[发明专利]一种电力系统次同步振荡模态辨识方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统的安全稳定运行，更具体地涉及一种电力系统次同步振荡模态辨识方法。

背景技术

随着我国电网交直流互联格局逐步形成，HVDC（高压直流输电系统）、FACTS（柔性交流输电系统）等非线性装置大量加入电力系统，电力系统次同步振荡问题日益突出。次同步振荡属于系统的振荡失稳，由电力系统中一种特殊的机电耦合作用引起，会导致发电机轴系扭振不稳定甚至轴系损坏，严重威胁电力系统的安全运行。准确辨识次同步振荡各模态的幅值、频率和衰减系数等特征参数，有助于深入分析电力系统次同步振荡特性，从而有效抑制振荡，保障机组及电力系统稳定运行。

目前在次同步振荡产生机理及抑制措施等方面已有相关研究成果，但对次同步振荡电气量检测的研究相对较少。现有的次同步振荡模态分析方法主要有基于线性化系统模型的特征值分析法和复转矩系数法、时域仿真法等。对于含非线性装置的电力系统，特征值分析法难以在整个次同步范围内建立适用的数学模型；而复转矩系数法假定发电机的电磁转矩增量是发电机功率角增量和角速度增量的线性函数，因此只适用于理想化的线性模型，而现有的大电网系统是典型的非线性系统；时域仿真法采用非线性数学模型对电力系统各个部件进行详细模拟，可充分考虑各种非线性因素，但仿真时间长，计算量大，且难以鉴别各个扭振模式和阻尼特性。

随着广域测量系统的广泛应用，基于实测数据提取振荡模态为振荡分析提供了新的途径，此类方法的优势是不受系统阶数的影响，不需要事先了解系统参数和结构。目前基于实测数据的次同步振荡模态辨识方法主要有普罗尼（Prony）分析法、希尔伯特-黄变换法（HHT）、小波分析法等。郑蕤等^[1]结合时域仿真法和Prony分析法进行了次同步振荡模态特性研究，得出可能引发系统次同步振荡的模态，但Prony辨识拟合结果对噪声敏感，难以选择模型阶数。黄甲丁等^[2]采用小波滤波和希尔伯特-黄变换能提取出系统次同步谐振各分量的瞬时频率、瞬时幅值、相位等参数，但HHT方法对采样率要求过高。邓集祥等^[3]通过经验模态分解（EMD）和连续Morlet小波变换相结合的方法对系统响应曲线进行分析和检测，能检测出系统主导低频振荡模式，但小波分析法较难区分相近的频率成分，难以提取扭振模态阻尼参数。另外，现有的一些基于实测数据的次同步振荡模态辨识方法虽能提取到各模态参数，但却不能根据各振荡模式的自身特点自适应地定位扰动时段，振荡模式的时变特性需要后续工作提取。因此，现有技术难以有效辨识电力系统次同步振荡模态。

文中涉及的参考文献如下：

[1]郑蕤等.复杂交直流系统次同步振荡模态辨识及仿真验证[J].高电压技术,2010,36(12):3035-3040.

[2]黄甲丁等.基于HHT的次同步谐振参数检测方法[J].吉林电力，2009,37(3):20-23.

[3]邓集祥等.基于小波能量系数的主导低频振荡模式检测[J].电工技术学报,2009,24(8):141-146.

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种具有高辨识精度的电力系统次同步振荡模态辨识方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种电力系统次同步振荡模态辨识方法，包括步骤；

步骤1，以次同步振荡信号的模态参数为原子索引构建待辨识的次同步振荡信号原子库，并基于次同步振荡信号原子库初始化粒子群，初始化次同步振荡信号分解次数n=1；

步骤2，采用粒子群算法优化的匹配追踪法对次同步振荡信号进行原子分解，当粒子群的迭代次数达到预设的粒子群迭代总次数时，令n=n+1，然后执行步骤3；

步骤3，判断次同步振荡信号分解次数n是否达到预设的信号分解总次数，若达到，则当前信号分解得到的粒子群全局最优位置对应的原子索引为最佳原子索引，执行步骤4；若未达到，基于当前分解后的次同步振荡信号初始化粒子群后执行步骤2；

步骤4，根据最佳原子索引获得次同步振荡信号的模态参数。

步骤1中所述的次同步振荡信号原子库为阻尼正弦量原子模型，该模型中的原子索引γ＝(F,φ,ρ,t_s,t_e)，其中，F为原子频率，φ为相位，ρ为原子阻尼系数，t_s与t_e分别为阻尼正弦原子的开始与终止时刻。

上述粒子群算法为改进的粒子群算法。

步骤2进一步包括以下子步骤：