近年來,隨著電力系統(tǒng)互聯(lián)規(guī)模越來越大,我國電網(wǎng)建設(shè)成遠(yuǎn)距離、大容量、交直流混合的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),系統(tǒng)運(yùn)行方式復(fù)雜多變,低頻振蕩現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生,對(duì)電力系統(tǒng)安全運(yùn)行造成巨大威脅,同時(shí)廣域測(cè)量系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用使得基于量測(cè)信號(hào)的低頻振蕩模態(tài)辨識(shí)技術(shù)得到重視。本文旨在結(jié)合變分模態(tài)分解（VMD）和希爾伯特變換（HT）實(shí)現(xiàn)低頻振蕩模態(tài)辨識(shí)。本文首先分析了Hilbert譜分析的辨識(shí)參數(shù)與振蕩模態(tài)參數(shù)間的物理關(guān)系,由于HT變換不能有效辨識(shí)多振蕩模態(tài)信號(hào),考慮采用模態(tài)分解類算法彌補(bǔ)HT變換這一缺陷。通過比較經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和變分模態(tài)分解這兩種多振蕩模態(tài)分解算法對(duì)不同參數(shù)組合的仿真信號(hào)的分解效果,得出了變分模態(tài)分解算法在低頻振蕩模態(tài)辨識(shí)方面有更好的適應(yīng)性,提出了一種基于VMD-HT方法的低頻振蕩模態(tài)辨識(shí)新思路。然后,針對(duì)VMD-HT方法存在的端點(diǎn)效應(yīng)以及振蕩模態(tài)個(gè)數(shù)給定不準(zhǔn)確導(dǎo)致的模態(tài)混疊和虛假分量現(xiàn)象對(duì)VMD算法進(jìn)行了改進(jìn)。結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與鏡像延拓對(duì)振蕩信號(hào)端點(diǎn)處進(jìn)行處理,抑制了VMD-HT方法的端點(diǎn)效應(yīng);針對(duì)低頻振蕩信號(hào)特點(diǎn)提出了基于瞬時(shí)振幅熵的振蕩模態(tài)個(gè)數(shù)的確定策略。最后利用改進(jìn)的VMD-HT方法對(duì)多機(jī)電力系統(tǒng)低... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景和研究意義
    1.2 低頻振蕩機(jī)理研究現(xiàn)狀
    1.3 低頻振蕩分析方法研究現(xiàn)狀
        1.3.1 基于系統(tǒng)模型的低頻振蕩分析方法
        1.3.2 基于量測(cè)信號(hào)的低頻振蕩分析方法
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
第2章 VMD-HT算法原理及適用性分析
    2.1 引言
    2.2 基于HT的單一振蕩模態(tài)辨識(shí)
        2.2.1 低頻振蕩模態(tài)的解析表達(dá)形式
        2.2.2 振蕩模態(tài)特征參數(shù)的識(shí)別
        2.2.3 單一振蕩模態(tài)的判別
    2.3 基于EMD的多振蕩模態(tài)分解
    2.4 基于VMD的多振蕩模態(tài)分解
    2.5 EMD與VMD適用性分析
        2.5.1 頻率比與幅值比對(duì)EMD、VMD分解效果的影響
        2.5.2 初相位差對(duì)EMD、VMD分解效果的影響
        2.5.3 采樣時(shí)間對(duì)EMD、VMD分解效果的影響
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于BP-鏡像延拓和瞬時(shí)振幅熵的VMD算法改進(jìn)
    3.1 引言
    3.2 基于BP-鏡像延拓的端點(diǎn)效應(yīng)抑制策略
    3.3 低頻振蕩的模態(tài)混疊與虛假分量現(xiàn)象
    3.4 基于瞬時(shí)振幅熵的模態(tài)個(gè)數(shù)確定策略
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于改進(jìn)VMD-HT的低頻振蕩模態(tài)辨識(shí)
    4.1 引言
    4.2 自由振蕩和強(qiáng)迫振蕩特征分析
    4.3 基于改進(jìn)VMD-HT的低頻振蕩辨識(shí)流程
    4.4 算例分析
        4.4.1 四機(jī)兩區(qū)系統(tǒng)
        4.4.2 新英格蘭系統(tǒng)
        4.4.3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于形態(tài)濾波和Prony算法的低頻振蕩模式辨識(shí)的研究[J]. 李安娜,吳熙,蔣平,徐鋼,王成亮.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2015(03)
[2]基于四階混合平均累計(jì)量的矩陣束算法在低頻振蕩在線辨識(shí)中的應(yīng)用[J]. 胡楠,李興源,李寬,穆子龍,朱瑞可.  中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2013(07)
[3]“點(diǎn)”“域”結(jié)合法在低頻振蕩分析中的應(yīng)用[J]. 楊德昌,Christian.Rehtanz,李勇,Kay.Grner,劉前進(jìn).  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2012(09)
[4]基于受擾軌跡的低頻振蕩分析方法綜述[J]. 賈勇,何正友.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2012(11)
[5]大規(guī)模互聯(lián)電網(wǎng)低頻振蕩分析與控制方法綜述[J]. 宋墩文,楊學(xué)濤,丁巧林,馬世英,李柏青,王青.  電網(wǎng)技術(shù). 2011(10)
[6]基于EMD和SSI的電力系統(tǒng)低頻振蕩模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法[J]. 李天云,袁明哲,李軍強(qiáng),袁金騰,蔡國偉,錢康.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2011(08)
[7]基于改進(jìn)希爾伯特–黃變換算法的電力系統(tǒng)低頻振蕩分析[J]. 楊德昌,C.Rehtanz,李勇,唐巍,屈瑞謙.  中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2011(10)
[8]基于實(shí)測(cè)信號(hào)的電力系統(tǒng)低頻振蕩模態(tài)辨識(shí)[J]. 蔡國偉,楊德友,張俊豐,劉鋮.  電網(wǎng)技術(shù). 2011(01)
[9]基于小波預(yù)處理技術(shù)的低頻振蕩Prony分析[J]. 劉森,趙書強(qiáng),于贊梅,馬燕峰.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2007(04)
[10]基于模糊濾波和Prony算法的低頻振蕩模式在線辨識(shí)方法[J]. 李大虎,曹一家.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2007(01)

博士論文
[1]電力系統(tǒng)低頻振蕩的分析和控制[D]. 吳復(fù)霞.浙江大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3583172