【摘要】：近十年電力系統(tǒng)規(guī)模化新能源并網(wǎng)及大容量電力電子設(shè)備的廣泛應(yīng)用,使得電力系統(tǒng)受擾機(jī)率增大,擾動(dòng)后的電力系統(tǒng)電氣量呈現(xiàn)出較強(qiáng)的非平穩(wěn)、非線性的振蕩特征。電力系統(tǒng)擾動(dòng)已經(jīng)嚴(yán)重威脅到系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行,受擾系統(tǒng)的振蕩參數(shù)提取已經(jīng)成為分析電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)主要技術(shù)手段。基于上述狀況,本文主要工作如下:1、通過(guò)當(dāng)前電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),分析出主要擾動(dòng)類型以及其危害,對(duì)擾動(dòng)行為分析方法進(jìn)行歸類。2、分析當(dāng)前電力系統(tǒng)擾動(dòng)信號(hào)的基本特征,并對(duì)電力系統(tǒng)多模態(tài)耦合的擾動(dòng)信號(hào)中的固有模態(tài)分量的提取過(guò)程進(jìn)行歸納總結(jié),在此基礎(chǔ)上分析提取方法的差異性,闡述了迭代濾波算法和基于FP函數(shù)的自適應(yīng)迭代濾波算法。3、對(duì)電力系統(tǒng)功率低頻振蕩現(xiàn)象的負(fù)阻尼機(jī)理進(jìn)行簡(jiǎn)要分析,通過(guò)對(duì)機(jī)理認(rèn)識(shí),獲取低頻振蕩所需辨識(shí)參數(shù),根據(jù)電力系統(tǒng)實(shí)際振蕩行為提出振蕩信號(hào)的數(shù)學(xué)模型,利用Hilbert變換和最小二乘方法對(duì)提取分量進(jìn)行參數(shù)擬合,最后利用電力系統(tǒng)低頻振蕩仿真算例對(duì)本文算法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。4、將自適應(yīng)迭代濾波算法引入到電力系統(tǒng)電能質(zhì)量分析中,首先闡述電力系統(tǒng)中常見(jiàn)電能質(zhì)量擾動(dòng)類型以及相應(yīng)的指標(biāo),根據(jù)不同的電能質(zhì)量類別,有側(cè)重地進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),最后對(duì)仿真算例進(jìn)行分析來(lái)驗(yàn)證本文算法的適應(yīng)性。
【圖文】：

-imf1 為噪聲項(xiàng)，A-imf2 和 A-imf3 分量具有明顯的周期特征，為時(shí)，利用 EMD 對(duì)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行分解，結(jié)果如圖 3-5 所示，EMD 分量，1 個(gè)趨勢(shì)分量，其中，E-imf1 為噪聲分量，E-imf2、E-im 分量，，EMD 分解結(jié)果中周期性 IMF 分量多于測(cè)試信號(hào)中包含的

138kV系統(tǒng)實(shí)測(cè)信號(hào)頻譜分布
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM712

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2567132