[發明專利]基于Matrix Pencil的電力系統低頻振蕩模態辨識方法

在審

• 申請號: 201410299068.4
• 申請日: 2014-06-27
• 公開（公告）號: CN104077480A
• 公開（公告）日: 2014-10-01
• 發明（設計）人: 金濤;顧小興;黃宴委;程遠
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

技術領域

本發明涉及電力系統低頻振蕩模態辨識領域，特別是一種基于Matrix?Pencil的電力系統低頻振蕩模態辨識方法。

背景技術

電力系統穩定運行是電力系統根本問題。隨著我國電網的聯網建設，在解決我國能源分布地區與用電需求地區之間不平衡的矛盾同時，一些諸如遠距離、弱電氣聯系等因素導致電力系統的低頻振蕩時有發生。電力系統低頻振蕩也越來越成為繼自然災害、電氣設備故障之后的嚴重危害電網安全穩定運行的重大危害。因此有必要深入研究電力系統中低頻振蕩問題和抑制低頻振蕩的方法，實現電網的穩定運行。

研究在線的振蕩特征辨識算法是實現電力系統低頻振蕩在線監視以及廣域阻尼控制的重要理論基礎。電力系統是一個復雜的大規模非線性系統，傳統的模態分析方法需要建立詳細的數學模型并列寫方程、求解大規模矩陣的特征值。通常，由于系統過于復雜或缺乏足夠準確的參數，并存在不同程度的維數災難現象，使特征值計算困難。基于辨識的振蕩模態識別方法能夠從振蕩信號中提取所需要的模態信息，是低頻振蕩的一種分析方法。現有的辨識方法有Prony算法、基于希爾伯特-黃(Hilbert-Huang，HHT)變換和小波分解等方法。傳統的Prony算法利用復指數函數對信號進行強行擬合得到模態信息，會產生大量的虛假模態，同時對噪聲敏感；基于HHT變換的模態識別能夠提取出信號的瞬時模態信息，但是所需算法可能出現漏辨識現象。使用小波分解處理時變振蕩信號有重要意義，但在提取多頻率成分信號時存在分辨率不高的問題。

本發明在綜合比較各方法之后，利用測量數據構造矩陣，并利用旋轉不變技術(ESPRIT)改進Matrix?Pencil算法，進行電力系統低頻振蕩模態辨識，檢測出電力系統低頻振蕩信號不同振蕩模態的振蕩頻率、衰減因子、振蕩幅值和相位等信息。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于Matrix?Pencil的電力系統低頻振蕩模態辨識方法，該方法能夠快速準確的檢測出低頻振蕩信號參數，從而實現對低頻振蕩模態的辨識。

為實現上述方案，本發明的技術方案是：一種基于Matrix?Pencil的電力系統低頻振蕩模態辨識方法，利用測量數據構造矩陣，基于旋轉不變技術(ESPRIT)改進Matrix?Pencil算法，并利用改進之后的Matrix?Pencil算法進行電力系統低頻振蕩模態辨識，檢測出電力系統低頻振蕩信號不同振蕩模態的振蕩頻率、衰減因子、振蕩幅值和相位等信息，其具體步驟如下：

步驟1:設理想采樣數據為x(n)，n＝0,1,…,N-1，用M階的指數模型進行估計，如下：

x(n)=Σk=1Mbkzkn-1]]>

式中，z_k為包含振蕩模式k的振蕩頻率和衰減因子信息的參數，b_k為對應振蕩模式k的包含振蕩幅值和初始相位信息的參數。

步驟2:根據采樣數據x(0),x(1),…,x(N-1)，構造Hankel數據矩陣，如下：