电力系统低频振荡主导模式工况在线辨识与预警方法

    公开(公告)号:CN103795073A

    公开(公告)日:2014-05-14

    申请号:CN201410068150.6

    申请日:2014-02-27

    申请人: 武汉大学

    IPC分类号: H02J3/24

    摘要: 本发明公开了一种电力系统低频振荡主导模式工况在线辨识与预警方法,本发明借助集合经验模式分解处理非平稳信号,利用滤波器、互相关系数和信号能量权重系数筛选出主导模式分量;通过自然激励技术求主导模式分量间的互相关函数,以互相关函数为主导模式辨识信号,利用teager能量算子识别时变幅值、频率,采用时域峰峰值法辨识相位,采用信号能量分析法辨识阻尼比并将其应用于低频振荡主导模式工况在线预警。本发明能动态实时快速准确地辨识出系统的主导模式信息,且无需人工激励,同时具有较强的抗噪性能,对于电力系统安全稳定的在线监测和预警具有重要意义。

    一种基于电气距离的主动解列最优断面搜索方法

    公开(公告)号:CN104090985B

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201410361459.4

    申请日:2014-07-25

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明属于大电网严重故障下隔离地点的合理选择问题,具体涉及一种基于电气距离的主动解列最优断面搜索方法。该方法以Dijkstra算法求取节点间最短电气距离,依据各节点间的电气联系强弱程度,将节点划分为公共节点与一般节点;凭借解列断面与公共节点的联系,将解列断面的搜索转换为公共节点的处理问题;以解列后子系统中有功不平衡功率最小为目标函数,基于宽度优先算法完成对公共节点的搜索,得到最优解列断面。本发明的优点是:既满足了在线计算的快速性要求,又能适应系统的运行方式变化,可以实现主动解列最优断面准确、有效地捕捉。

    基于MM和ARMA算法的次同步振荡模态辨识方法

    公开(公告)号:CN103207931A

    公开(公告)日:2013-07-17

    申请号:CN201310076469.9

    申请日:2013-03-11

    申请人: 武汉大学

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 本发明公开了一种基于MM和ARMA算法的次同步振荡模态辨识方法,该方法实现了噪声干扰下的次同步振荡模态准确辨识。本发明方法包括步骤:采用数学形态滤波器对次同步振荡信号进行消噪处理,保留信号的主要特征信息;对消噪后的信号建立ARMA模型,并经数据预处理、模型定阶、模型参数估计后获得次同步振荡模态参数。本发明方法能快速、准确地辨识出次同步振荡的模态参数,具有抗噪能力强、辨识精度高等优点,在基于实测数据的次同步振荡分析、监测、预警及阻尼控制器设计等方面具有较好的应用前景。

    一种基于电气距离的主动解列最优断面搜索方法

    公开(公告)号:CN104090985A

    公开(公告)日:2014-10-08

    申请号:CN201410361459.4

    申请日:2014-07-25

    申请人: 武汉大学

    IPC分类号: G06F17/30

    CPC分类号: G06Q50/06 G06Q10/04

    摘要: 本发明属于大电网严重故障下隔离地点的合理选择问题,具体涉及一种基于电气距离的主动解列最优断面搜索方法。该方法以Dijkstra算法求取节点间最短电气距离,依据各节点间的电气联系强弱程度,将节点划分为公共节点与一般节点;凭借解列断面与公共节点的联系,将解列断面的搜索转换为公共节点的处理问题;以解列后子系统中有功不平衡功率最小为目标函数,基于宽度优先算法完成对公共节点的搜索,得到最优解列断面。本发明的优点是:既满足了在线计算的快速性要求,又能适应系统的运行方式变化,可以实现主动解列最优断面准确、有效地捕捉。