電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法，包括：a)向仿真電力系統(tǒng)注入隨機性質(zhì)的小幅擾動信號{u(t)}，采集所述仿真電力系統(tǒng)的小幅波動響應(yīng)信號{x0(t)}，所述t=1,2…N，N為{x0(t)}的數(shù)據(jù)總個數(shù)；b)采用聚合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解處理所述小幅波動響應(yīng)信號{x0(t)}，提取系統(tǒng)本征模態(tài)分量；c)采用自回歸模型擬合所述系統(tǒng)本征模態(tài)分量，辨識電網(wǎng)低頻振蕩特征參數(shù)。在電網(wǎng)正常運行情況下，對于基于因負(fù)荷投切等隨機性質(zhì)小擾動引起的類噪聲信號，能夠有效消除諸如測量擾動等外在噪聲的影響作用，避免模態(tài)混淆等問題，準(zhǔn)確提取電網(wǎng)低頻振蕩特征信息，有助于在日常正常運行狀態(tài)下電網(wǎng)運行調(diào)度部門及時準(zhǔn)確掌握系統(tǒng)動態(tài)特性，制定有效預(yù)防控制措施來提高互聯(lián)電網(wǎng)的安全運行能力。
【專利說明】電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本申請關(guān)于一種基于聚合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的電網(wǎng)(電力系統(tǒng))低頻振蕩特征辨識方法，屬于電網(wǎng)穩(wěn)定分析【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著電網(wǎng)互聯(lián)程度的不斷提高，電網(wǎng)運行方式愈加復(fù)雜，極大增加了電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行的難度，其中低頻振蕩問題日益嚴(yán)重，直接影響電網(wǎng)運行可靠性。全面及時準(zhǔn)確的掌握互聯(lián)電網(wǎng)的動態(tài)特性，其重要性愈加明顯。
[0003]廣域測量系統(tǒng)有效實現(xiàn)了同一參考時間框架下電網(wǎng)內(nèi)各地點的實時穩(wěn)態(tài)、動態(tài)信息的準(zhǔn)確捕捉，為分析和控制大規(guī)?；ヂ?lián)電網(wǎng)奠定了有利的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，利用這一信息資源提取電網(wǎng)振蕩特性的可行性已得到了理論證明，這一思路在電網(wǎng)運行調(diào)度部門中也已獲得了較廣泛的實際應(yīng)用。
[0004]觀察發(fā)現(xiàn)，電網(wǎng)廣域測量信號可主要分為兩大類，分別是電網(wǎng)內(nèi)某種擾動后一定幅度的振蕩過程信號、由負(fù)荷切換等小幅隨機擾動引起的類似噪聲信號的小幅波動信號。其中，基于電網(wǎng)內(nèi)某種擾動后振蕩過程數(shù)據(jù)的系統(tǒng)特性分析在實際工程中應(yīng)用更為普遍。但是，這種方法只適合在互聯(lián)電網(wǎng)發(fā)生較明顯振蕩時使用。一般來說，在實際電網(wǎng)中明顯擾動發(fā)生概率卻相對較小，數(shù)據(jù)量有限，難以及時準(zhǔn)確地反映電網(wǎng)當(dāng)前運行特性，這些都在一定程度上限制了該思路的全面應(yīng)用。而另一方面，觀察多個實際電網(wǎng)不同時間段廣域測量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，電網(wǎng)日常運行過程中，即使正常運行狀態(tài)下，由于時刻存在負(fù)荷投切等隨機性質(zhì)的小擾動，電網(wǎng)內(nèi)各信號均存在類似噪聲信號的小幅度波動。這種類噪聲信號幾乎時刻存在，易于采集，數(shù)據(jù)量豐富，可以及時反映互聯(lián)電網(wǎng)當(dāng)前運行特性，適用性更為理想。
[0005]因此，有必要提供一種新的電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明提供一種新的電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法。
[0007]本發(fā)明提供一種電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法，包括如下步驟:
[0008]a)向仿真電力系統(tǒng)注入隨機性質(zhì)的小幅擾動信號lu(t)}，采集所述仿真電力系統(tǒng)的小幅波動響應(yīng)信號{Xcl(t)}，所述t=l，2...N，N為 Ixtl(t)}的數(shù)據(jù)總個數(shù)；
[0009]b)采用聚合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解處理所述小幅波動響應(yīng)信號Ixtl (t) }，提取系統(tǒng)本征模態(tài)分量;
[0010]c)采用自回歸模型擬合所述系統(tǒng)本征模態(tài)分量，辨識電網(wǎng)低頻振蕩特征參數(shù)。
[0011]所述步驟b)包括:
[0012]bl)對所述小幅波動響應(yīng)信號進(jìn)行零化預(yù)處理，計算平穩(wěn)零均值時序信號{x(t)},
【權(quán)利要求】
1.一種電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法，其特征在于，包括如下步驟： a)向仿真電力系統(tǒng)注入隨機性質(zhì)的小幅擾動信號Iu(t)}，采集所述仿真電力系統(tǒng)的小幅波動響應(yīng)信號{Xcl(t)}，所述t=l，2--?N，N為 Ixtl(t)}的數(shù)據(jù)總個數(shù)； b)采用聚合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解處理所述小幅波動響應(yīng)信號Ixtl(t)}，提取系統(tǒng)本征模態(tài)分量; c)采用自回歸模型擬合所述系統(tǒng)本征模態(tài)分量，辨識電網(wǎng)低頻振蕩特征參數(shù)。
2.如權(quán)利要求1所述的電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法，其特征在于，所述步驟b)包括： bl)對所述小幅波動響應(yīng)信號進(jìn)行零化預(yù)處理，計算平穩(wěn)零均值時序信號Ix(t)}，

3.如權(quán)利要求2所述的電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法，其特征在于，所述步驟c)包括：(l)建立所述系統(tǒng)本征模態(tài)分量
4.如權(quán)利要求1-3中任意一項所述的電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法，其特征在于,還包括初始化步驟: 建立所述仿真電力系統(tǒng)、基于聚合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的類噪聲信號處理模塊及采用自回歸模型的低頻振蕩特征參數(shù)分析模塊，其中: 所述仿真電力系統(tǒng)，包括發(fā)電機、負(fù)荷及變壓器； 所述類噪聲信號處理模塊，用于從類噪聲信號中提取系統(tǒng)本征模態(tài)分量； 所述低頻振蕩特征參數(shù)分析模塊，用于采用自回歸模型擬合所述系統(tǒng)本征模態(tài)分量，并辨識低頻振蕩模式頻率和阻尼比。
5.如權(quán)利要求4所述的電網(wǎng)低頻振蕩類噪聲信號辨識方法，其特征在于，所述步驟b24)中的限制條件是: 1)信號極值點和過零點的數(shù)目應(yīng)該相等或最多相差I(lǐng) ;2)信號上任意一點由局部極大值定義的上包絡(luò)線和由局部極小值定義的下包絡(luò)線的均值為0,即信號關(guān)于時間軸局·部對稱。
【文檔編號】G06K9/62GK103530650SQ201310485503
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年10月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月16日
【發(fā)明者】吳超, 門錕, 涂亮 申請人:深圳大學(xué), 南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司