基于改进STD法的电力系统低频振荡辨识.pdf

【正文】 本文主要介绍了基于改进稀疏时域( STD) 法在电力系统低频振荡辨识中的应用。低频振荡是电力系统中的一种重要现象，它可能由大电网规模、复杂网络结构和快速励磁系统等因素引起，对电力系统的稳定性构成威胁。因此，对低频振荡的准确分析和参数辨识至关重要。 传统的Prony算法虽然简单易用，但在噪声环境下识别精度不高。相比之下，改进的STD法通过构建自由响应矩阵和延时自由响应矩阵之间的线性关系，提高了识别精度和抗噪声能力，无需对输入信号进行低通滤波。这种方法适用于多组信号的分析，与TLS-ESPRT和ITD算法相比，具有更好的准确性和效率。 改进的STD法首先介绍了基本的STD法理论，包括自由响应矩阵的构建和特征值求解。然后，通过对算法进行改进，提高了对低频振荡模态参数（如频率、阻尼比）的辨识效果。文章通过16机系统时域仿真数据和实际电网PMU测量数据的验证，证明了改进STD法的有效性和实用性。 此外，文中还提到了其他几种常用的低频振荡辨识方法，如ARMA模型、TLS-ESPRT、ITD算法以及FFT和小波算法等。这些方法各有优缺点，如TLS-ESPRT抗噪性能好但计算复杂，ITD算法虽能同时处理多组信号，但在高噪声环境下需要预处理。改进STD法在抗噪性和准确性上均有良好表现，且计算效率较高，适合实际电力系统的应用。 论文指出，改进STD法适用于电力系统低频振荡的研究，对于监测电网状态、预防振荡带来的安全风险以及优化控制策略具有重要意义。通过对比分析，该方法在应对噪声和处理多模态识别方面展现出优势，有望在电力系统分析领域得到更广泛的应用。 总结起来，这篇文章详细探讨了改进的STD法在电力系统低频振荡辨识中的应用，通过对现有方法的改进，提升了辨识的准确性和抗噪声性能。这一研究对于理解和解决电力系统中的低频振荡问题提供了新的思路和技术支持，有助于提升电力系统的稳定性和安全性。