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1、隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,電網(wǎng)規(guī)模日益擴(kuò)大,系統(tǒng)之間的互聯(lián)關(guān)系得到加強(qiáng),常常會(huì)引發(fā)低頻振蕩,低頻振蕩問題嚴(yán)重危及電網(wǎng)安全運(yùn)行,并影響著電網(wǎng)傳輸能力。從調(diào)度運(yùn)行角度考慮,對(duì)低頻振蕩進(jìn)行在線辨識(shí)及預(yù)警技術(shù)研究將成為電力系統(tǒng)穩(wěn)定性研究的重要內(nèi)容之一。隨著廣域測(cè)量系統(tǒng)(WAMS)的發(fā)展及應(yīng)用,給電力系統(tǒng)低頻振蕩的分析,尤其是低頻振蕩在線辨識(shí)及預(yù)警技術(shù)研究帶來很大挑戰(zhàn)。因此,本文以廣域測(cè)量系統(tǒng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,在分析廣域測(cè)量信號(hào)預(yù)處理方法基礎(chǔ)上,
2、選擇合適的輸入信號(hào),對(duì)低頻振蕩在線辨識(shí)算法進(jìn)行深入研究,最后提出電力系統(tǒng)低頻振蕩在線監(jiān)測(cè)及預(yù)警方案,并選取實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。主要研究?jī)?nèi)容如下:
(1)研究廣域測(cè)量系統(tǒng)實(shí)測(cè)信號(hào)預(yù)處理方法。在廣域測(cè)量系統(tǒng)基本原理和體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,針對(duì)廣域測(cè)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)特點(diǎn),選取適用于本文低頻振蕩在線辨識(shí)算法的輸入信號(hào)進(jìn)行深入研究。此外根據(jù)在線監(jiān)測(cè)到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)具有不穩(wěn)定特征,且實(shí)際存在噪聲的情況,在處理環(huán)節(jié)引入數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波技術(shù),并最終給出一種實(shí)測(cè)數(shù)
3、據(jù)預(yù)處理方法。
(2)研究電力系統(tǒng)低頻振蕩模式辨識(shí)方法。在奇異值分解原理的基礎(chǔ)上,研究信號(hào)模型階數(shù)估計(jì)算法并對(duì)擴(kuò)展Prony算法和TLS-ESPRIT算法加以改進(jìn),通過構(gòu)造仿真信號(hào)對(duì)比分析改進(jìn)后兩種算法的適用性,同時(shí)針對(duì)TLS-ESPRIT算法在復(fù)雜噪聲下辨識(shí)精度不高的問題,進(jìn)一步提出將并行復(fù)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器與TLS-ESPRIT算法相結(jié)合,從而提高辨識(shí)精度;最后結(jié)合仿真驗(yàn)證和WAMS實(shí)測(cè)信號(hào)的辨識(shí)結(jié)果,給出適用于電力系統(tǒng)低
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