[发明专利]一种电力系统低频振荡模式参数辨识方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统信息处理领域，尤其涉及一种电力系统低频振荡模式参数辨识方法。

背景技术

随着电力系统互联程度提高、规模不断扩大、快速励磁系统的大量使用，低频振荡问题益发突出，已成为威胁系统稳定和限制互联电网传输能力的瓶颈。发现并准确掌握系统低频振荡模式参数对电力系统安全稳定运行具有重要意义。

广域量测系统（wide area measurement system，WAMS）的相量测量单元（phasor measurement unit，PMU）可以快速地同步记录广域分布的时间响应曲线，真实地反映电力系统动态行为，从实测曲线分析低频振荡模式的方法避免了模型不能准确反映电力系统特性的困难。因此，基于量测信号的低频振荡模式分析方法比基于数学模型的分析方法具有明显的优势和实用价值。基于量测信号的低频振荡模式辨识方法按照输入信号类型分类，可分为基于暂态振荡信号的方法和基于随机响应信号的方法。暂态振荡信号指系统经受明显扰动后的自由振荡响应，可用一系列复指数函数的线性组合来拟合；随机响应信号指系统正常运行情况下由负荷的小幅随机波动所激发的响应，为系统在随机激励下的全响应，一般不能直接用复指数函数的线性组合来拟合，因此基于暂态振荡信号的方法一般不能直接应用于随机响应信号辨识低频振荡模式。在实际电网中暂态振荡信号数据量小，而由负荷波动引起的随机响应信号在系统中几乎时刻存在，容易获得，基于随机响应信号的低频振荡模式辨识结果能够更好地反映系统正常运行情况下系统的小扰动稳定性。

基于随机响应信号的电力系统低频振荡模式参数辨识的困难在于电力系统随机响应信号由小幅的负荷波动所激发，其波动性不强且信号受到噪声的污染，使得信号的信噪比低，已有方法难以准确辨识低频振荡模式参数，如基于ARMA模型的方法难以准确辨识阻尼比且抗噪性不强，随机子空间方法（Stochastic Subspace Identification, SSI）易出现虚假模式，随机减量技术结合Prony的方法抗噪性不强。

综上所述，本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

在现有技术中，由于现有的基于随机响应信号的电力系统低频振荡模式参数辨识方法由于电力系统随机响应信号由小幅的负荷波动所激发，其波动性不强且信号受到噪声的污染，信号的信噪比低，难以准确辨识低频振荡模式参数，尤其难以准确辨识阻尼比，，如随机子空间方法易出现虚假模式，随机减量技术结合Prony的方法抗噪性不强，所以，现有的基于随机响应信号的电力系统低频振荡模式参数辨识方法存在抗噪性较弱，辨识准确性较差的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种电力系统低频振荡模式参数辨识方法，解决了现有的基于随机响应信号的电力系统低频振荡模式参数辨识方法存在抗噪性较弱，辨识准确性较差的技术问题，实现了基于随机响应信号的电力系统低频振荡模式参数辨识方法抗噪性较强，辨识准确性较高的技术效果。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种电力系统低频振荡模式参数辨识方法，所述方法包括：

步骤A：读取电力系统中广域量测系统记录的电网联络线功率信号；

步骤B：将所述读取的功率信号进行处理获得相应的功率波动信号；

步骤C：将所述波动信号作为基于随机减量技术的输入信号，获得系统自由衰减响应信号；

步骤D：基于总体最小二乘旋转不变子空间参数估计方法，对所述自由衰减响应信号进行模式辨识，辨识出低频振荡模式频率和阻尼比。

进一步的，所述将所述读取的功率信号进行处理获得相应的功率波动信号具体为：

将所述读取的功率信号通过数据预处理剔除异常数据，当数据出现缺失时用前一个正常数据填补缺失数据，利用减去数据均值的方法去除直流分量，得到数据长度为N的功率波动信号ΔP_ac，采样时间间隔为T_s 。

进一步的，所述步骤C：将所述ΔP_ac作为随机减量技术的输入信号，获得长度为L的系统自由衰减响应信号y(i)(i=1,2,……L)具体包括：

C1：根据式1计算ΔP_ac的标准差ΔP_std；