基于模糊聚類與動(dòng)態(tài)分割的低頻振蕩信息辨識(shí).pdf

1、大區(qū)域電網(wǎng)的互聯(lián)是低頻振蕩容易發(fā)生的一個(gè)不可忽視的因素。在線的振蕩特性分析是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)低頻振蕩在線監(jiān)視以及廣域阻尼控制的重要理論基礎(chǔ)?；谌蚨ㄎ幌到y(tǒng)(GPS)的廣域測(cè)量系統(tǒng)(WAMS)的發(fā)展和應(yīng)用為在線分析低頻振蕩模式乃至控制提供了新契機(jī)。利用振蕩曲線分析系統(tǒng)振蕩信息已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。 在互聯(lián)的多機(jī)電力系統(tǒng)中，存在多種振蕩模式，需要重點(diǎn)關(guān)注的是區(qū)域間的主導(dǎo)弱阻尼或負(fù)阻尼模式。在實(shí)際的多機(jī)系統(tǒng)中，由于外界的干擾因素很多，如噪

2、聲等因素，這給常規(guī)的信號(hào)辨識(shí)帶來(lái)不便。利用振蕩益線提取多機(jī)振蕩信息，需要選擇合適的曲線，才能快速得到系統(tǒng)主導(dǎo)振蕩模式。 首先，從同調(diào)機(jī)群識(shí)別角度研究了擾動(dòng)下大區(qū)域電網(wǎng)低頻振蕩的本質(zhì)與原因等問(wèn)題。本文給出一種基于模糊劃分的迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)(ISODATA)的模糊聚類方法，在一些基本假設(shè)和對(duì)系統(tǒng)做了必要驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，形成同調(diào)識(shí)別模糊集合，用模糊聚類迭代方法進(jìn)行分群，直到得到滿意的分類結(jié)果為止。 其次，在多機(jī)系統(tǒng)同調(diào)分群