[发明专利]一种电力系统功率振荡路径识别方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种电力系统功率振荡路径识别方法，其特征在于，包括：

根据电力系统中各发电机组各自对应的发电机功率信号，确定主导发电机功率信号；

确定与多个主导发电机功率信号均具有强相关性的目标功率信号，所述目标功率信号包括电力系统中的节点功率信号和/或支路功率信号；

确定每个主导发电机功率信号与每个目标功率信号之间的独立相关性，其中，一个目标功率信号为一个节点功率信号或一个支路功率信号；

根据获取到的所有独立相关度，确定所述电力系统功率振荡路径。

2.根据权利要求1所述的电力系统功率振荡路径识别方法，其特征在于，所述根据电力系统中各发电机组各自对应的发电机功率信号，确定主导发电机功率信号，具体包括：

根据电力系统中各发电机组各自对应的发电机功率信号，得到每个发电机组功率信号对应的自功率谱密度函数；

筛选出功率谱密度均处于预设阈值内的自功率谱密度函数，并将与筛选出的自功率谱密度函数对应的发电机功率信号设定为主导发电机功率信号。

3.根据权利要求2所述的电力系统功率振荡路径识别方法，其特征在于，所述根据电力系统中各发电机组各自对应的发电机功率信号，得到每个发电机组功率信号对应的自功率谱密度函数，具体包括：

对电力系统中各发电机组各自对应的发电机功率信号进行傅里叶变换，得到对应的正弦波信号；

对每个正弦波信号进行处理，得到对应的自功率谱密度函数。

4.根据权利要求1所述的电力系统功率振荡路径识别方法，其特征在于，所述确定每个主导发电机功率信号与每个目标功率信号之间的独立相关性，具体包括：

根据所有主导发电机功率信号和一个目标功率信号，建立多相关输入单输出模型；

将多相关输入单输出模型转换为多输入单输出条件模型；

通过多输入单输出条件模型对每个主导发电机功率信号及每个目标功率信号进行处理，得到每个主导发电机功率信号与每个目标功率信号之间的独立相关度。

5.根据权利要求4所述的电力系统功率振荡路径识别方法，其特征在于，所述将多相关输入单输出模型转换为多输入单输出条件模型，具体包括：

滤除所述多相关输入单输出模型中所有发电机功率信号之间的相关性，得到条件输入模型；

计算所述多相关输入单输出模型对应的互谱密度函数；

对所述互谱密度函数进行处理，得到自谱密度函数；

根据所述自谱密度函数和条件输入模型将所述多相关输入单输出模型转换成多输入单输出条件模型。

6.根据权利要求5所述的电力系统功率振荡路径识别方法，其特征在于，所述根据自谱密度函数和条件输入模型将所述多相关输入单输出模型转换成所述多输入单输出条件模型，具体包括：

根据所述自谱密度函数和条件输入模型，得到对应的自谱密度函数表达式；

基于线性最小均方误差估计，将所述自谱密度函数表达式推导为最优常参数线性频率响应函数表达式；

通过所述最优常参数线性频率响应函数表达式，将所述多相关输入单输出模型转换成所述多输入单输出条件模型。

7.根据权利要求6所述的电力系统功率振荡路径识别方法，其特征在于，所述通过多输入单输出条件模型对每个主导发电机功率信号及每个目标功率信号进行处理，得到每个主导发电机功率信号与每个目标功率信号之间的独立相关度，具体包括：

以每个目标功率信号分别作为所述多输入单输出条件模型的输出；

以所有主导发电机功率信号作为所述多输入单输出条件模型的输入，遍历所有主导发电机功率信号的输入顺序；

得到每个主导发电机功率信号与每个目标功率信号之间的独立相关度。