在线辨识低频振荡模态流程

随着互联电力系统规模日益增大，系统互联引发的低频振荡问题已成为危及电网安全运行、制约电网传输能力的重要因素之一。特别是区间的低频振荡，极大地抑制了区间的功率交换，成为远距离功率输送的瓶颈。就目前我国大规模的互联电力系统而言，在线辨识低频振荡已成为必然。文献[175]也指出，如何利用现场实测数据，从而找到振荡特征参数在线实时分析振荡机理是一个值得研究的问题。而传统的低频振荡分析方法(傅里叶变换、短时傅里叶变换及小波分析等方法)都需要进行大量的数值计算，难以满足在线分析的要求，同时在线分析振荡问题时也存在难以提取衰减特征、计算精度不高等局限性。

针对系统低频振荡的特点，Prony算法更适合于研究电力系统低频振荡，它能用一个指数函数的线性组合来分析等间距采样数据，可以方便地估算给定信号的频率、衰减因子、幅值和初相。基于同步测量技术的广域测量系统(WAMS)为大规模互联电力系统进行在线分析低频振荡提供了新思路。

图2.11 在线辨识低频振荡模态的Prony方法流程图

基于以上的分析，提出了一种在线分析低频振荡模式的方法。利用WAMS提供的高精度同步信息，通过改进的Prony算法进行在线辨识振荡模式。

在实际工程应用中，由WAMS系统送到实时数据库中的数据中可能含有直流分量和高频杂散分量，这些数据都会影响辨识结果的精度。所以在进行Prony分析之前，要对数据进行预处理，对信号进行低通滤波和去除直流分量等预处理，具体流程如图2.11所示。

电力系统中任一电厂、变电站均可接收GPS发来的准确时间脉冲给当地测量信号波形加以时间标记，通过光纤或微波通信系统将各变电站、电厂的测量数据传送到调度中心的中央实时处理系统。由于低频振荡问题主要是由机电振荡模式引起的，因此本文选择由WAMS测量获得的与机电振荡模式强相关的发电机功角信号，应用Prony算法进行低频振荡分析。

采用综合稳定分析程序(PSASP)仿真计算的结果来代替WAMS的测量数据，由于PSASP仿真计算结果是一种理想的输入信号，为了与在线提取的信号尽量保持一致，在PSASP的理想输出结果中全程叠加幅值为10%的高斯白噪声扰动，然后作为Prony算法的输入信号进行低频振荡模态辨识分析。