[发明专利]一种基于稳态学习机制的电网低频振荡模糊综合预警方法

摘要

本发明公开了一种基于稳态学习机制的电网低频振荡模糊综合预警方法，其特征是，包括以下步骤：1)确立预警指标；2)制定稳态下功率波动学习机制；3)使用滑动窗技术对本窗口内数据进行预处理并计算预警指标值；4)使用模糊层次分析法计算当前电力系统低频振荡安全状态分值，给出安全等级实现快速预警；5)当所处状态非安全时，导出当前窗口振荡数据，启动模式辨识程序。本发明所达到的有益效果：通过快速预警与模式辨识相结合的方法可以有效弥补传统预警速度慢、存在误报、依赖电网模型的不足，实现了在仅提供实测数据的条件下，不仅能快速准确给出电网低频振荡安全状态，而且也能给调度员提供有利的模态信息采取抑制措施。

主权项

1.一种基于稳态学习机制的电网低频振荡模糊综合预警方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1)数据预处理，确立四项预警指标：信号幅值、峰峰值持续周期数、动态阻尼比和信号频率；步骤2)使用滑动窗技术对本窗口内数据进行预处理并计算四项预警指标值；步骤3)通过广域测量系统对机组有功功率或联络线有功功率历史数据进行监测，引入神经网络对历史波动值进行学习，制定稳态下的功率波动学习机制，预测有功功率波动值δ；步骤4)基于模糊层次分析法，对四项预警指标值，结合有功功率波动值δ建立电力系统低频振荡综合评价模型，计算当前电力系统低频振荡安全状态分值S，给出安全等级并实时更新数据；步骤5)当所处状态为非安全时，记录告警时间，并截取振荡波形，对其进行并行复合形态滤波器滤波，采用基于奇异值定阶的TLS‑ESPRIT辨识方法获取模式参数。