趙 妍 李志民 李天云
(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動(dòng)化學(xué)院 哈爾濱 150001 2.東北電力大學(xué)輸變電技術(shù)學(xué)院 吉林 132012)
我國互聯(lián)電網(wǎng)規(guī)模和范圍的成倍增長以及特高壓電網(wǎng)的發(fā)展,提高了電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性和經(jīng)濟(jì)性的同時(shí),也帶來了新的安全隱患。近年來多次發(fā)生的低頻振蕩嚴(yán)重危及了電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。目前研究的熱點(diǎn)主要集中在低頻振蕩辨識(shí)、低頻振蕩產(chǎn)生的機(jī)理和抑制低頻振蕩三個(gè)方面[1-6]。值得注意的是,這三類問題的研究前提是需要監(jiān)測(cè)是否發(fā)生了持續(xù)、穩(wěn)定的低頻振蕩。這是因?yàn)椋瑢?shí)測(cè)低頻振蕩信號(hào)往往表現(xiàn)為一個(gè)典型的非線性、非平穩(wěn)隨機(jī)過程,即信號(hào)的統(tǒng)計(jì)性的時(shí)變特性(包括時(shí)域和頻域統(tǒng)計(jì)特性),而在動(dòng)態(tài)電力系統(tǒng)分析中往往同時(shí)存在多個(gè)非線性振蕩模式,各振蕩模式間存在著或強(qiáng)或弱的非線性相互作用,衍生出新的振蕩模式,具有一定的不確定性和不穩(wěn)定性,使低頻振蕩的處理更加復(fù)雜。低頻振蕩信號(hào)時(shí)域的主要特點(diǎn)為振蕩模式出現(xiàn)的時(shí)間不確定、持續(xù)的時(shí)間不確定以及振幅帶有阻尼特性且隨時(shí)間變化。因此,在進(jìn)行低頻振蕩的參數(shù)辨識(shí)時(shí),應(yīng)確定是否發(fā)生了持續(xù)、穩(wěn)定的低頻振蕩。電力系統(tǒng)在故障或異常運(yùn)行時(shí),可能隨機(jī)出現(xiàn)短暫的“低頻振蕩”,這類振蕩模式存在時(shí)間短、可以自動(dòng)平息,是無需處理的“瞬變的低頻振蕩模式”。然而,現(xiàn)在認(rèn)可度較高的電力系統(tǒng)振蕩分析方法都是以發(fā)生了低頻振蕩為假設(shè)前提的,并不進(jìn)行此判別,可能會(huì)將瞬變的低頻振蕩模式誤判為穩(wěn)定的低頻振蕩信號(hào),缺乏真實(shí)性。
另外,當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生低頻振蕩時(shí),正確判斷振蕩模式和模式的阻尼特性,對(duì)合理選擇振蕩抑制措施、快速抑制振蕩具有重要意義。低頻振蕩產(chǎn)生的機(jī)理包括負(fù)阻尼理論、強(qiáng)迫功率振蕩理論和非線性理論等。負(fù)阻尼理論認(rèn)為,電力系統(tǒng)負(fù)阻尼低頻振蕩是系統(tǒng)受擾動(dòng)后的自由振蕩,振蕩衰減與否由系統(tǒng)的阻尼特性決定,若系統(tǒng)不存在負(fù)阻尼,則不會(huì)發(fā)生增幅低頻振蕩[7,8]。強(qiáng)迫振蕩理論指出,持續(xù)的周期性小擾動(dòng)會(huì)引起電力系統(tǒng)強(qiáng)迫振蕩,當(dāng)擾動(dòng)頻率接近于系統(tǒng)固有頻率時(shí),會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)大幅度的功率振蕩,這種振蕩的表現(xiàn)形式類似于負(fù)阻尼低頻振 蕩[8,9]。雖然負(fù)阻尼振蕩和強(qiáng)迫功率振蕩具有非常相似的表現(xiàn)形式,但是由于具有不同的發(fā)生機(jī)理,采用的抑制措施也不相同。在調(diào)度運(yùn)行中,對(duì)于負(fù)阻尼機(jī)理引起的振蕩主要采用各種增強(qiáng)系統(tǒng)阻尼的措施,抑制強(qiáng)迫功率振蕩的最直接有效的方法就是迅速找到并切除擾動(dòng)源。因此,在振蕩發(fā)生時(shí)能夠根據(jù)振蕩特征迅速判斷振蕩模式,對(duì)于快速抑制振蕩、防止振蕩擴(kuò)散具有重要意義。文獻(xiàn)[10]結(jié)合負(fù)阻尼振蕩和強(qiáng)迫功率振蕩不同振蕩階段的振蕩波形特征和振蕩模式分布統(tǒng)計(jì)特征,對(duì)電力系統(tǒng)低頻振蕩性質(zhì)進(jìn)行了分析和判斷,但是難以滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需求。
為了解決上述問題,本文將可停振動(dòng)系統(tǒng)理論應(yīng)用于電力系統(tǒng)低頻振蕩監(jiān)測(cè)與分析中,提出了低頻振蕩監(jiān)測(cè)的Duffing 振子的可停振動(dòng)系統(tǒng)分析方法。Duffing 振子的可停振動(dòng)系統(tǒng)在受到微小隨機(jī)擾動(dòng)時(shí)以概率1 漸近穩(wěn)定,其對(duì)應(yīng)的狀態(tài)稱為可停振動(dòng)狀態(tài)。該系統(tǒng)輸入恒定幅值周期信號(hào)時(shí),系統(tǒng)有周期解或擬周期解為不可停狀態(tài)。這類系統(tǒng)對(duì)周期信號(hào)敏感,對(duì)隨機(jī)微小擾動(dòng)不敏感,利用可停振動(dòng)狀態(tài)的改變,可以進(jìn)行周期未知微弱信號(hào)檢測(cè)[11]。
本文將量測(cè)信號(hào)輸入到Duffing 振子的可停振動(dòng)系統(tǒng)中進(jìn)行分析,根據(jù)可停振動(dòng)系統(tǒng)相軌跡的狀態(tài)改變,可以跟蹤系統(tǒng)運(yùn)行方式的變化,對(duì)電力系統(tǒng)低頻振蕩的全過程進(jìn)行可視化的監(jiān)測(cè)。為調(diào)度員提供可視化圖像,來判斷是否發(fā)生了低頻振蕩、振蕩模式和模式的阻尼特性。為快速準(zhǔn)確地告警、合理地選擇振蕩抑制措施和快速抑制振蕩提供依據(jù)。
定義 設(shè)隨機(jī)微分方程
式中,X/F為二維矢量隨機(jī)過程;q為微分方程的階數(shù),q∈ R;ξ(t)為系統(tǒng)輸入的隨機(jī)擾動(dòng);e為隨 機(jī)擾動(dòng)幅度;η0是其平凡解(F(η0,t)=0)。
②當(dāng)系統(tǒng)(1)的輸入為周期信號(hào)時(shí),系統(tǒng)有周期或者是擬周期解。文獻(xiàn)[11]中將其對(duì)應(yīng)的狀態(tài)稱為可停狀態(tài),由定義可知:可停振動(dòng)系統(tǒng)的可停振動(dòng)狀態(tài)變化對(duì)噪聲不敏感,對(duì)周期信號(hào)敏感,因此通過系統(tǒng)的相平面軌跡可以在預(yù)先未知信號(hào)周期的情況下判斷系統(tǒng)輸入是否含有未知的周期信號(hào)。
考慮Holmes 型Duffing 振子
式中,i(t)為系統(tǒng)輸入;k為阻尼系數(shù)。
將式(2)改寫成一階微分方程組的形式,并令系統(tǒng)輸入為Guass 白噪聲
設(shè)k、e都為ε階無窮小量[12,13],則式(3)所示系統(tǒng)的Hamilton函數(shù)為
其中B(t)是標(biāo)準(zhǔn)的Winner 過程
因此,在式(3)的平衡點(diǎn)(±1,0),方程(5)的Lyapunov 指數(shù)為
當(dāng)k>0時(shí),Duffing 振子(見式(2))滿足定義中的條件①[12]。又當(dāng)k>0時(shí),系統(tǒng)輸入為恒定幅值的周期信號(hào)時(shí),Duffing 振子是耗散系統(tǒng)[13]。所以,當(dāng)k>0時(shí),Duffing 振子是可停振動(dòng)系統(tǒng),因此可以利用Duffing 振子可停系統(tǒng)對(duì)未知周期、未知形式的微弱周期信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。
電力系統(tǒng)端部輸出信號(hào)即為模型(2)的i(t),i(t)為Holmes 型Duffing 振子的激勵(lì),將i(t)輸入到可停振動(dòng)系統(tǒng)中進(jìn)行相軌跡分析。i(t)的類型主要有恒定幅值的周期信號(hào)、白噪聲信號(hào)、帶噪的恒幅周期信號(hào)、衰減振蕩信號(hào)、發(fā)散振蕩信號(hào)及復(fù)合仿真信號(hào)。
i(t)為恒定幅值的周期信號(hào)(0.1 cost)、白噪聲為噪聲強(qiáng)度)和帶白噪聲的周期信號(hào)(信噪比為3.01dB、?9.03dB),相軌跡如圖1~圖3所示,阻尼系數(shù)k=0.5。
圖1 i(t)為白噪聲的相軌跡Fig.1 Phase trajectory of input white noise signal
圖2 i(t)為周期信號(hào)的相軌跡Fig.2 Phase trajectory of input periodic signal
圖3 i(t)為帶噪周期信號(hào)的相軌跡Fig.3 Phase trajectory of input periodic signal with white noise
當(dāng)i(t)中僅含有白噪聲時(shí),相軌跡聚焦為一點(diǎn),系統(tǒng)處于可停振動(dòng)狀態(tài);當(dāng)i(t)中含有恒定幅值周期信號(hào)時(shí),相軌跡為封閉圓環(huán),表明系統(tǒng)立即從可停振動(dòng)狀態(tài)變化為小尺度周期狀態(tài)。增加或者減小周期分量的幅值,幅值不同,相軌跡的封閉圓環(huán)數(shù)量也不同,但均為小尺度周期狀態(tài)。注意小周期狀態(tài)時(shí),輸入周期分量的幅值不應(yīng)超過0.36。
比較圖2和圖3,只要i(t)中含有周期信號(hào)不論是否含有噪聲,噪聲強(qiáng)弱都為小尺度周期狀態(tài)。噪聲附加在封閉環(huán)上,以周期信號(hào)作為骨架,含噪后信號(hào)相圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變。根據(jù)文獻(xiàn)[11]噪聲為Gauss 白噪聲時(shí),檢測(cè)門限可達(dá)到?66dB,達(dá)到了極低的檢測(cè)門限,該方法對(duì)噪聲具有免疫性。
綜上,可停振動(dòng)狀態(tài)的改變對(duì)周期策動(dòng)力敏感,對(duì)零均值隨機(jī)微小擾動(dòng)不敏感。這就從仿真上也驗(yàn)證了系統(tǒng)(2)是可停振動(dòng)狀態(tài)系統(tǒng),可以用于未知周期信號(hào)的檢測(cè)。
i(t)為衰減振蕩信號(hào)0.1e?0.1tcost、發(fā)散振蕩信號(hào)0.1e0.1tcost,初值均為(1,0),相軌跡如圖4和圖5所示。
由圖4和圖5可知,i(t)為衰減振蕩信號(hào)時(shí),圖形以初值螺旋收縮,將從減幅的小周期狀態(tài)過渡到可停狀態(tài);i(t)為發(fā)散振蕩信號(hào)時(shí),圖形以初值螺旋 發(fā)散,從增幅的小周期狀態(tài)進(jìn)入多周期狀態(tài)。
圖4 i(t)為衰減振蕩信號(hào)的相軌跡Fig.4 Phase trajectory of input damped oscillation signal
圖5 i(t)為發(fā)散振蕩信號(hào)的相軌跡Fig.5 Phase trajectory of input divergent oscillation signal
2.3.1 復(fù)合測(cè)試信號(hào)1
構(gòu)造一個(gè)含有噪聲的復(fù)合測(cè)試信號(hào)模擬弱阻尼振蕩,如圖6所示。其表達(dá)式為
式中,λ(t)為白噪聲,此信號(hào)包含了一個(gè)區(qū)域間振蕩頻率和一個(gè)區(qū)域內(nèi)振蕩頻率,信噪比為9.17dB。為了使信號(hào)處于小尺度周期狀態(tài),將信號(hào)歸一后乘以0.1 的系數(shù),輸入到可停振動(dòng)系統(tǒng)中,改變仿真時(shí)間連續(xù)觀察其相軌跡,其相軌跡如圖7所示。此相軌跡以初值螺旋收縮,噪聲附加在螺旋上,由小周期狀態(tài)過渡到可停狀態(tài)??梢耘袛嘈盘?hào)中包含有衰減振蕩信號(hào),為弱阻尼振蕩模式,噪聲不影響相軌跡的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。仿真時(shí)間為20s時(shí),形成具有明顯特征的軌跡圖,通過對(duì)相軌跡的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)可以對(duì)低頻振蕩的過程進(jìn)行可視化的監(jiān)測(cè),滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的快速性要求。
圖6 含噪聲的復(fù)合測(cè)試信號(hào)1Fig.6 The input composite test signal 1 with white noise
圖7 含噪聲的復(fù)合測(cè)試信號(hào)1 的相軌跡Fig.7 Phase trajectory of the input composite test signal 1
2.3.2 復(fù)合測(cè)試信號(hào)2
在文獻(xiàn)[8]中指出,強(qiáng)迫功率振蕩的特點(diǎn)是振蕩波形瞬態(tài)階段出現(xiàn)了明顯的拍頻,進(jìn)入穩(wěn)態(tài)階段后其振蕩幅值較為穩(wěn)定,為等幅振蕩的穩(wěn)態(tài)振蕩階段。根據(jù)文獻(xiàn)[8]構(gòu)造另一個(gè)含有噪聲的復(fù)合測(cè)試信號(hào)模擬強(qiáng)迫功率振蕩;即
圖8 含噪聲的復(fù)合測(cè)試信號(hào)2Fig.8 The input composite test signal 2 with white noise
將該信號(hào)歸一后乘以0.1 的系數(shù)輸入到可停振動(dòng)系統(tǒng)中,改變仿真時(shí)間連續(xù)地觀察其相軌跡,信噪比為23.02dB,相軌跡如圖9所示。
該相軌跡以初值螺旋收縮為封閉圓環(huán)(極限環(huán)),噪聲附加在軌跡上,最終為小周期狀態(tài)??梢耘袛嘈盘?hào)中包含有衰減振蕩信號(hào)和不衰減的振蕩信號(hào)。仿真時(shí)間為25s時(shí),形成具有明顯特征的軌跡圖。
圖9 復(fù)合測(cè)試信號(hào)2 的相軌跡Fig.9 Phase trajectory of the input composite test signal 2
2.3.3 復(fù)合測(cè)試信號(hào)3
圖10為Kunder 四機(jī)兩區(qū)域系統(tǒng)接線圖,具體參數(shù)見文獻(xiàn)[14],基于Matlab 平臺(tái)搭建仿真系統(tǒng)。采用白噪聲激勵(lì)G1的勵(lì)磁模塊參考電壓,作用時(shí)間為20s。采集G4的相對(duì)功角搖擺曲線,如圖11所示。
圖10 四機(jī)兩區(qū)域系統(tǒng)接線圖Fig.10 Four machine two area system wiring diagram
圖11 G4相對(duì)功角振蕩曲線Fig.11 G4relative power angle oscillation curve
G4的相對(duì)功角搖擺曲線歸一后乘以0.1 的系數(shù)輸入到可停振動(dòng)系統(tǒng)中,得到其相軌跡如圖12所示。此相軌跡以初值螺旋發(fā)散,從增幅的小周期狀態(tài),進(jìn)入多周期狀態(tài)可以判斷信號(hào)中包含有發(fā)散振蕩信號(hào)。
圖12 G4相對(duì)功角振蕩曲線的相軌跡Fig.12 Phase trajectory of G4relative power angle oscillation curve
利用中國電力科學(xué)研究院的PSD-SSAP 小干擾穩(wěn)定分析模塊,進(jìn)行特征值分析,計(jì)算得到的區(qū)域間模式模態(tài)、其振蕩頻率和阻尼比見表1。表1 證明了該系統(tǒng)對(duì)這兩種區(qū)域間的阻尼嚴(yán)重不足,是負(fù)阻尼類型的低頻振蕩。
表1 特征值計(jì)算結(jié)果Tab.1 The results of eigen values computation
綜上,強(qiáng)迫功率振蕩相軌跡是以初值螺旋收縮為極限環(huán)。弱阻尼模式低頻振蕩的相軌跡是以初值螺旋收縮為單個(gè)點(diǎn)。本文將這兩種模式定義為“低頻振蕩吸引子”。負(fù)阻尼模式低頻振蕩的相軌跡是以初值螺旋發(fā)散,由增幅的小周期狀態(tài)進(jìn)入多周期狀態(tài),文中定義為“低頻振蕩排斥子”。因此,將電力系統(tǒng)的實(shí)測(cè)信號(hào)歸一化后,乘以比例系數(shù)(<0.36),輸入到可停系統(tǒng),根據(jù)其輸出信號(hào)的相軌跡,是聚焦于一點(diǎn),還是存在“低頻振蕩吸引子”或“低頻振蕩排斥子”就可以監(jiān)測(cè)是否發(fā)生了低頻振蕩,而且可以判斷是何種機(jī)理模式的低頻振蕩,并得到該模式的阻尼特性。
圖形變化的特征識(shí)別需要人的參與,為了自動(dòng)給出計(jì)算機(jī)可識(shí)別的定量指標(biāo)滿足自動(dòng)監(jiān)測(cè)的要求,本文提出了一種定量的自動(dòng)識(shí)別算法。分別計(jì)算相軌跡中各點(diǎn)與其平衡點(diǎn)(1,0)的歐氏距離(Euclidean distance)的期望值及其對(duì)數(shù)距離,文中簡稱為平衡距dav和對(duì)數(shù)平衡距dlog(logarithm distance with equilibrium point)。平衡距
對(duì)數(shù)平衡距
不同強(qiáng)度白噪聲、周期信號(hào)及含噪周期信號(hào)的相軌跡的對(duì)數(shù)平衡距如圖13所示。其中,曲線1、2 和3 為白噪聲,噪聲強(qiáng)度分別為和1(D為噪聲強(qiáng)度)。曲線4 為圖2的周期信號(hào)。曲線5、6 為圖3信噪比為3.01dB 和?9.03dB 的帶噪周期信號(hào)。
圖13 白噪聲、周期信號(hào)及含噪周期信號(hào)的 對(duì)數(shù)平衡距Fig.13 dlogof white noise,periodic signal and periodic signal white noise
由圖13可知,白噪聲、周期信號(hào)(包括含噪周期信號(hào))的對(duì)數(shù)平衡距dlog明顯分成兩類。第一類為白噪聲相軌跡圖(曲線1~曲線3),其dlog在?25dB以下波動(dòng),即可以判定輸出為可停狀態(tài)。第二類為周期信號(hào)相軌跡的dlog為?15~10dB 之間的一個(gè)穩(wěn)態(tài)值,對(duì)應(yīng)為小尺度周期狀態(tài)。對(duì)比圖13中曲線4~曲線6 可知,噪聲對(duì)周期信號(hào)的dlog的影響不大。通過大量的仿真并考慮到一定的裕度,將信號(hào)的相軌跡圖的dlog<?20dB 判定為可停狀態(tài)。
圖14 白噪聲、弱阻尼、負(fù)阻尼和強(qiáng)迫功率振蕩的 平衡距和對(duì)數(shù)平衡距Fig.14 davanddlogof white noise,weak damping, negative damping signal and forced oscillation
從圖14中可見,曲線1~曲線4 存在著較明顯的差異,白噪聲相軌跡圖的平衡距dav在0 附近波動(dòng),負(fù)阻尼低頻振蕩的dav和dlog為先增加后穩(wěn)定為穩(wěn)態(tài)值。弱阻尼的低頻振蕩和強(qiáng)迫振蕩的dav和dlog都是持續(xù)衰減,前者衰減到可停狀態(tài),后者衰減到小尺度周期狀態(tài)。
主要包括三部分:
(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。將PMU 采集得到的信號(hào)經(jīng)過低通濾波器,截止頻率為2.5Hz。
(2)自動(dòng)識(shí)別算法。預(yù)處理后的信號(hào)輸入到Duffing 振子可停振動(dòng)系統(tǒng),得到其相軌跡。每間隔一定的時(shí)間(2~5s)計(jì)算dlog值判斷狀態(tài)。
①dlog穩(wěn)定在一個(gè)小的值,且dlog<?20dB,相軌跡聚焦于一點(diǎn),處于可停狀態(tài),未發(fā)生低頻振蕩。
②dlog持續(xù)下降,30s 內(nèi)衰減到?20dB 以下,或30s 仍舊下降,且dlog<?15dB。存在“低頻振蕩吸引子”,吸引子是單個(gè)點(diǎn),為弱阻尼低頻振蕩。
③dlog衰減小尺度周期狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)值基本不變,或30sdlog>?15dB。吸引子為穩(wěn)定極限環(huán),為強(qiáng)迫功率振蕩。
④dlog為先增加后穩(wěn)定為穩(wěn)態(tài)值,存在“低頻振蕩排斥子”,為負(fù)阻尼的低頻振蕩。
(3)結(jié)合其他方法對(duì)振蕩頻率、阻尼比、振型進(jìn)行識(shí)別。
圖15為南方電網(wǎng)在豐大運(yùn)行方式下,對(duì)系統(tǒng)施加小擾動(dòng),用BPA 穩(wěn)定計(jì)算程序得到的貴天線(貴陽變—天生橋II 級(jí))的有功功率時(shí)域仿真圖形[15,16]。輸入到可停振動(dòng)系統(tǒng)中分析,得到其相軌跡和對(duì)數(shù)平衡距如圖16所示。
圖15 貴天線功率振蕩曲線Fig.15 Power oscillation waveform of Gui-Tian transmission system
圖16 貴天線功率振蕩曲線的相軌跡和對(duì)數(shù)平衡距Fig.16 Phase trajectory anddlogof power oscillation waveform of Gui-Tian transmission system
圖16以初值螺旋收縮,存在“低頻振蕩吸引子”,吸引子是單個(gè)點(diǎn),其dlog12s 內(nèi)衰減到?20dB以下,為弱阻尼模式的低頻振蕩。采用隨機(jī)子空間的方法進(jìn)行辨識(shí)[17],得出振蕩模式的振蕩頻率和阻尼比,具體見表2。表2 證明了該系統(tǒng)對(duì)這兩種區(qū)域間的阻尼不足,是弱阻尼模式的低頻振蕩。
表2 低頻振蕩模態(tài)分量參數(shù)Tab.2 Parameters of low frequency oscillation model functions
采用南方電網(wǎng)作為研究對(duì)象。圖17為云南小灣機(jī)組存在頻率為 0.496Hz 的周期性機(jī)械功率擾動(dòng)時(shí),小灣機(jī)組與廣東大亞灣機(jī)組的功角振蕩曲線。
圖17 小灣、大亞灣機(jī)組功角振蕩曲線Fig.17 Power-angle oscillation of XW,DYW generators
圖18為大亞灣和小灣功角振蕩曲線輸入到可停振動(dòng)系統(tǒng)中得到的相軌跡。該相軌跡以初值螺旋收縮為封閉圓環(huán),存在“低頻振蕩吸引子”,吸引子為穩(wěn)定極限環(huán),dlog15s 衰減到穩(wěn)態(tài)值?10dB,可以判斷為強(qiáng)迫功率振蕩,應(yīng)該迅速找到并切除擾動(dòng)源。
圖18 小灣、大亞灣機(jī)組功角振蕩曲線的相軌跡Fig.18 Phase trajectory anddlogof power-angle oscillation of XW,DYW generators
本文將Duffing 可停系統(tǒng)理論應(yīng)用于電力系統(tǒng)低頻振蕩的監(jiān)測(cè)中。該方法的核心思路是將端口上的量測(cè)信號(hào)輸入到可停系統(tǒng)中,根據(jù)輸出的相軌跡是聚焦為一點(diǎn)還是存在低頻振蕩吸引子或排斥子來判斷是否發(fā)生低頻振蕩,是何種機(jī)理模式、阻尼特性的低頻振蕩。與其他方法(prony、HHT 和原子稀疏分解等)相比,該方法是一種可視化的圖像分析方法。具有實(shí)時(shí)和可視化的優(yōu)點(diǎn),且對(duì)噪聲具有免疫力,為后期低頻振蕩參數(shù)定量識(shí)別,提供預(yù)判的依據(jù)。
[1]智勇,王官宏,肖洋,等.750kV 線路投運(yùn)后甘肅電網(wǎng)動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性分析[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2011,39(3):114-118.
Zhi Yong,Wang Guanhong,Xiao Yang,et al.Dynamic stability analysis of Gansu power grid after 750kV lines was put into operation[J].Power System Protection and Control,2011,39(3):114-118.
[2]李勛,龔慶武,賈晶晶,等.基于原子稀疏分解的低頻振蕩模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2012,27(9):124-131.
Li Xun,Gong Qingwu,Jia Jingjing,et al.Atomic sparse decomposition based identification method for low-frequency oscillation modal parameters[J].Trans- actions of China Electrotechnical Society,2012,27(9):124-131.
[3]賈勇,何正友.基于受擾軌跡的低頻振蕩分析方法綜述[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2008,40(11):140-148.
Jia Yong,He Zhengyou.Review on analysis methods for low frequency oscillations based on disturbed trajectories[J].Power System Protection and Control,2008,40(11):140-148.
[4]汪永華,王正風(fēng).電網(wǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警與輔助決策系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2010,38(10):70-74.
Wang Yonghua,Wang Zhengfeng.Application and development of dynamic monitoring preventive alarm and auxiliary decision system[J].Power System Protection and Control,2010,38(10):70-74.
[5]馬燕峰,趙書強(qiáng).基于在線辨識(shí)和區(qū)域極點(diǎn)配置法的電力系統(tǒng)低頻振蕩協(xié)調(diào)阻尼控制[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2012,27(9):117-123.
Ma Yanfeng,Zhao Shuqiang.Coordinated damping dontrol of power pystems low-frequency oscillation based on on-line identification and region poles assignment[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2012,27(9):117-123.
[6]戚軍,江全元,曹一家.采用時(shí)滯廣域測(cè)量信號(hào)的區(qū)間低頻振蕩阻尼控制器設(shè)計(jì)[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2009,24(6):154-159.
Qi Jun,Jiang Quanyuan,Cao Yijia.Design of damping controller for inter-area low-frequency oscillation using time-delay wide-area measurements[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2009,24(6):154-159.
[7]Demello F.Concepts of synchronous machine stability as affected by excitation control[J].IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems,1969,88(4):316-329.
[8]湯涌.電力系統(tǒng)強(qiáng)迫功率振蕩的基礎(chǔ)理論[J].電網(wǎng)技術(shù),2006,30(10):29-33.
Tang Yong.Fundamental theory of forced power oscillation in power system[J].Power System Technology,2006,30(10):29-33.
[9]王鐵強(qiáng),賀仁睦,徐東杰,等.電力系統(tǒng)低頻振蕩機(jī)理的研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2002,22(2):21-25.
Wang Tieqiang,He Renmu,Xu Dongjie,et al.The mechanism study of low frequency oscillation in power system[J].Proceedings of the CSEE,2002,22(2):21-25.
[10]楊東俊,丁堅(jiān)勇,邵漢橋.基于WAMS 的負(fù)阻尼低頻振蕩與強(qiáng)迫功率振蕩的特征判別[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2013,37(13):57-62.
Yang Dongjun,Ding Jianyong,Shao Hanqiao.WAMS based characteristic discrimination of negative damping low-frequency oscillation and forced power oscillation[J].Automation of Electric Power Systems,2013,37(13):57-62.
[11]周薛雪,賴?yán)?羅懋康.基于分?jǐn)?shù)階可停振動(dòng)系統(tǒng)的周期未知微弱信號(hào)檢測(cè)方法[J].物理學(xué)報(bào),2013,62(9):1-13.
Zhou Xuexue,Lai Li,Luo Maokang.A new detecting method for periodic weak signals based on fractional order stopping oscillation system[J].Acta Physic Sinica 2013,62(9):1-13.
[12]朱衛(wèi)秋.非線性隨機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)與控制[M].北京:科學(xué)出版社,2003.
[13]張芷芬,丁同仁,黃文灶,等.微分方程的定性理論[M].2 版.北京:科學(xué)出版社,1997.
[14]Kundur P.Power System Stability and Control[M].NewYork:McGraw-Hill,1994.
[15]李興源,劉紅超,任曉瑩,等.天生橋-廣州交直流并聯(lián)運(yùn)行對(duì)貴州電網(wǎng)的影響[R].貴州省電力工業(yè)局,1997.
[16]劉紅超,李興源.基于PRONY 辨識(shí)的交直流并聯(lián)輸電系統(tǒng)直流阻尼控制的研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2002,22(7):54-57.
Liu Hongchao,Li Xingyuan.Study of DC damping control in AC/DC transmission systems based on prony method[J].Proceedings of the CSEE,2002,22(7):54-57.
[17]Ni J M,Shen C,Liu F.Estimation of the electromechanical characteristics of power systems based on a revised stochastic subspace method and the stabilization diagram[J].Science China Techno- logical Sciences 2012,55(6):1677-1687.