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文檔簡介
1、隨著國內(nèi)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的建設(shè)以及廣域測量系統(tǒng)的發(fā)展及廣泛應(yīng)用,基于WAMS數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)低頻振蕩的研究愈加重要。本文圍繞基于WAMS數(shù)據(jù)展開相關(guān)研究,對低頻振蕩辨識方法,參與因子估算以及振蕩機(jī)理判據(jù)等方面進(jìn)行了深入分析。
利用廣域測量系統(tǒng)數(shù)據(jù),應(yīng)用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動隨機(jī)子空間(SSI)方法,對電力系統(tǒng)低頻振蕩模式進(jìn)行辨識。首先通過小波技術(shù)消去信號中的噪聲分量,然后消去直流分量。利用處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)造Hankcl矩陣,通過特征值分解、
2、奇異值分解得到系統(tǒng)的隨機(jī)狀態(tài)模型,對狀態(tài)矩陣進(jìn)行特征值分解,最終得到系統(tǒng)低頻振蕩模式參數(shù)。系統(tǒng)定階是隨機(jī)子空間方法用于電力系統(tǒng)低頻振蕩模式辨識的關(guān)鍵問題。穩(wěn)定圖是一種比較新穎的確定系統(tǒng)階次的方法,但該方法容易出現(xiàn)虛假模式。針對這種情況,本文對傳統(tǒng)穩(wěn)定圖方法進(jìn)行改進(jìn),消除虛假模式。本文分別對理想信號、四機(jī)兩區(qū)域系統(tǒng)仿真信號、電力系統(tǒng)WAMS數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,驗(yàn)證了該方法的有效性。
以新英格蘭10機(jī)系統(tǒng)為例,根據(jù)參與因子的物理意義
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