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        基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩模式識(shí)別方法研究

        2023-07-13 03:23:50杜丹躍
        機(jī)電信息 2023年13期
        關(guān)鍵詞:識(shí)別方法經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解電力系統(tǒng)

        摘 要:當(dāng)前機(jī)電振蕩模式識(shí)別多采用粒子濾波算法,此方法易受到信號(hào)高頻成分波動(dòng)影響,導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確性較低。為此,提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩模式識(shí)別方法。該方法對(duì)原始振蕩信號(hào)進(jìn)行去噪處理,還原真實(shí)信號(hào),采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法分解信號(hào),并提取振蕩參數(shù),通過(guò)設(shè)計(jì)閾值門(mén)限準(zhǔn)則,抑制高頻波動(dòng),以此為依據(jù),計(jì)算求取不同振蕩模式下的狀態(tài)參數(shù),由此實(shí)現(xiàn)機(jī)電振蕩模式的識(shí)別。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩模式識(shí)別中,該方法具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確性。

        關(guān)鍵詞:經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;電力系統(tǒng);振蕩模式;識(shí)別方法

        中圖分類號(hào):TM712? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? 文章編號(hào):1671-0797(2023)13-0015-04

        DOI:10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2023.13.004

        0? ? 引言

        由于電力系統(tǒng)規(guī)模日益擴(kuò)大,大型機(jī)電勵(lì)磁系統(tǒng)的振蕩問(wèn)題不斷增多,嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。準(zhǔn)確且快速辨識(shí)出機(jī)電振蕩模式,對(duì)電網(wǎng)的振蕩特性分析與抑制具有重要意義。

        文獻(xiàn)[1]基于噪聲量數(shù)據(jù),對(duì)其中的同步相量單元進(jìn)行提取,作為識(shí)別模型的輸入數(shù)據(jù),確定不同時(shí)段內(nèi)振蕩模式的變化閾值,以此實(shí)現(xiàn)振蕩模式識(shí)別,但該方法的模型階數(shù)對(duì)結(jié)果的影響較大,且抗噪能力較低。文獻(xiàn)[2]提出了以負(fù)荷模式能量為基礎(chǔ)的識(shí)別方法,該方法在表示精度與抗噪性方面更具優(yōu)勢(shì),但對(duì)于動(dòng)態(tài)變化性較大的電力系統(tǒng)而言,其無(wú)法準(zhǔn)確表示信號(hào)的阻尼比,且在求解狀態(tài)空間矩陣時(shí)比較依賴系統(tǒng)模型,限制了識(shí)別效率。

        針對(duì)以上方法的不足,本文利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法研究并設(shè)計(jì)了機(jī)電振蕩模式識(shí)別方法,以期從多角度把握電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩特性,為振蕩模式的識(shí)別研究提供新思路。

        1? ? 電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩模式識(shí)別方法設(shè)計(jì)

        1.1? ? 振蕩信號(hào)去噪

        機(jī)電振蕩信號(hào)大多是不穩(wěn)定信號(hào),當(dāng)出現(xiàn)頻率混淆和重疊時(shí),實(shí)際輸出信號(hào)通常包含異常信息。如果不消除,將影響后續(xù)參數(shù)提取并造成干擾。因此,有必要對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪,以最小化噪聲的干擾,恢復(fù)真實(shí)信號(hào)的特性,然后提高信噪比,以便進(jìn)一步處理。

        傳統(tǒng)的信號(hào)去噪方法會(huì)在消除噪聲干擾的同時(shí)濾除有價(jià)值的信息,從而使最終的識(shí)別誤差更大[3]。綜合考慮,本文選擇小波閾值去噪方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪。假定存在以下離散含噪聲的信號(hào)模型:

        x=s+ε(1)

        式中:x為含噪信號(hào);s為有價(jià)值信號(hào);ε為單一噪聲。

        其中,s與ε是相互獨(dú)立的,且均滿足正態(tài)分布。

        對(duì)式(1)進(jìn)行離散小波變換,由于小波變換屬于直接線性變換,因此,原始信號(hào)的變換結(jié)果為價(jià)值信號(hào)變換與噪聲信號(hào)變換的疊加,即:

        2? ? 實(shí)驗(yàn)論證分析

        2.1? ? 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

        在實(shí)驗(yàn)中,利用一個(gè)16機(jī)系統(tǒng)的仿真數(shù)據(jù)分析并驗(yàn)證該方法的正確性和優(yōu)越性。

        16機(jī)仿真系統(tǒng)是用于研究電力系統(tǒng)機(jī)電低頻振蕩的經(jīng)典系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括16臺(tái)發(fā)電機(jī)、68條總線和86條線路,可以通過(guò)調(diào)節(jié)系統(tǒng)機(jī)電振蕩的阻尼比來(lái)穩(wěn)定電力系統(tǒng)的運(yùn)行。發(fā)電機(jī)采用詳細(xì)模型,且所有發(fā)電機(jī)均配有勵(lì)磁和PSS,負(fù)載為恒功率負(fù)載。

        將信噪比為5 dB的高斯白噪聲添加到信號(hào)中,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解特性,僅保留頻率為0.1~2.5 Hz的模態(tài)分量。因此,僅取相關(guān)數(shù)大于0.5的分量,并計(jì)算它們與原始信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù),然后將本文提出的算法用于識(shí)別振蕩模式。

        2.2? ? 實(shí)驗(yàn)說(shuō)明

        16機(jī)系統(tǒng)可分為5個(gè)區(qū)域:區(qū)域1包含發(fā)電機(jī)G1~G9,區(qū)域2包含發(fā)電機(jī)G10~G13,發(fā)電機(jī)G14、G15和G16分別位于區(qū)域3、區(qū)域4和區(qū)域5。在Matlab提供的電力系統(tǒng)工具箱PST中建立了16機(jī)系統(tǒng)模型,并求解系統(tǒng)狀態(tài)矩陣的特征值。已知在16機(jī)系統(tǒng)中有4種區(qū)域間振蕩模式,其振蕩模式參數(shù)如表1所示。

        為了更好地區(qū)分上述4種振蕩模式,假設(shè)在區(qū)域間振蕩模式中不存在發(fā)電機(jī)角速度的相互振蕩。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置的擾動(dòng)參數(shù)如下:近端在0.12 s時(shí)截止,遠(yuǎn)端在0.2 s時(shí)截止;模擬持續(xù)時(shí)間為20 s。

        2.3? ? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

        將仿真得到的16臺(tái)發(fā)電機(jī)角速度變化量作為模式識(shí)別算法的輸入,輸入信號(hào)時(shí)間尺度設(shè)為15 s。采用文獻(xiàn)[1]基于類噪聲量測(cè)數(shù)據(jù)方法的振蕩模式識(shí)別(方法1)、文獻(xiàn)[2]基于負(fù)荷模式能量的振蕩模式識(shí)別(方法2)與本文方法分別對(duì)該機(jī)電系統(tǒng)的4種振蕩模式進(jìn)行識(shí)別,對(duì)不同方法得到的識(shí)別準(zhǔn)確性進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖2所示。

        根據(jù)圖2可知,本文方法識(shí)別出的振蕩模式與原始振蕩模式幾乎一致,而方法1與方法2的識(shí)別結(jié)果與實(shí)際值存在較大偏差,識(shí)別準(zhǔn)確性較低。由于算例中添加的頻率波動(dòng)干擾為標(biāo)準(zhǔn)的模型函數(shù),具有高頻諧波噪聲,方法1與方法2忽略了振蕩范圍在諧波噪聲條件下范圍有限的特點(diǎn),故無(wú)法準(zhǔn)確地識(shí)別出主導(dǎo)模式。由此可以說(shuō)明,本文方法能夠準(zhǔn)確地對(duì)電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩模式進(jìn)行有效識(shí)別。

        3? ? 結(jié)束語(yǔ)

        本文以經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法為依托,提出一種電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩模式識(shí)別方法。利用系統(tǒng)仿真數(shù)據(jù)對(duì)該方法進(jìn)行了分析與驗(yàn)證,結(jié)果表明,將該方法應(yīng)用于機(jī)電振蕩模式識(shí)別中,可得到較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。該方法能夠?yàn)殡娏ο到y(tǒng)相關(guān)人員制定振蕩控制策略提供重要參考。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1] 李凱斌,陳磊,閔勇,等.基于類噪聲量測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)發(fā)電控制振蕩模式辨識(shí)方法[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2022,46(23):76-82.

        [2] 劉鋮,王旭,張宇馳.基于負(fù)荷模式能量的永磁風(fēng)機(jī)電網(wǎng)功率振蕩特性分析[J].東北電力大學(xué)學(xué)報(bào),2022,42(4):70-78.

        [3] 金森,張若兵,杜鋼.考慮振蕩波衰減特性的電纜局放模式識(shí)別方法[J].高電壓技術(shù),2021,47(7):2583-2590.

        [4] 張思彤,梁紀(jì)峰,馬燕峰,等.直驅(qū)風(fēng)電場(chǎng)經(jīng)柔性直流輸電并網(wǎng)的寬頻振蕩特性分析[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2022,50(14):33-42.

        [5] 張程,邱炳林.基于可調(diào)Q因子小波變換與稀疏時(shí)域法的電力系統(tǒng)低頻振蕩模態(tài)辨識(shí)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2022,50(13):63-72.

        [6] 王冬云,張建剛,陳繼剛.基于ICA的多通道低頻振蕩模式識(shí)別方法[J].電子器件,2021,44(4):903-906.

        收稿日期:2023-03-02

        作者簡(jiǎn)介:杜丹躍(1986—),女,廣東汕頭人,工程師,研究方向:機(jī)電工程。

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