電力系統(tǒng)廣域自適應(yīng)阻尼控制器設(shè)計(jì)

楊培宏，劉文穎，魏毅立，張繼紅，劉斌

（1.內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院，包頭 014010；2.華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206）

電力系統(tǒng)廣域自適應(yīng)阻尼控制器設(shè)計(jì)

楊培宏1，劉文穎2，魏毅立1，張繼紅1，劉斌1

（1.內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院，包頭 014010；2.華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206）

利用廣域測量系統(tǒng)WAMS信號(hào)設(shè)計(jì)了一種廣域自適應(yīng)阻尼控制器WAADC，以提高互聯(lián)電網(wǎng)區(qū)域振蕩阻尼。利用聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMMD方法精確地在線辨識(shí)電力系統(tǒng)低頻振蕩模態(tài)，并有效地抑制了低頻振蕩模態(tài)的混疊。根據(jù)在線辨識(shí)結(jié)果提出了一種模糊自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法，實(shí)時(shí)整定電力系統(tǒng)中電力系統(tǒng)穩(wěn)定器PSS的參數(shù)，從而在不同的運(yùn)行方式下都能提供最佳的阻尼，抑制系統(tǒng)的低頻振蕩。仿真結(jié)果表明，該WAADC能提高互聯(lián)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行能力。

低頻振蕩；廣域自適應(yīng)阻尼控制器；聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；電力系統(tǒng)穩(wěn)定器；廣域測量系統(tǒng)

隨著電網(wǎng)互聯(lián)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電網(wǎng)運(yùn)行方式的日益復(fù)雜，新技術(shù)新設(shè)備的大量投運(yùn)給互聯(lián)電網(wǎng)帶來的不確定因素越來越多，其中低頻振蕩發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)呈增大趨勢，已成為威脅電網(wǎng)安全穩(wěn)定的重要因素[1～3]。廣域測量系統(tǒng)WAMS（widearea measurementsystem）在電力系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用不僅為解決電網(wǎng)安全穩(wěn)定問題、提高電網(wǎng)動(dòng)態(tài)安全水平和防止大停電事故提供了新的技術(shù)途徑，而且在線提供的實(shí)時(shí)測量數(shù)據(jù)為低頻振蕩的在線監(jiān)測和分析提供了新的契機(jī)[4～7]。

電力系統(tǒng)在線辨識(shí)低頻振蕩模式的主要分析方法有傅里葉變換、小波變換、Prony算法、卡爾曼濾波和希爾伯特-黃HHT（Hilbert-Huang transform）變換。傅里葉變換是一種頻域分析方法，當(dāng)信號(hào)不滿足絕對(duì)可積的條件時(shí)，其變換將無能為力，且存在無法反映振蕩的阻尼特性及瞬時(shí)頻率的缺點(diǎn)[8]；小波變換是將時(shí)域和頻域結(jié)合起來觀察信號(hào)的時(shí)頻特性，能夠很好地辨識(shí)多個(gè)振蕩模態(tài)對(duì)時(shí)間的變換規(guī)律，辨識(shí)能力高，但小波基的選擇難度較大，對(duì)辨識(shí)結(jié)果有很大的影響[9]；Prony算法可以精確地辨識(shí)系統(tǒng)的主導(dǎo)振蕩模式，獲得低頻振蕩的詳細(xì)參數(shù)，但其計(jì)算速度慢，且結(jié)果受噪聲影響很大[10]；卡爾曼濾波可以消除噪聲的影響，計(jì)算速度較快，但該方法對(duì)不同形式的噪聲濾波效果不同，且反映不出振蕩的阻尼衰減特性[11]；HHT是利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD（empiricalmode decomposition）將信號(hào)分解為若干個(gè)固定的模態(tài)函數(shù)IMF（intrinsicmode function）之和，然后對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換HT（Hilbert transform），得到瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值，即信號(hào)的Hilbert譜，且體現(xiàn)了信號(hào)完整的幅值和頻率分布[12]。然而，傳統(tǒng)的HHT變換存在頻率混疊現(xiàn)象[13，14]，使原先EMD分解得到的IMF分量失去了物理意義，不能完全表征電力系統(tǒng)的低頻振蕩模態(tài)，進(jìn)而導(dǎo)致抑制低頻振蕩決策的錯(cuò)誤判斷。

本文提出一種聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EEMD（ensemble empiricalmode decomposition）法，該方法是一種將噪聲輔助分析應(yīng)用于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的新算法，能夠較好地抑制EMD分解中產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象，分解出電力系統(tǒng)所有的振蕩模態(tài)，完全表征電力系統(tǒng)的阻尼特性。根據(jù)新HHT辨識(shí)的結(jié)果，利用模糊自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法完成PSS的自適應(yīng)控制，在線整定PSS參數(shù)，構(gòu)建了電力系統(tǒng)廣域自適應(yīng)阻尼控制器，使之在不同運(yùn)行方式下、不同振蕩模態(tài)下均能提供最佳的阻尼。

1 在線辨識(shí)低頻振蕩模態(tài)

1.1 改進(jìn)HHT算法

HHT通過EMD和Hilbert變換，得到信號(hào)頻率隨時(shí)間變化的圖譜，克服了傳統(tǒng)傅里葉變換僅能分析信號(hào)頻域性能和小波變換基函數(shù)不易選擇的不足。但是，HHT中EMD的重要缺陷就是模態(tài)混疊問題。

對(duì)于EMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象，可以與其他信號(hào)處理方法相結(jié)合或在EMD分解過程中加入輔助信號(hào)，實(shí)現(xiàn)EMD的精確分解。EEMD能夠有效地彌補(bǔ)EMD分解中存在的混疊現(xiàn)象[15]，改進(jìn)的HHT算法主要步驟如下。

步驟1在目標(biāo)信號(hào)x（t）中加入等長度的正態(tài)分布白噪聲序列nm（t），得到加噪的待處理信號(hào)，即

步驟2應(yīng)用EMD對(duì)xm（t）進(jìn)行分解，得到各模態(tài)函數(shù)分量，即IMF分量ci（t），i=1，2，…，N。

步驟3重復(fù)上述步驟1和步驟2 N次，而且每次加入的均為隨機(jī)正態(tài)分布白噪聲序列。

步驟4對(duì)N次分解的每個(gè)ci（t）進(jìn)行均值計(jì)算，即

當(dāng)n足夠大時(shí)，對(duì)應(yīng)添加的白噪聲序列的平均值區(qū)域?yàn)?，即輸出ci作為EEMD分解得到的第i個(gè)IMF。

步驟5對(duì)主導(dǎo)IMF分量進(jìn)行Hilbert變換，求出其瞬時(shí)參數(shù)。

步驟6計(jì)算Hilbert，分析其振蕩特性。

為了驗(yàn)證基于EEMD改進(jìn)的HHT效果，本文采用文獻(xiàn)[16]的測試信號(hào)進(jìn)行分析，測試信號(hào)表達(dá)式為

該測試信號(hào)是由1個(gè)局部振蕩模態(tài)和2個(gè)區(qū)域振蕩模態(tài)組成，符合電力系統(tǒng)低頻振蕩特性，具有典型的代表意義。由EEMD分解的結(jié)果如圖1所示，其中k取值為8，n取值為100。

由圖1所示，EEMD能夠有效地解決EMD存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象，得到了單一的振蕩模態(tài)，并且減

圖1 改進(jìn)HHT算法的測試信號(hào)分解結(jié)果Fig.1 EMD resultsof testing signalby improved HHT

1.2 低頻振蕩模態(tài)分量的Hilbert變換

對(duì)于任一連續(xù)的時(shí)間信號(hào)x（t），其Hilbert變換為

x（t）與y（t）可組成一個(gè)復(fù)共軛對(duì)，得到解析信號(hào)為

式中：a（t）為瞬時(shí)幅值；θ（t）為相位。則

因此，由EEMD對(duì)低頻振蕩信號(hào)分解得到的每個(gè)IMF進(jìn)行Hilbert變換，就能得到每個(gè)IMF的復(fù)共軛表達(dá)式

由此可得到每個(gè)IMF隨時(shí)間變化的瞬時(shí)幅值ai（t）和瞬時(shí)頻率fi（t）。

在電力系統(tǒng)中，某一振蕩模態(tài)分量均可表示為

式中：A為瞬時(shí)幅值；λ為衰減系數(shù)；ω為振蕩頻率；φ為初相位。

由控制理論知，X（t）又可表達(dá)為

為了驗(yàn)證改進(jìn)的HHT在線辨識(shí)低頻振蕩的有效性，本文采用文獻(xiàn)[17]的2區(qū)域4機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行分析計(jì)算，令兩區(qū)域聯(lián)絡(luò)線路的其中一回線路發(fā)生三相短路故障，故障持續(xù)時(shí)間為0.15 s，以另一回聯(lián)絡(luò)線路有功功率振蕩曲線為研究對(duì)象，功率振蕩如圖2所示。

圖2 聯(lián)絡(luò)線路功率振蕩Fig.2 Power oscillation diagram of the link circuit

經(jīng)改進(jìn)的HHT算法計(jì)算得到2區(qū)域4機(jī)系統(tǒng)故障后存在4個(gè)機(jī)電振蕩模態(tài)，如表1所示。

對(duì)所得各振蕩模態(tài)的瞬時(shí)頻率特性進(jìn)行分析，其結(jié)果如圖3所示。

表1 低頻振蕩模態(tài)分量參數(shù)Tab.1 Parametersof low frequency oscillation modelcom ponents

圖3 振蕩曲線的瞬時(shí)頻率特性Fig.3 Instantaneous frequency analysis for oscillation signal

從表1和圖3的辨識(shí)結(jié)果可知，改進(jìn)的HHT方法能對(duì)低頻振蕩信號(hào)進(jìn)行有效地模態(tài)分離和參數(shù)辨識(shí)，是在線辨識(shí)低頻振蕩模態(tài)的一種有效方法。

2 廣域自適應(yīng)阻尼控制器設(shè)計(jì)

圖4 廣域自適應(yīng)阻尼控制器原理Fig.4 Princip le ofw ide area adaptive dam ping controller

電力系統(tǒng)在不同運(yùn)行方式下、不同的機(jī)組停送電方式下時(shí)，對(duì)應(yīng)有不同的振蕩模態(tài)。而傳統(tǒng)的PSS均在是在某一個(gè)振蕩模態(tài)下設(shè)置其參數(shù)，而在其它的模態(tài)下不能提供很好的阻尼。為此，本文設(shè)計(jì)了自適應(yīng)阻尼控制系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)原理如圖4所示，該控制系統(tǒng)根據(jù)不同的振蕩模態(tài)實(shí)時(shí)自適應(yīng)調(diào)整P SS參數(shù)，保證系統(tǒng)有足夠的阻尼。

由圖4可知，廣域自適應(yīng)阻尼控制器主要由兩部分組成，一是模態(tài)辨識(shí)，采用上面提到的改進(jìn)HHT變換進(jìn)行辨識(shí)；另一就是優(yōu)化PSS參數(shù)，本文采用模糊自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法[18]，該算法是一種基于種群全局收斂的自適應(yīng)進(jìn)化算法，設(shè)為最小化的目標(biāo)函數(shù)，則每一代粒子進(jìn)化式為

式中：t為迭代次數(shù)；w為慣性權(quán)重；c1和c2為加速常數(shù)，取c1=c2=2；r1和r2分別為[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)；xi為粒子i的當(dāng)前位置，xi=（xi1，xi2，…，xid）；vi為粒子i的當(dāng)前速度，vi=（vi1，vi2，…，vid）；pi為粒子i所經(jīng)歷的最好位置，pi=（pi1，pi2，…，pid）。

若群體中所有粒子所經(jīng)歷的最好位置為pg，則所有粒子的最好位置確定為

模糊自適應(yīng)粒子群算法是以動(dòng)態(tài)解決在不同收斂階段的慣性權(quán)重取值問題，對(duì)于最小化目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)前種群最優(yōu)性能指標(biāo)定義為

式中：λ為當(dāng)前種群最優(yōu)性能指標(biāo)；Fad為當(dāng)前種群最優(yōu)適應(yīng)值；Fmax為期望的最大適應(yīng)值；Fmin為期望的最小適應(yīng)值。

該算法的具體步驟如下。

步驟1初始化。初始化種群數(shù)m和最大迭代次數(shù)J，初始化w值，在允許范圍內(nèi)隨機(jī)初始化所有粒子的初始位置、速度，初始化每個(gè)粒子的pi；

步驟2評(píng)價(jià)粒子適應(yīng)值。根據(jù)式（17）計(jì)算當(dāng)前種群的λ值，根據(jù)模糊規(guī)則計(jì)算w′，更新w值為

步驟3更新當(dāng)前粒子的速度和位置。將更新后的w值代入式（12）～式（14）計(jì)算粒子的速度和位置；

步驟4計(jì)算新生粒子的適應(yīng)值。根據(jù)式（15）、式（16）對(duì)新生的每個(gè)粒子將其適應(yīng)值與其經(jīng)歷過的最好位置pi的適應(yīng)值進(jìn)行比較，如果優(yōu)于pi，則將此粒子位置更新為當(dāng)前的最好位置pi；

步驟5對(duì)每個(gè)粒子，將其適應(yīng)值與群體所經(jīng)歷的最好位置pg的適應(yīng)值進(jìn)行比較，如果優(yōu)于pg，則將其作為群體位置，并重新設(shè)置pg的索引號(hào)；

步驟6檢查終止條件，若條件滿足，迭代結(jié)束；否則返回步驟2。

本文設(shè)計(jì)的阻尼控制器主要分為2步：一，模態(tài)辨識(shí)，阻尼比計(jì)算。振蕩模態(tài)是所有動(dòng)態(tài)系統(tǒng)所固有的模式，而在電力系統(tǒng)中，不同的運(yùn)行方式下，固有的振蕩模態(tài)將發(fā)生變化，為此，需辨識(shí)每一種運(yùn)行方式下的振蕩模態(tài)，由于電力系統(tǒng)的擾動(dòng)時(shí)刻存在，電力系統(tǒng)參數(shù)的波動(dòng)也時(shí)刻存在，基于擾動(dòng)下的參數(shù)波動(dòng)即可作為EEMD的輸入信號(hào)進(jìn)行振蕩模態(tài)的辨識(shí)；二，就是對(duì)PSS的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)EEMD的辨識(shí)結(jié)果判斷是否需優(yōu)化PSS參數(shù)，若阻尼比不夠合適，則啟動(dòng)模糊自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行PSS參數(shù)優(yōu)化，使得整個(gè)系統(tǒng)始終有充足的阻尼。

3 仿真計(jì)算

算例采取典型的2區(qū)域4機(jī)系統(tǒng)，其參數(shù)見文獻(xiàn)[19]，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖見文獻(xiàn)[17]，運(yùn)行方式為區(qū)域1向區(qū)域2輸送300MW的有功功率，即運(yùn)行方式1。在發(fā)電機(jī)G1和G3上均安裝PSS以改善系統(tǒng)的阻尼，測試阻尼控制器的抗干擾能力。PSS的參數(shù)均取Ki=15，Tw=4，T1=T3=0.483，T2=T4=0.135，其傳遞函數(shù)為

在G1和G3機(jī)端同時(shí)施加20Mvar的無功擾動(dòng)，持續(xù)0.8 s。將G1的轉(zhuǎn)速波動(dòng)作為低頻振蕩模態(tài)辨識(shí)的測試信號(hào)，辨識(shí)結(jié)果如表2所示。

表2 運(yùn)行方式1下低頻振蕩模態(tài)分量參數(shù)Tab.2 Parametersof low frequency oscillationmodel com ponentsbased on operationmode1

辨識(shí)結(jié)果表明，系統(tǒng)存在4個(gè)振蕩模態(tài)，且阻尼較弱，應(yīng)啟動(dòng)模糊自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法，初始參數(shù)設(shè)置如下：取種群數(shù)為20，J為100，w為1.5，F(xiàn)min為0.15，F(xiàn)max為0.2?；谀：赃m應(yīng)粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化PSS參數(shù)設(shè)置為：阻尼控制器Ki在[0.1，100]范圍內(nèi)、時(shí)間常數(shù)T1i和T3i為待優(yōu)參數(shù)，取值在[0.1，1]范圍內(nèi)，隔直環(huán)節(jié)時(shí)間常數(shù)Tw、T1i及T3i為固定值，分別為4、0.2和0.2，則優(yōu)化后的PSS參數(shù)如表3所示。

表3 運(yùn)行方式1下優(yōu)化后的PSS參數(shù)Tab.3 Parametersof PSSby optim ized based on operationmode 1

PSS參數(shù)優(yōu)化后系統(tǒng)的阻尼會(huì)明顯增加，令2區(qū)域聯(lián)絡(luò)線路的其中一回線路發(fā)生三相短路故障，故障持續(xù)時(shí)間為0.15 s，PSS參數(shù)優(yōu)化前后的G1輸出振蕩如圖5所示。

圖5 運(yùn)行方式1下G1轉(zhuǎn)速振蕩Fig.5 Oscillation diagram of theG1speed based on operationway 1

從圖5中可以看出，PSS參數(shù)優(yōu)化后有效地抑制了發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的波動(dòng)，增強(qiáng)了系統(tǒng)的阻尼。

為了驗(yàn)證廣域自適應(yīng)阻尼控制器在多種運(yùn)行方式下均能提供阻尼，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,本文將運(yùn)行方式改為區(qū)域2向區(qū)域1輸送300MW的有功功率，即運(yùn)行方式2?；诤瓦\(yùn)行方式1同樣的測試信號(hào)，應(yīng)用改進(jìn)的HHT對(duì)系統(tǒng)的低頻振蕩模態(tài)進(jìn)行辨識(shí)，辨識(shí)結(jié)果如表4所示。

表4 運(yùn)行方式2下低頻振蕩模態(tài)分量參數(shù)Tab.4 Parametersof low frequency oscillationmodel com ponentsbased on operationmode 2

從表4可知，運(yùn)行方式發(fā)生變化以后，系統(tǒng)阻尼較弱，4個(gè)振蕩模態(tài)下，阻尼比均小于0.15。對(duì)PSS參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果如表5所示。

表5 運(yùn)行方式2下優(yōu)化后的PSS參數(shù)Tab.5 Parametersof PSSby optim ized based on operationmode2

在此方式下，令兩區(qū)域聯(lián)絡(luò)線路的其中一回線路發(fā)生三相短路故障，故障持續(xù)時(shí)間為0.15 s，PSS參數(shù)優(yōu)化前后的G1輸出振蕩如圖6所示。

圖6 運(yùn)行方式2下G1轉(zhuǎn)速振蕩Fig.6 Oscillation diagram of the G1speed based on operationmode 2

從圖6中可以看出，即使運(yùn)行方式發(fā)生了較大的變化，廣域自適應(yīng)阻尼控制器仍能有效地抑制了發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的波動(dòng)，增強(qiáng)了系統(tǒng)的阻尼。

4 結(jié)語

電力系統(tǒng)的低頻振蕩信號(hào)是典型的非線性時(shí)變信號(hào)，本文基于聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的改進(jìn)希爾伯特-黃變換從廣域同步測量系統(tǒng)中實(shí)時(shí)提取電力系統(tǒng)的時(shí)變振蕩特性，能夠準(zhǔn)確揭示和分析非線性動(dòng)態(tài)信號(hào)的局部特性，并在線計(jì)算系統(tǒng)的阻尼比。如果系統(tǒng)阻尼比不夠合適，則啟動(dòng)模糊自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法，該算法能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重值，使其具有較強(qiáng)的全局收索能力和收斂速度。兩區(qū)域四機(jī)系統(tǒng)算例證明了該廣域自適應(yīng)阻尼控制器能夠有效地抑制電力系統(tǒng)的低頻振蕩，并具有良好的魯棒性。

[1]朱方，趙紅光，劉增煌，等（Zhu Fang，Zhao Hongguang，Liu Zenghuang，etal）．大區(qū)電網(wǎng)互聯(lián)對(duì)電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性的影響（The influence of large power grid interconnected on power system dynamic stability）[J]．中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)（Proceedingsof the CSEE），2007，27（1）：1-7．

[2]王宇靜，于繼來（Wang Yujing，Yu Jilai）．電力系統(tǒng)非線性振蕩模態(tài)分析（Analysisofpower system nonlinearoscillationmodes）[J]．電力系統(tǒng)保護(hù)與控制（Power SystemProtection and Control），2010，38（20）：1-5，11．

[3]Kakimoto N，SugumiM，Makino T，etal.Monitoring of interarea oscillationmode by synchronized phasormeasurement[J].IEEE Trans on Power Systems，2006，21（1）：260-268.

[4]楊東俊，丁堅(jiān)勇，周宏，等（Yang Dongjun，Ding Jianyong，Zhou Hong，etal）．基于WAMS量測數(shù)據(jù)的低頻振蕩機(jī)理分析（Mechanism analysisof low-frequency oscillation based onWAMSmeasured data）[J]．電力系統(tǒng)自動(dòng)化（Automation of Electric Power System），2009，33（23）：24-28．

[5]胡志堅(jiān)，趙義術(shù)（Hu Zhijian，Zhao Yishu）．計(jì)及廣域測量系統(tǒng)時(shí)滯的互聯(lián)電力系統(tǒng)魯棒穩(wěn)定控制（Robuststability controlofpower systemsbased onWAMSwith signal transmission delays）[J]．中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSEE），2010，30（19）：37-43．

[6]常勇，徐政，王超（Chang Yong，Xu Zheng，Wang Chao）．基于廣域信號(hào)的多目標(biāo)魯棒HVDC附加控制器設(shè)計(jì)（Design ofmulti-objective robust HVDC supplementary controllerbased on global signal）[J]．電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSU-EPSA），2007，19（6）：1-6．

[7]張鵬飛，羅承廉，孟遠(yuǎn)景，等（Zhang Pengfei，Luo Cheng lian，Meng Yuanjing，etal）．基于WAMS的河南電網(wǎng)動(dòng)態(tài)特性監(jiān)測分析（Wide areamonitoring and analysis of Henan power system dynamic performance）[J]．電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Proceedingsof the CSU-EPSA），2007，19（4）：65-69．

[8]Poon K K-P，Lee K-C.Analysisof transientstability swings in large interconnected power systems by Fourier transformation[J].IEEE Trans on Power Systems，1988，3（4）：1573-1581.

[9]Delprat N，Escudie B，Guillernain P，et al.Asymptotic wavelet and Gabor analysis：extraction of instantaneous frequencies[J].IEEE Trans on Information Theory，1992，38（2）：644-664.

[10]王輝，蘇小林（Wang Hui，Su Xiaolin）．Prony算法的若干改進(jìn)及其在低頻振蕩監(jiān)測中的應(yīng)用（Several improvements of Prony algorithm and its application inmonitoring low-frequency oscillations in power system）[J]．電力系統(tǒng)保護(hù)與控制（Power System Protection and Control），2011，39（12）：140-145．

[11]楊靜，冀紅霞，魏明坤（Yang Jing，JiHongxia，WeiMing kun）．一種非線性濾波器的誤差分析及應(yīng)用（Error analysis and application of a nonlinear filter）[J]．航空學(xué)報(bào)（Acta Aeronautica et Astronautica Sinica），2011，32（8）：1469-1477．

[12]韓松，何利銓，孫斌，等（Han Song，He Liquan，Sun Bin，etal）．基于希爾伯特-黃變換的電力系統(tǒng)低頻振蕩的非線性非平穩(wěn)分析及其應(yīng)用（Hilbert-Huang transform based nonlinear and non-stationary analysis of power system low frequency oscillation and its application）[J]．電網(wǎng)技術(shù)（Power System Technology），2008，32（4）：56-60．

[13]胡愛軍，孫敬敬，向玲（Hu Aijun，Sun Jingjing，Xiang Ling）．經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中的模態(tài)混疊問題（Modemixing in empiricalmode decomposition）[J]．振動(dòng)、測試與診斷（Journalof Vibration，Measurement&Diagnosisi），2011，31（4）：429-434，532-533．

[14]Huang Norden E，Shen Zheng，Long Steven R.A new view ofnonlinear waves：the Hilbertspectrum[J].Annual Review of Fluid Mechanics，1999，31（4）：417-457.

[15]齊天，裘焱，吳亞峰（QiTian，Qiu Yan，Wu Yafeng）．利用聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解抑制振動(dòng)信號(hào)中的模態(tài)混疊（Application of EEMD to suppression ofmodemixing in oscillation signals）[J]．噪聲與振動(dòng)控制（Noise and Vibration Control），2010（2）：103-106．

[16]楊德昌，Rehtanz C，李勇，等（Yang Dechang，Rehtanz C，LiYong，etal）．基于改進(jìn)希爾伯特-黃變換算法的電力系統(tǒng)低頻振蕩分析（Researching on low frequency oscillation in power system based on improved HHTalgorithm）[J]．中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)（Proceedingsof the CSEE），2011，31（10）：102-108．

[17]楊培宏，劉文穎，張繼紅（Yang Peihong，Liu Wenying，Zhang Jihong）．PSS和TCSC聯(lián)合抑制互聯(lián)電網(wǎng)低頻振蕩（Restraining low frequency oscillation of interconnected power grid using PSSand TCSC）[J]．電力系統(tǒng)保護(hù)與控制（Power System Protection and Control），2011，39（12）：11-16．

[18]dos Santos Coelho L，Herrera B M.Fuzzy identification based on a chaotic particle swarm optimization approach applied to a nonlinear yo-yomotion system[J].IEEE Trans on Industrial Electronics，2007，54（6）：3234-3245.

[19]Kundur Prabha.電力系統(tǒng)穩(wěn)定與控制[M]．北京：中國電力出版社，2002.

Design of Wide-area Adaptive Damping Controller of Power System

YANGPei-hong1，LIUWen-ying2，WEIYi-li1，ZHANG Ji-hong1，LIU Bin1
（1.Schoolof Information Engineering，InnerMongolia University of Scienceand Technology，Baotou 014010，China；2.SchoolofElectrical&Electronic Engineering，North China Electric Power University，Beijing102206，China）

The paper demonstrated the possibility to enhance the damping of inter-area oscillations using wide area measurement system based on a wide area adaptive damping controller.Low-frequency oscillationmode is identified precisely on line using themethod ofensemble empiricalmode decomposition，and themethod can restrainmodemixing in low-frequency oscillation signals.A fuzzy adaptive particle swarm optimization algorithm is presented to change the parameter of PSS in differentoscillationmodesby identification result，As a result，the adaptive PSSprovides better damping to the oscillation of the system than the conventional PSS in different operation way.Simulation results show that the security and stability of interconnected powergrid have been improvedwith theWAADC.

low-frequency oscillation；wide-area adaptive damping controller；ensemble empiricalmode decomposition；powersystem stabilizer；wide-areameasurementsystem

764.1

A

1003-8930（2013）05-0105-06

楊培宏（1980—），男，碩士，講師，從事電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制及新能源發(fā)電方面的研究。Email：yph_1025@163.com

2011-12-23；

2012-02-04

劉文穎（1955—），女，博士，教授，從事電力系統(tǒng)分析、運(yùn)行與控制等方面的研究。Email：liuwenyingls@sina.com.cn

魏毅立（1962—），男，博士，教授，從事新能源發(fā)電技術(shù)等方面的研究。Email：aineng2088@126.com