[发明专利]一种电力系统低频振荡参数辨识方法和装置

权利要求书

1.一种电力系统低频振荡参数辨识方法，其特征在于，包括：

基于Esprit算法将电力系统的振荡信号转换为按指数规律变化的正弦信号与白噪声的组合的振荡信号模型；并将所述信号振荡模型转换为向量形式n为采样时刻；

将电力系统实际测量振荡信号转换为Hankel数据矩阵Y；对所述Hankel数据矩阵Y进行奇异值分解，得到信号子空间V_s和噪声子空间V_n；

基于所述信号子空间V_s和噪声子空间V_n构建可逆矩阵Ψ，以使V₂＝V₁Ψ，其中，V₂＝V_s^↑，↑和↓分别表示矩阵删除第一行和最后一行后得到的新矩阵；获取所述可逆矩阵Ψ的特征值，基于所述特征值获取振荡信号中各分量的频率、衰减系数和阻尼比。

2.根据权利要求1所述的电力系统低频振荡参数辨识方法，其特征在于，所述振荡信号模型为：

上式中，△t为采样周期；p为信号模型的阶数；A_m、θ_m、f_m和α_m分别是第m个衰减分了的幅值、初始相位、频率和衰减系数；w(n)为表示均值为0的高斯白噪声；z_m为信号极点；j为虚数单位。

3.根据权利要求2所述的电力系统低频振荡参数辨识方法，其特征在于，将所述信号振荡模型转换为向量形式具体包括：

定义向量其中M＞p；

将振荡信号模型写为向量形式：

其中，

Φ＝diag(z₁,z₂,…,z_p)

上式中，z_m(m＝1,2,…p)确定了振荡信号中各分量的频率和阻尼，并决定旋转因子Φ，基于所述旋转因子Φ求取信号极点。

4.根据权利要求3所述的电力系统低频振荡参数辨识方法，其特征在于，将电力系统实际测量振荡信号转换为Hankel数据矩阵Y，具体包括：

根据实际测量的振荡信号数据序列y(0),y(1),...,y(N-1)，构建Hankel数据矩阵Y：

式中，L＞p；M＞p；L+M-1＝N。

5.根据权利要求4所述的电力系统低频振荡参数辨识方法，其特征在于，对所述Hankel数据矩阵Y进行奇异值分解，具体包括：

对所述Hankel数据矩阵Y进行奇异值分解，得到：

上式中，svd表示奇异值分解；上标H表示共轭转置；U^HU＝I；V^HV＝I；I为单位矩阵；U∈C^L×L；V∈C^M×M；Σ∈R^L×M为对角阵，对角元素为矩阵Y的奇异值σ₁,σ₂,…,σ_p,σ_p+1,…,σ_max(L,M)的降序排列；V_s和V_n分别表示信号子空间和噪声子空间。

6.根据权利要求5所述的电力系统低频振荡参数辨识方法，其特征在于，基于所述信号子空间V_s和噪声子空间V_n构建可逆矩阵Ψ后，还包括：

基于V₁和V₂构建矩阵[V₁ V₂]，并进行奇异值分解将分为4个p×p的矩阵：

得到