的法方程形式進行求解,這種方法所選取的方程階數(shù)較大,會導(dǎo)致系數(shù)矩陣發(fā)生奇異,數(shù)值條件變差,影響方程的求解。為此,提出一種基于殘差迭代的方法。驗證結(jié)果表明,該方法只需選取比方程系數(shù)矩陣的有效秩稍大甚至相等的階數(shù)值,就可有效求取信號的參數(shù),求解結(jié)果精度高,方程求解的數(shù)值穩(wěn)定性好。上述基于殘差迭代的Prony法需要構(gòu)建法方程,計算量大,同時在階數(shù)選取為有效秩時,無法對含快速衰減分量的信號進行有效求取。因此,提出吉文斯迭代方法對信號進行求解。該方法不用進行法方程變換,可以直接求取特征方程系數(shù),當階數(shù)值取為有效秩時,無論是對不含快速衰減分量的信號,還是含有快速衰減分量的信號,吉文斯迭代方法都能有效地求取信號的參數(shù)。經(jīng)過算例分析,驗證了吉文斯迭代方法在處理不含快速衰減分量的信號和含快速衰減分量的信號時,無論階數(shù)值大于有效秩,還是等于有效秩,該方法都能有效地對信號參數(shù)進行求取。
【關(guān)鍵詞】：低頻振蕩 Prony算法 法方程 殘差迭代 吉文斯迭代
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM712
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究的背景及意義10
• 1.2 低頻振蕩10-11
• 1.2.1 定義及分類10-11
• 1.2.2 低頻振蕩的產(chǎn)生機理11
• 1.3 研究方法及現(xiàn)狀11-17
• 1.3.1 線性理論分析方法11-13
• 1.3.2 非線性理論分析方法13-17
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容17-18
• 第2章 Prony法低頻振蕩辨識18-31
• 2.1 引言18
• 2.2 Prony算法的作用機理18-19
• 2.3 Prony法的類別19-26
• 2.3.1 基本Prony方法19-20
• 2.3.2 擴展Prony方法20-25
• 2.3.3 迭代Prony算法25-26
• 2.4 Prony算法與傅氏變換算法的比較26-27
• 2.5 衡量擬合程度的指標27-28
• 2.6 Prony算法的參數(shù)選擇28-29
• 2.7 本章小結(jié)29-31
• 第3章 基于法方程形式求取特征方程系數(shù)的計算方法31-47
• 3.1 引言31
• 3.2 求取特征方程系數(shù)的傳統(tǒng)計算方法31-35
• 3.3 殘差迭代計算方法35-40
• 3.3.1 迭代求解特征方程系數(shù)35-37
• 3.3.2 殘差迭代Prony法具體步驟37-40
• 3.4 算例分析40-46
• 3.4.1 含快速衰減分量的信號40-44
• 3.4.2 不含快速衰減分量的信號44-46
• 3.5 本章小結(jié)46-47
• 第4章 迭代吉文斯變換法求解特征方程系數(shù)47-56
• 4.1 引言47
• 4.2 吉文斯變換原理47-49
• 4.3 吉文斯變換應(yīng)用于Prony法中的作用原理49-50
• 4.4 吉文斯迭代50-51
• 4.5 算例分析51-55
• 4.5.1 吉文斯變換方法和殘差迭代法的計算結(jié)果比較51-53
• 4.5.2 吉文斯變換方法和吉文斯迭代方法的計算結(jié)果比較53-55
• 4.6 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-57
• 參考文獻57-61
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文61-62
• 致謝62-63
• 研究生履歷63

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本文編號：1099232