论文部分内容阅读
随着全国联网的逐步扩大与高倍励磁系统的广泛应用,导致电网系统的总阻尼减小甚至成为负值,极易引起电力系统的低频振荡现象,对电力系统的安全与稳定有着严重的危害。为了研究电力系统低频振荡的产生机理以及控制低频振荡的方法,需要进行电力系统低频振荡分析。信号分析的普罗尼(Prony)算法与经验模态分解(EMD)算法是目前电力系统低频振荡算法研究中两种有效的算法。本文首先详细分析了Prony算法的基本原理和特性：该算法能够较好地分析线性信号,但对于非线性信号与噪声信号,用该算法得出的模态参数会存在极大误差。同时本文还分析了EMD算法的基本原理和特性：该算法虽然能够将非线性信号或含噪声信号分解成一系列的平稳分量再通过Hilbert变换可得到较为准确的各个模态参数,但是EMD分解过程中存在端点效应问题,即分解后的分量在两端点处存在一定的拟合误差。接着,本文分析了周期延拓、基于斜率的延拓、平行延拓、镜像延拓在改进端点拟合误差方面的成果,并在上述研究分析的基础上,给出基于波形相关系数和波形幅度相对标准差的改进的EMD延拓算法,用Matlab仿真与其它算法进行了算例的分析比较,证明改进算法能够更加有效地抑制端点效应。然后,采用将改进的EMD分解算法与Prony算法相结合的分析方法,来提取电力系统低频振荡信号的各个模态参数。该方法既克服了Prony算法对于非线性和噪声信号的辨识结果存在误差的问题,又解决了EMD分解中的端点效应问题,能够更加精确地提取出电力系统低频振荡信号中的各个模态参数。最后,在Matlab上用新的分析方法对线性与非线性信号、含噪声与无噪声信号进行了算例的分析比较,并用Matlab的Simulink平台下搭建了单机无穷大系统和3机9节点系统,模拟发生单相短路故障产生的电力系统低频振荡现象并进行了模态参数提取的计算,证明了改进EMD与Prony相结合的分析方法的有效性与实用性。