本文關鍵詞：電力系統低頻振蕩辨識及相關算法研究　出處：《天津大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：近年來,電力系統規(guī)模不斷擴大,電網間互聯不斷增多,同時,發(fā)電機多使用快速勵磁系統卻多缺乏彼此協調,這都為低頻振蕩的發(fā)生埋下了隱患。系統弱阻尼、電網間互聯的弱聯系、快速勵磁系統的應用以及系統重負荷都成為低頻振蕩發(fā)生的原因。國內外也對低頻振蕩進行了深入的研究,WAMS/PMU系統可在線提供電力系統運行中發(fā)電機、線路、變壓器、負荷等元件的各項運行數據,為低頻振蕩的在線分析提供了幫助。Prony算法假設任何時間序列均由一系列具有一定振幅、相位、頻率和衰減因子的指數函數的線性組合構成,能夠直接提取對應振蕩信號的特征,為振蕩模式和阻尼分析提供了可能,已在電力系統低頻振蕩、負荷動態(tài)模型、阻尼控制等方面得到了廣泛研究。但Prony算法在對信號進行分析處理時對噪聲較為敏感,這是限制Prony算法發(fā)展的重要問題。本文研究的目的,是希望利用高階累積量技術,來提高已有Prony算法在進行低頻振蕩分析時的抗噪聲能力。高階累積量是現代信號處理的一種重要且有效的數學工具,是高階統計量中的一種。由于任何高斯過程的高階累積量均等于零,高階累積量在理論上可完全抑制高斯噪聲,比傳統的基于功率譜或相關函數的方法具有更好的抗噪性能。針對Prony算法抗噪性能差和高階累積量能夠抑制高斯噪聲的特點,本文提出了一種基于高階累積量的改進Prony算法,用于電力系統的低頻振蕩分析中,即將高階累積量與Prony算法相結合來提高后者進行低頻振蕩分析時的抗噪能力。通過典型含噪信號和New England 39節(jié)點算例系統的仿真驗證了所提方法在含有噪聲條件下的低頻振蕩在線分析中的正確性和有效性。
[Abstract]:In recent years, the scale of power system continues to expand, the interconnection between power grids is increasing, at the same time, the generators often use fast excitation system, but more lack of coordination with each other. These are hidden dangers for the occurrence of low frequency oscillations. Weak damping of the system and weak interconnection between power grids. The application of fast excitation system and the heavy load of the system have become the cause of low frequency oscillation, and the low frequency oscillation has also been deeply studied at home and abroad. The WAMS/PMU system can provide the running data of generators, lines, transformers, loads and other components in the power system. For the on-line analysis of low frequency oscillation, the. Prony algorithm assumes that any time series is composed of a series of linear combinations of exponential functions with certain amplitude, phase, frequency and attenuation factor. The characteristics of corresponding oscillation signals can be extracted directly, which provides the possibility for oscillation mode and damping analysis, and has been used in power system low-frequency oscillation and load dynamic model. Damping control has been widely studied, but the Prony algorithm is sensitive to noise in signal analysis and processing, which is an important problem limiting the development of Prony algorithm. It is hoped that the high-order cumulant technique will be used to improve the anti-noise ability of the existing Prony algorithm in low-frequency oscillation analysis. High-order cumulant is an important and effective mathematical tool for modern signal processing. Because the higher order cumulant of any Gaussian process is equal to zero, the high order cumulant can completely suppress Gaussian noise in theory. Compared with the traditional methods based on power spectrum or correlation function, the Prony algorithm has better anti-noise performance and higher order cumulant can suppress Gao Si noise. This paper presents an improved Prony algorithm based on higher-order cumulants for low frequency oscillation analysis of power systems. The high order cumulant is combined with the Prony algorithm to improve the anti-noise ability of the latter in the analysis of low frequency oscillation. Typical noise-containing signals and New England. The simulation of 39-bus system verifies the correctness and validity of the proposed method in the on-line analysis of low-frequency oscillation with noise.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM712

【參考文獻】

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本文編號：1432990