本文選題：低頻振蕩 + 模態(tài)分析�。� 參考：《電力系統(tǒng)保護(hù)與控制》2016年22期

【摘要】：低頻振蕩模態(tài)分析為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了最基本的信息要素。針對(duì)環(huán)境激勵(lì)下PMU量測(cè)的類噪聲信號(hào),討論了自然激勵(lì)技術(shù)結(jié)合特征系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)算法(NEx T-ERA)進(jìn)行低頻振蕩模態(tài)識(shí)別的適用性,對(duì)非同步量測(cè)信號(hào)采用數(shù)據(jù)截?cái)囝A(yù)處理后,利用該方法同樣可以實(shí)現(xiàn)有效辨識(shí)。引入模糊C均值聚類算法對(duì)辨識(shí)結(jié)果中真?zhèn)文B(tài)進(jìn)行自動(dòng)拾取,提高了辨識(shí)精度。通過(guò)對(duì)IEEE4機(jī)11節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)和IEEE16機(jī)68節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的仿真數(shù)據(jù)分析,表明所提出的方法對(duì)低頻振蕩類噪聲信號(hào)具有較高的模態(tài)辨識(shí)能力和計(jì)算效率,在低頻振蕩廣域監(jiān)測(cè)中具有很好的應(yīng)用前景。
[Abstract]:The low frequency oscillation mode analysis provides the most basic information elements for the safe and stable operation of the power grid.Aiming at the noise-like signals measured by PMU under ambient excitation, this paper discusses the applicability of the natural excitation technology combined with the feature system realization algorithm (NEX T-ERA) for low frequency oscillation modal identification. After data truncation is used to preprocess the non-synchronous measurement signals,The method can also be used to realize effective identification.The fuzzy C-means clustering algorithm is introduced to automatically pick up the true and false modes in the identification results, which improves the identification accuracy.By analyzing the simulation data of 11-bus system of IEEE4 machine and 68 bus system of IEEE16 machine, it is shown that the proposed method has high modal identification ability and computational efficiency for low-frequency oscillation noise-like signal.It has a good application prospect in wide area monitoring of low frequency oscillation.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;四川省電力公司計(jì)量中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(U1134205) 中國(guó)鐵路總公司重點(diǎn)科技項(xiàng)目(2015J005-A)~~
【分類號(hào)】：TM712

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本文編號(hào)：1746034