[发明专利]一种电力系统低频振荡检测方法

权利要求书

1.一种电力系统低频振荡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）、采集一段电网的功角或功率作为电力系统低频振荡采样信号x(t)，该低频振荡采样信号x(t)可以是实测采样信号，也可以是测量仪器的滤波信号和存储设备保持的历史数据；

（2）、对低频振荡采样信号x(t)利用FIR（Finite Impulse Response，有限长单位冲激响应）滤波器进行低通滤波，将高于5Hz的高频噪声成分滤除，以保证低频振荡采样信号x(t)的纯净度；

（3）、对低频振荡采样信号x(t)的所有采样点求算数平均值x′，该算数平均值表征该段低频振荡采样信号x(t)的直流成分x′，然后将低频振荡采样信号x(t)个采样点减去直流成分x′，得到对称化的低频振荡采样信号x′(t)；

（4）、经验模态筛分

4.1）、提取低频振荡采样信号x′(t)的所有极大值点和极小值点，构成极大值序列以及极小值序列；

4.2）、基于B样条曲线，对极大值序列中每三个点进行插值，得到多段分段B样条曲线，并按分段定理拼接起来，得到低频振荡采样信号x′(t)上包络线；基于B样条曲线，对极小值序列中每三个点进行插值，得到多段分段B样条曲线，并按分段定理拼接起来，得到低频振荡采样信号x′(t)下包络线；

4.3）、采用基于ARMA（Auto-Regressive and Moving Average，自回归滑动平均）模型的端点预测算法，分别利用低频振荡采样信号x′(t)上下包络线本身的数据趋势预测各自端点极值点之外的包络线，预测点数为距离端点极值点20个采样点，超过的包络线采用镜像延拓方法进行预测；

低频振荡采样信号x′(t)上下包络线分别加上各自预测的包络线，得到新的上下包络线，然后，将新的上下包络线进行平均，得到的均值包络m₁₀；

4.4）、用低频振荡采样信号x′(t)减去均值包络m₁，得到差值信号h₁：

h₁=x′(t)-m₁                            （1）

4.5）、判断差值信号h₁是否满足本征模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）的限制条件：

a）、在整个差值信号h₁范围内，其极值点数目和过零点数目相等或至多相差一个；

b）、对差值信号h₁上的任意一点，由信号的局部极大值点定义的上包络线和信号的局部极小值点定义的下包络线的平均值为零，即上包络线和下包络线相对于时间轴局部对称；

如果不满足，则将差值信号h₁作为低频振荡采样信号x′(t)，重复步骤4.1）~4.4），直到满足为止；

4.6）、将得到的满足本征模态函数限值条件的差值信号h₁作为低频振荡采样信号x′(t)的第一个本征模态分量c₁，它包含了低频振荡采样信号x′(t)最高频率或最短周期成分；用低频振荡采样信号x′(t)减去第一个本征模态分量c₁得到去掉高频成分的残余信号r₁；

4.7）、将残余信号r₁作为低频振荡采样信号x′(t)重复步骤4.1）~4.5），将得到的满足本征模态函数限值条件的差值信号h₁作为低频振荡采样信号x′(t)的第二个本征模态分量c₂，然后用残余信号r₁减去第二个本征模态分量c₂得到残余信号r₂；

4.8）、判断是否满足停止筛分条件：

E_ri/E_r(i-1)<ε₁，且E_r/E_x<ε₂，                                    （2）

其中，E_ri、E_r(i-1)为相邻两个本征模态分量筛分后的残余信号r_i、r_(i-1)的振动能量，E_x为低频振荡采样信号x′(t)的振动能量，ε₁为两个相邻本征模态分量残余信号能量差阈值，ε₂为残余信号与低频振荡采样信号x′(t)能量差阈值，i为当前本征模态分量筛分次数；

如果不满足，则将残余信号r₂作为低频振荡采样信号x′(t)重复步骤4.1）~4.5）进行筛选，将得到的满足本征模态函数限值条件的差值信号h₁作为低频振荡采样信号x′(t)的第三个本征模态分量c₃，然后用残余信号r₂减去第三个本征模态分量c₃得到残余信号r₃；然后接着判断是否满足停止筛分条件；

如果仍然不满足，则将残余信号r₃作为低频振荡采样信号x′(t)重复进行本征模态分量的筛分和停止筛分条件的判断，直到满足为止，得到n个本征模态分量c₁,c₂,…c_n；

（5）、通过本征模态分量的希尔伯特解析变换，将本征模态分量c₁,c₂，…c_n与低频振荡模态物理意义联系，然后进行分析辨识，得到低频振荡采样信号x′(t)各低频振荡模态参数。