适用于低频振荡与次同步振荡辨识的Prony分析方法

    公开(公告)号:CN111046327B

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN201911307121.X

    申请日:2019-12-18

    摘要: 本发明提供一种适用于低频振荡与次同步振荡辨识的Prony分析方法,包括:基于实测数据,构建出扩展阶的样本矩阵;采用基于奇异值分解的方法来确定样本矩阵的有效秩,即Prony算法的计算阶数;求解特征多项式,根据求得的特征根构建新的矩阵方程;采用基于BP神经网络的方法进行迭代求解前述构造的矩阵方程;基于前述求解得到的特征根与矩阵方程的解计算Prony参数:幅值、衰减因子、频率、初相。利用本发明提出的适用于低频振荡与次同步振荡辨识的Prony分析方法,可克服传统算法中计算阶数选取方法的不足,实现了准确定阶,并采用了基于BP神经网络的方法进行迭代求解,改善了过去算法在复矩阵计算中的不足,提高Prony算法的复矩阵方程求解速度。

    适用于低频振荡与次同步振荡辨识的Prony分析方法

    公开(公告)号:CN111046327A

    公开(公告)日:2020-04-21

    申请号:CN201911307121.X

    申请日:2019-12-18

    摘要: 本发明提供一种适用于低频振荡与次同步振荡辨识的Prony分析方法,包括:基于实测数据,构建出扩展阶的样本矩阵;采用基于奇异值分解的方法来确定样本矩阵的有效秩,即Prony算法的计算阶数;求解特征多项式,根据求得的特征根构建新的矩阵方程;采用基于BP神经网络的方法进行迭代求解前述构造的矩阵方程;基于前述求解得到的特征根与矩阵方程的解计算Prony参数:幅值、衰减因子、频率、初相。利用本发明提出了Prony算法定阶新方法,可克服传统算法中计算阶数选取方法的不足,实现了准确定阶,并采用了基于BP神经网络的方法进行迭代求解,改善了过去算法在复矩阵计算中的不足,提高Prony算法的复矩阵方程求解速度,在一定程度上优于传统Prony算法。

    大电网次/超同步振荡路径获取方法及系统

    公开(公告)号:CN112688321B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202110031003.1

    申请日:2021-01-11

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明公开了一种大电网次/超同步振荡路径获取方法包括:利用风电单机无穷大系统仿真风电场次/超同步振荡时产生的次/超同步振荡电流,采用时变电流注入方式向PSASP大电网仿真系统注入次/超同步振荡电流,仿真分析次/超同步振荡在大电网中的传播;对仿真系统中的关键节点连接支路进行监测,通过Prony辨识获取关键节点连接支路的间谐波电流,从而获得次/超同步振荡间谐波电流在大电网中的分布;通过间谐波电流分布分析大电网中次/超同步振荡传播路径。本发明还提供了一种大电网次/超同步振荡路径获取系统。本发明克服了大电网风电次/超同步振荡多机系统仿真难题,便于研究风电产生的次/超同步振荡在大电网中的传播与分布。