【摘要】：電力系統(tǒng)發(fā)生低頻振蕩時(shí),準(zhǔn)確判斷振蕩類型對確定振蕩起因和采取抑制措施至關(guān)重要。將低頻振蕩細(xì)分為局部振蕩、區(qū)間振蕩和局部—區(qū)間耦合振蕩,并從熵的基本原理出發(fā),結(jié)合不同類型低頻振蕩的振蕩能量時(shí)空分布特性,提出基于能量分布熵的低頻振蕩類型判別依據(jù)。首先利用Prony分解提取主導(dǎo)振蕩模式的電氣量數(shù)據(jù),計(jì)算各機(jī)組振蕩能量并且得到振蕩能量空間分布熵和標(biāo)幺化標(biāo)準(zhǔn)差分類指標(biāo),然后通過增加滑動窗的方式動態(tài)反映振蕩能量隨時(shí)間的變化態(tài)勢,對結(jié)果進(jìn)行曲線擬合顯示不同類型振蕩能量時(shí)空分布規(guī)律,利用熵差綜合分類判據(jù)對低頻振蕩類型加以區(qū)分。通過華北電網(wǎng)不同類型低頻振蕩仿真計(jì)算,驗(yàn)證了所述方法的有效性。
[Abstract]:When the low frequency oscillation occurs in power system, it is very important to judge the oscillation type accurately to determine the cause of oscillation and to take measures to restrain the oscillation. The low frequency oscillation is subdivided into local oscillation, interval oscillation and local-interval coupling oscillation. Based on the basic principle of entropy, combined with the spatio-temporal distribution characteristics of oscillation energy of different types of low frequency oscillations, The discriminant basis of low frequency oscillation type based on energy distribution entropy is proposed. Firstly, the electrical volume data of the dominant oscillation mode are extracted by Prony decomposition, and the oscillation energy of each unit is calculated and the entropy of the spatial distribution of oscillation energy and the classification index of standard deviation of the oscillation energy are obtained. Then by adding sliding window to reflect the dynamic change of oscillation energy with time, curve fitting is performed to show the spatial and temporal distribution of different types of oscillation energy, and the classification criterion of entropy difference is used to distinguish the low frequency oscillation types. Simulation results of different types of low-frequency oscillations in North China Power Grid demonstrate the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;南瑞集團(tuán)公司(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院)(北京);國家電網(wǎng)華中電力調(diào)控分中心;
【基金】：國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(524606160015)~~
【分類號】：TM712

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2457838