【电力系统低频低频振荡参数辨识分析2300字】

电力系统低频低频振荡参数辨识分析目录TOC\o"1-2"\h\u25513电力系统低频低频振荡参数辨识分析 162531.1基于正功率谱密度的模态阶数估计方法 1237661.2基于SVD分解的改进Morlet小波变换 2195651.3基于改进小波变换的电力系统低频振荡模态在线辨识 4226241.4算例分析 51.1基于正功率谱密度的模态阶数估计方法1.1.1量测数据的协方差分析和正功率谱密度矩阵信号的协方差可定义为[13]：(3-1)信号的频率相应函授以及进行傅里叶变换得到的信号相关函数都可以对信号的功率谱密度成功获取：(3-2)式中为功率谱密度的信号矩阵，为在有关研究中的最高延迟点数量。在正功率谱密度矩中仅有功率谱密度矩阵一半的阶数，出现的干扰因素也相对比较少，因此可以选择正功率谱密度矩阵对待辨识系统中存在的阶次进行确定，如下所示能够看出其关系[50]：(3-3)把上面两个式子放到一起比较，我们可以发现，得到正功率谱密度矩阵和功率谱密度矩阵的相关关联：(3-4)所以，能够推导出下面式子：(3-5)1.1.2待辨识系统的阶次确定依照上面章节情况，能够得到：(3-6)基于上述方程的各个点的相关方程我们可以将其进行分开讨论：(3-7)这里；；;,)。由不同点给出的的相关奇异值构成的向量：(3-8)式这里面的代表了其中的相关点的数量。1.2基于SVD分解的改进Morlet小波变换1.2.1基于SVD分解的数据缩减方法本文，基于上述章节情况，采用了相关算法，最终结果得以实现，接下来，通过矩阵来进行运算，优化得到最终结果，如下所示:(3-9)我们可以假设：(3-10)这里：],表示的相关假矩阵,表示了相关方程的矢量。1.2.2连续Morlet小波变换参数辨识本系统所研究的相关信号是按照一定得规律进行变化的，所以，为了便于研究，本文引入了小波的相关理论，这里运用的小波能够根据实际情况将其作为基础小波，所有单元的幅值都是以指数级在下降，为了能够较好的对其进行模拟，我们将作小波定义为：(3-11)基于上述章节里提到的里的各个分量来进行相关转换，能够得出小波系数矩阵(3-12)这里代表了维度数；为信号的时域点数；为信号个数；表示阶数。(3-13)式中为所采用的尺度。对进行分解(3-14)式中；；;,σik2,…σikn)。由的第一奇异值组成的向量：(3-15)针对于里的极限值来得出其对应的，能够根据上面方程得到阶和的关系，见下方程：(3-16)(3-17)1.3基于改进小波变换的电力系统低频振荡模态在线辨识根据上述章节的表述，本章节将给出电力线系统进过一些列转换后，得到相关信号，最终得到其模态信息。具体流程如图1所示。图3-1基于改进小波变换低频振荡模态辨识流程图通过上面能够发现，这个方式必须得先得到其协方差相关信息，然后对其进行研究、判断，然后经由一些列转换，得到其具体的阶数，然后运用本研究引入的小波，将其转换成我们想要得到的信息。1.4算例分析1.4.1算例1—4机2区域系统下图中，我们能够看出，4号中的第2区域如图3-2所示。图3-24机2区域系统单线图这里我们将扰动设置在在上图的8处，给出三相瞬时性短路故障，持续时间,系能够得出系统的P的变化如图3-3所示。图3-3各发电机输出有功功率能够通过上图看出，发电机相关曲线呈越来越平稳态势，加入了相关算法后，又对相关模型进行优化，其中算法中采用发电机的有功作为输入。改进后模型曲线如下图。图3-4基于正功率谱密度的定阶结果上面图中，我们能够看出来，有2个峰谷数值，那么，这个时候，我们将其称为2阶，其他的不再其中的情况，我们暂时不予分析，经过此情况变换后的结果，见下列表格3-1所示。表3-1三种方法计算结果对比方法模式1模式2频率/Hz阻尼比/%频率/Hz阻尼比/%Prony0.50505.57870.871812.2363小波变换0.49874.45830.90038.7563改进小波变换0.49754.34320.90118.3452我们对上面表格进行分析、对比，能够看出，几种方式情况下的结果不一样，第一种方法频率为0.5050的情况下，阻尼比约为5.58，第二种方法下，频率为0.4987，阻尼比约为4.46，第三种情况下，频率为0.4975，阻尼比约为4.34，在模式2情况下，第一种方法频率为0.8718，阻尼比约为12.24，第二种方法频率为0.9003时候，阻尼比约为8.76，第三种方法，在频率为0.9011时候，阻尼比约为8.35，相关计算结果如下表。表3-2QR法计算结果模式实部虚部频率/Hz阻尼比%1-0.52565.79760.92279.02952-0.53935.59900.89119.58913-0.08601.13880.49962.7403经过分析、对比上面两个表格的数据、情况，我们能够知道，本文研究的方法，能够更精确的辨识系统振荡的模态参数。1.4.2算例2-EPRI-36节点系统图3-5EPRI-36节点系统单线图相关结构图如图所示，根据对其给出相关分析，其中涉及到图中不同电机的相关信息，见表格3。在情况1处设置干扰，首先对形成的正功率谱密度矩阵进行奇异值分解，如图3-6所示，能够得出其具体的阶数为。表3-3节点系统特征值计算结果模式实部虚部频率/Hz阻尼比/%1-5.781514.48522.305437.06962-0.792411.47331.82606.89003-0.911510.34861.64708.77364-0.61807.85941.25097.83865-0.67397.15721.13919.37386-0.26816.15860.98024.34847-0.05494.88540.77751.1231图3-6基于正功率谱密度的定阶结果建立了相关模型后，根据上述的矩阵方程，能够得到下表信息。表3-4扰动1下辨识结果模式频率/Hz阻尼比/%11.81217.023921.61238.575231.17749.074940.77650.5340经由比较上面表格的得到的结果，针对于干扰1的情况下，其内部给出几个不同的模式，其相关f为、、及，能够一一对应到表格里的f为,、及几个情况。然后引用法能够明显的看出，这里给出的针对数据缩减的改进小波变换方法能够精确的辨识出相关的信息。扰动2：在处设定时长为的三相短路故障。我们假定系统中各发电机相关位置都有，运用系统中台发电机的P作为输入。然后，对形成的正功率谱密度矩阵进行奇异值分解，如图3-7所示，能够得到具体的阶数为3。采用改进的小波变换方法所得辨识结果如表3-5所示根据表5能够得出，算例2中设置的情况会引发出几个不同的振荡模式，振荡f分别为、及。相比较表3-3能够得出上面几个f的振荡模式与小干扰稳定分析中的、及的振荡模式大概差不多。图3