基于O3KID-DMD方法的機電振蕩參數在線辨識

王麗馨,沙東鶴,高 晗

(東北電力大學電氣工程學院,吉林 吉林 132012)

0 引 言

隨著電力系統的規模和復雜度不斷增加,低頻振蕩問題仍然是制約輸電線路傳輸能力、威脅電力系統安全穩定運行的關鍵問題[1-2]。因此,快速準確地獲取低頻振蕩模態特征是有效抑制電力系統低頻振蕩的關鍵問題之一[3-6]。

近年來,廣域量測系統的廣泛應用為基于量測信息的機電振蕩特征分析提供了新思路[7-8]。電力系統正常運行過程中,時刻存在負荷小幅隨機波動、新能源有功間歇性輸出等隨機小幅隨機擾動,此類隨機小幅擾動作用下的系統隨機響應信號時刻存在的,且蘊含豐富的電力系統機電振蕩信息,能夠反映系統正常運行時的小干擾穩定水平[9-12]。

近年來,基于隨機響應信號的低頻振蕩模式辨識研究成果大量涌現。文獻[13]首先證明了基于隨機響應信號的機電振蕩參數辨識的可行性。文獻[14]和[15]分別采用隨機子空間辨識技術和小波尺度分解技術提取機電振蕩參數。文獻[16]和[17]指出動態模式分解算法(Dynamic Mode Decomposition,DMD)是一種高效的機電特征參數提取技術,已廣泛用于電力系統的機電特征分析。然而,該方法只能將脈沖響應作為輸入,這在一定程度上限制了其應用。文獻[18]將自然激勵技術與DMD方法結合,自然激勵技術可以從環境信號中提取自由響應,這使得DMD方法可以應用于隨機響應數據辨識機電振蕩參數。然而,自然激勵技術中參考通道信號的選擇對參數辨識的準確性有很大影響。……