电力系统保护与控制
電力繫統保護與控製
전력계통보호여공제
POWER SYSTM PROTECTION AND CONTROL
2012年
1期
12-17,49
,共7页
陈刚%龚啸%李军%古志明
陳剛%龔嘯%李軍%古誌明
진강%공소%리군%고지명
自回归滑动平均模型%加权递推最小二乘算法%ARMA谱%低频振荡在线辨识%主导模式
自迴歸滑動平均模型%加權遞推最小二乘算法%ARMA譜%低頻振盪在線辨識%主導模式
자회귀활동평균모형%가권체추최소이승산법%ARMA보%저빈진탕재선변식%주도모식
为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出采用一种基于自回归滑动平均模型的两段加权递推最小二乘算法进行低频振荡模式辨识,并通过估计ARMA谱的方法以提取低频振荡的主导模式.该改进算法先采用加权递推最小二乘算法拟合高阶AR模型单独得到白噪声估值,再将该估值用于常规加权递推最小二乘算法中,提高了算法参数辨识的精度和收敛速度.New-England 39节点系统的时域仿真测试验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性,并通过与常规加权递推最小二乘算法辨识效果的比较验证了该改进算法对低频振荡模式的辨识具有更好的精确性且提高了收敛速度.最后通过对某电网PMU实测数据的辨识分析,验证了该改进算法能够准确地辨识系统的低频振荡主导模式频率和阻尼比,具有实际的工程意义.
為提高電力繫統低頻振盪現象的實時鑑測水平,提齣採用一種基于自迴歸滑動平均模型的兩段加權遞推最小二乘算法進行低頻振盪模式辨識,併通過估計ARMA譜的方法以提取低頻振盪的主導模式.該改進算法先採用加權遞推最小二乘算法擬閤高階AR模型單獨得到白譟聲估值,再將該估值用于常規加權遞推最小二乘算法中,提高瞭算法參數辨識的精度和收斂速度.New-England 39節點繫統的時域倣真測試驗證瞭該改進算法對低頻振盪模式辨識的有效性,併通過與常規加權遞推最小二乘算法辨識效果的比較驗證瞭該改進算法對低頻振盪模式的辨識具有更好的精確性且提高瞭收斂速度.最後通過對某電網PMU實測數據的辨識分析,驗證瞭該改進算法能夠準確地辨識繫統的低頻振盪主導模式頻率和阻尼比,具有實際的工程意義.
위제고전력계통저빈진탕현상적실시감측수평,제출채용일충기우자회귀활동평균모형적량단가권체추최소이승산법진행저빈진탕모식변식,병통과고계ARMA보적방법이제취저빈진탕적주도모식.해개진산법선채용가권체추최소이승산법의합고계AR모형단독득도백조성고치,재장해고치용우상규가권체추최소이승산법중,제고료산법삼수변식적정도화수렴속도.New-England 39절점계통적시역방진측시험증료해개진산법대저빈진탕모식변식적유효성,병통과여상규가권체추최소이승산법변식효과적비교험증료해개진산법대저빈진탕모식적변식구유경호적정학성차제고료수렴속도.최후통과대모전망PMU실측수거적변식분석,험증료해개진산법능구준학지변식계통적저빈진탕주도모식빈솔화조니비,구유실제적공정의의.
