10.3321/j.issn:1000-1026.2009.21.001
计及模型定阶的低频振荡模式类噪声信号辨识
弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,但目前基于测量信息只能在振荡发生后进行告警,而不能预警.大量广域实测数据表明,因负荷的随机变化,电网内持续存在类似噪声信号的小幅波动.文中基于这种类噪声信号,采用自回归滑动平均(ARMA)法进行低频振荡模式辨识,从而实现电网正常运行状态下的动态稳定性预警.模型定阶是利用ARMA法进行振荡模式辨识的关键步骤,直接关系到结果的准确性.在分析比较各种定阶准则优缺点的基础上,选用贝叶斯准则(BIC)确定ARMA模型阶数,进一步面向在线实际应用,采用ARMA(2n,2n-1)建模方案提高辨识速度.最后,将该方法用于对36节点系统仿真数据和南方电网实测类噪声信号进行处理,辨识结果说明了该方法的有效性.
振荡模式辨识、类噪声信号、自回归滑动平均模型、贝叶斯准则、ARMA(2n、2n-1)建模方案
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TM712(输配电工程、电力网及电力系统)
电力系统国家重点实验室项目SKLK08Z01;中国南方电网有限责任公司重大科技专项资助
2011-12-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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