[发明专利]一种基于多元经验模态分解的电力系统低频振荡模式辨识方法

说明书

本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于多元经验模态分解的电力系统低频振荡模式辨识方法。包括：利用基于多元经验模态分解的改进算法对电力系统中的低频振荡信号进行预分解处理，在得到对应不同振荡模式的多个本征模函数分量后，利用Teager能量算子的快速响应能力，计算各本征模函数分量的相对能量值，再以能量作为判断依据，筛选出能够反映系统真实振荡情况的主导振荡模式并将虚假噪声部分剔除，最后通过预测误差法计算主导振荡模式所对应的振荡模式参数，即频率及阻尼比，从而完成对电力系统主导振荡模式的辨识。本方法实现了基于广域量测信息的电力系统主导振荡模式的快速、准确、以及高效辨识。

技术领域

本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于多元经验模态分解的电力系统低频振荡模式辨识方法。

背景技术

近年来，区域电网互联规模不断扩大、大容量远距离交直流输电不断增加、可再生能源大规模接入，使得区域间低频振荡已成为限制互联电网输电能力、威胁电网安全稳定运行的重要因素之一。因此，研究在全国联网、可再生能源大规模接入背景下的电力系统低频振荡辨识方法具有十分重要的现实意义和工程实用价值。

目前，电力系统的动态稳定分析方法主要分为基于电力系统数学模型的动态稳定分析方法和基于广域量测数据的动态稳定分析方法。基于电力系统数学模型的动态稳定分析方法，通常在系统稳定平衡点处线性化，得到系统的线性化状态方程和状态矩阵，根据状态矩阵的特征值和特征向量来估计系统的主导振荡模式、振荡模态、参与因子及同调机群。该方法虽可从原理上，全面、系统地评估电力系统的动态稳定性，但在实际应用中存在如下瓶颈：①电力系统元件级和系统级精确建模仍面临巨大挑战；②基于电力系统模型的稳定分析计算量随电网规模扩大而急剧增加；③基于模型的电力系统动态稳定分析方法实时性较差，难以及时跟踪电力系统运行方式变化而实时评估；④稳定分析结果仅对给定运行点有限邻域有效，当系统运行点远离所设定的运行点后，分析结果不能准确表征系统实际的动态稳定性等。因此，基于模型的电力系统动态稳定分析方法适用于电网规划、运行方式安排、安全稳定校核等离线应用场合；目前基于广域量测数据的动态稳定分析方法主要有傅立叶变换法、小波变换算法、Prony算法等。这些方法对于电力系统小干扰稳定性的研究都取得了一些成果，但仍各有欠缺之处：傅立叶变换通过频谱分析得到信号频率，但无法分析信号的阻尼特性；小波算法在傅里叶变换基础上通过小波基函数给信号加窗，能有效反映信号的时频特性，但小波变换算法因频域混叠使其分辨率有限，且小波基函数不易确定；Prony算法是一种多项式线性拟合的辨识方法，该方法首先估计可逼近实测数据的多项式，然后通过求解多项式的根来辨识系统主导振荡模式的振荡频率和阻尼比，由于该方法为线性拟合算法，因而对噪声敏感，抗噪能力差，且该算法只局限于处理电力系统大扰动信号，不适用处理电力系统的小扰动(类噪声)信号。

发明内容

针对上述现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于多元经验模态分解的电力系统低频振荡模式辨识方法，该方法克服了传统基于经验模态分解的主导振荡模式辨识方法对于复杂的多机系统辨识效率低下的不足，实现了基于广域量测信息的电力系统主导振荡模式的快速、准确、高效辨识，提升了电力系统动态稳定在线评估的快速性、准确性和鲁棒性。

为了解决基于传统经验模态分解辨识方法对于多个信道之间振荡模式难以校准，无法很好地反映整个系统内区域间振荡关系的问题，

为了解决背景技术中关于基于随机子空间的电力系统主导振荡辨识耗时较多的不足，本发明实施例提出一种基于多元经验模态分解的电力系统低频振荡模式辨识方法，以实现电力系统主导振荡模式的快速辨识，为电网运行调度人员提供快速、可靠的电网运行状态信息以改善电力系统的动态稳定性。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于多元经验模态分解的电力系统低频振荡模式辨识方法，其特征在于，所述方法包括：

1)通过基于多元经验模态分解的改进算法对电力系统中的初始振荡信号进行与分解处理，得到多个包含系统不同振荡模式的本征模函数分量；