基于类噪声数据的电力系统低频振荡模式辨识方法及应用.pdf

电力系统低频振荡是指电力网络中的一种不稳定现象，通常发生在大电力系统中，频率范围在0.1至2赫兹之间。这种振荡模式的识别对于保障电力系统的安全稳定运行至关重要，因为它们可能导致电网设备的损坏、输电效率下降甚至大面积停电。本文将详细阐述一种基于类噪声数据的电力系统低频振荡模式在线辨识方法及其应用。 低频振荡的监测是电力系统监控中的重要环节。传统的监测方法往往受到数据质量和分析手段的限制，难以有效识别出微弱的低频振荡信号。针对这一问题，柳勇军和时伯年提出的新型辨识方法利用类噪声数据，即正常运行时电力系统中存在的微小波动，来提取低频振荡模式。 该方法的核心在于采用ARMA（自回归移动平均）模型对类噪声PMU（相量测量单元）数据进行预处理。PMU是一种先进的测量设备，能够实时提供高精度的电压和电流相量信息。通过对多个PMU站点的类噪声数据进行ARMA计算，可以获取各个测点的低频振荡信息。接着，运用聚类分析方法，将这些信息整合成系统的整体振荡模式。 当电力系统发生低频振荡事件时，通过比较扰动前后的低频振荡模式差异，可以判断振荡类型。例如，如果振荡模式的阻尼比显著变化，可能表明发生了强迫振荡，即由外部扰动引起的不自然振荡。为了进一步验证判断结果，论文中提到了势能增量分布法。这种方法基于系统能量变化的分析，通过分析振荡过程中势能的变化情况，可辅助确认低频振荡的性质。 实际应用中，该方法结合了中国南方电网的一次低频振荡事故案例。通过对比分析，不仅确定了振荡类型，而且通过势能增量分布法的验证，提高了识别的准确性和可靠性。 基于类噪声数据的低频振荡模式在线辨识方法为电力系统的状态监测提供了新的思路。它能够有效地从大量的噪声信号中提取关键信息，提高了低频振荡的识别能力，对于预防和控制电力系统中的不稳定现象具有重要意义。此外，这种方法也为未来电力系统的智能监控和故障诊断提供了理论和技术支持。