[發明專利]一種新的辨識SSO模態參數的算法

在審

• 申請號: 201910018329.3
• 申請日: 2019-01-09
• 公開（公告）號: CN109782592A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 高陳;肖仕武
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明屬于電力系統SSO模態辨識領域，提出了一種新的辨識SSO模態參數的算法，該算法基于改進入侵雜草優化（invasive weed optimization，IWO）算法優化的阻尼正弦原子分解算法。該方法根據次同步振蕩信號特點構造過完備阻尼正弦原子庫，引入混沌序列、選擇機制、小生境分類策略以及矢量跟蹤思想對IWO算法進行改進，利用改進后的IWO算法對傳統的匹配追蹤算法（matching pursuit，MP）進行優化，通過原子分解得到最佳阻尼正弦原子，將最佳阻尼正弦原子轉換為次同步振蕩信號的模態參數，即可實現對次同步振蕩模態參數的有效辨識。

技術領域

本發明是一種新的辨識SSO模態參數的算法，屬于SSO模態參數辨識的計算方法的改進算法。

背景技術

近年來，為解決東西部能源與用電量需求的不平衡問題，±800kV特高壓直流輸電工程(Ultra High Voltage Direct Current,UHVDC)在中國得到大力發展。雖然特高壓直流工程可實現跨區域大容量輸送電力，緩解了東部地區負荷的需求，但多個特高壓直流輸電工程的連續投運也帶來了一定的問題。特高壓直流輸電工程整流側一般有多個火電機組，當送端交流系統受到擾動或直流系統受到擾動后，由于直流輸電系統的快速可控特性及整流側的定電流控制策略，有可能引起直流輸電系統與發電機軸系之間存在能量交換，當這種能量交換形成正反饋時，就有引發送端火電機組嚴重次同步振蕩(SubsynchronousOscillation,SSO)的風險。

隨著電網的不斷發展，次同步振蕩問題逐漸凸顯。準確有效地辨識次同步振蕩模態參數，有利于次同步振蕩的分析與抑制。然而，現常用的次同步振蕩模態辨識方法存在擬合效果受噪聲的影響大、對信號的采樣率要求高、不適用于復雜系統等問題，難以有效地對次同步振蕩模態進行辨識。入侵雜草優化(invasive weed optimization，IWO)算法依據自然界中雜草的進化原理演化而來。相較于其他群智能算法，IWO算法具有較強的自適應性和魯棒性，能快速而有效地搜索到問題的最優解，且易于實現。目前，IWO算法已被廣泛應用于圖像聚類、控制器參數整定、工程約束設計問題、天線設計配置優化、DNA編碼等眾多領域之中，基本的IWO算法會出現后期的尋優精度不高、尋優能力不強等問題。

發明內容

本發明提出了一種新的辨識SSO模態參數的算法。該算法首先對IWO算法進行改進，然后利用它對MP算法進行優化，通過原子分解得到最佳阻尼正弦原子，將最佳阻尼正弦原子轉換為次同步振蕩信號的模態參數，即可實現對次同步振蕩模態參數的有效辨識。

本發明是技術方案是：

步驟一：基本IWO算如下：

IWO算法是依據雜草的生長繁殖特性進化而來，其主要目的是對雜草克隆的自然繁殖過程進行模擬。該算法可用以下步驟來完成。

(1)種群初始化和相關參量的設定。

(2)生長繁殖。根據各個體(解)的適應度函數值，計算各雜草所產生的種子個數N_seed，其表達式為：

式中f為適應度函數值：f_max和f_min分別為適應度函數的最大值和最小值；S為產生的種子數量：S_M和S_m分別為最大和最小種子數。

(3)空間分布。更新進化代數并計算種群中子代個體正態分布的標準差，其計算公式為

式中：T為當前的迭代次數；T_max為最大迭代次數；n為非線性調和因子；σ_inital和σ_final分別為標準差的初始值和最終值。