基于多元经验模式分解的电力系统低频振荡模式辨识

摘要：

提出了一种辨识电力系统主导低频振荡模式的新方法.该方法结合了多元经验模式分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD)、Teager能量算子及预测误差法(Prediction Error Method,PEM),通过多元经验模式分解将含电力系统低频振荡特征信息的信号进行分解,得到多个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;借助Teager能量算子的快速响应能力,筛选出含有主导振荡模式的主要IMF分量;最后采用预测误差法辨识出各主导振荡模式的振荡频率和阻尼.分别利用IEEE68节点测试系统和辽宁电网实测PMU数据对所提方法进行分析、验证.结果表明,该方法可有效从电力系统的广域量测信息中辨识出电力系统的主导振荡模式.

关键词：电力系统、低频振荡、多元经验模式分解、Teager能量算子、预测误差法

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资助基金：国网辽宁省电力有限公司科技项目SGTYHT17JS201"辽宁电网利用广域量测系统提升电网安全稳定运行水平的技术研究";国家电网公司总部科技项目资助SGTYHT 17JS199"千万千瓦级分层接入直流送受端系统动态行为机理和协调控制措施"

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：113-125