[发明专利]一种电力系统低频振荡检测方法

说明书

技术领域

本发明属于电力系统信息化技术领域，更为具体地讲，涉及一种电力系统低频振荡检测方法。

背景技术

低频振荡是现代电力系统中发生频繁、对电力系统稳定运行造成严重影响的一类事故，其已成为威胁互联电网安全稳定运行、制约电网传输能力的重要因素之一。

目前研究电力系统低频振荡问题的方法主要可分为两种：第一种是以电力系统结构模型为基础，通过模型参数建立微分方程，根据李亚普诺夫稳定性第一定理分析系统的稳定性，主要以特征根QR法为代表。但该方法受制于模型的阶数和参数不精确性以及建模动态和交互模态的影响，往往增加了应用的难度，分析结果的准确性难以保证；第二种方法是采用现代信号处理方法分析低频振荡信号特征，主要以FFT算法、小波分析法、Prony算法为代表，但由于电力系统自身的高维、强非线性等特点以及各种信号处理方法的适应环境不尽相同，因此各种方法的应用都存在一些困难，其中，FFT算法通过频谱分析可得到信号频率，但其无法分析信号的阻尼特性；小波分析难以解决频率交叠和自适应小波基问题；Prony算法和ARMA算法受噪声、系统实际阶数的影响较大，带噪声的非线性、非平稳信号处理结果的精度受到了质疑。

近年来，结合电力系统广域测量系统（WAMS）在世界各国电网得到广泛应用，发展基于实测信号的非平稳信号分析方法意义重大。一种新兴非线性非平稳数据处理HHT（Hilbert-Huang transform，HHT）方法被引入电力系统低频振荡信号分析领域，但是该方法缺乏理论基础，算法分析过程中存在的端点效应、过筛引起的阻尼损失以及算法本身的模态混叠问题，限制了该算法应用范围。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种电力系统低频振荡检测方法，以克服端点效应、过冲和欠冲现象，同时降低模态混叠现象以及阻尼损失问题。

为实现上述发明目的，本发明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)各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；