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自然激励下基于子空间优化模式分解的小幅强迫振荡扰动源定位方法
1
作者
王丽馨
沙东鹤
+5 位作者
王思宇
蔡国伟
江守其
杨德友
高晗
夏世威
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第7期156-164,共9页
为实现基于广域量测随机响应的小幅强迫功率振荡扰动源定位,提出了一种基于子空间优化模式分解(Sub_OMD)的电力系统强迫功率振荡扰动源定位方法。通过Sub_OMD方法对量测的多通道随机响应数据进行分解,进而重构系统各振荡模式时域分量;...
为实现基于广域量测随机响应的小幅强迫功率振荡扰动源定位,提出了一种基于子空间优化模式分解(Sub_OMD)的电力系统强迫功率振荡扰动源定位方法。通过Sub_OMD方法对量测的多通道随机响应数据进行分解,进而重构系统各振荡模式时域分量;计算模式能量及其权重以甄别表征系统强迫功率振荡模式的关键性时域分量,再进一步计算各发电机组耗散能量流;在此基础上,利用所提强迫功率振荡源定位判据可实现电力系统小幅强迫功率振荡扰动源定位;最后,在IEEE 4机2区系统、IEEE 16机68节点系统以及美国NewEngland系统中实现了小幅强迫功率振荡扰动源的精准定位。
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关键词
随机响应
子空间优化模式分解
强迫功率振荡
扰动源定位
耗散能量流
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职称材料
随机数据驱动的电力系统小干扰稳定在线评估方法
被引量：
13
2
作者
周书宇
蔡国伟
+1 位作者
杨德友
王丽馨
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期94-100,共7页
系统自然激励下的随机响应数据中蕴含丰富的机电行为特征信息,准确地从随机响应数据中辨识小干扰稳定特征参数对于指导电力系统安全稳定运行具有重要现实意义。文中提出了随机数据驱动下基于子空间最优模式分解的小干扰稳定特征参数在...
系统自然激励下的随机响应数据中蕴含丰富的机电行为特征信息,准确地从随机响应数据中辨识小干扰稳定特征参数对于指导电力系统安全稳定运行具有重要现实意义。文中提出了随机数据驱动下基于子空间最优模式分解的小干扰稳定特征参数在线辨识算法。该算法通过对输入数据进行基于正交投影的矩阵线性变换得到其奇异子阵,并利用共轭梯度算法迭代求解最佳低维正交空间,以实现奇异子阵之间高维映射矩阵的最优低维近似,根据最优低维映射矩阵的特征值分解结果可以准确获得系统小干扰稳定特征参数,即振荡频率、阻尼比、模态。基于正交投影的矩阵线性变换以及共轭梯度法的引入使得动态模式分解法能较好地适应随机响应数据。IEEE 16机68节点系统和实际系统量测数据的计算和分析验证了所提算法的有效性和准确性。
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关键词
随机数据
小干扰稳定特征参数
子空间最优模式分解
正交投影
共轭梯度算法
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职称材料
题名
自然激励下基于子空间优化模式分解的小幅强迫振荡扰动源定位方法
1
作者
王丽馨
沙东鹤
王思宇
蔡国伟
江守其
杨德友
高晗
夏世威
机构
东北电力大学电气工程学院
哈尔滨理工大学电气与电子工程学院
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第7期156-164,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2400800)
新能源电力系统国家重点实验室开放课题资助项目(LAPS24014)。
文摘
为实现基于广域量测随机响应的小幅强迫功率振荡扰动源定位,提出了一种基于子空间优化模式分解(Sub_OMD)的电力系统强迫功率振荡扰动源定位方法。通过Sub_OMD方法对量测的多通道随机响应数据进行分解,进而重构系统各振荡模式时域分量;计算模式能量及其权重以甄别表征系统强迫功率振荡模式的关键性时域分量,再进一步计算各发电机组耗散能量流;在此基础上,利用所提强迫功率振荡源定位判据可实现电力系统小幅强迫功率振荡扰动源定位;最后,在IEEE 4机2区系统、IEEE 16机68节点系统以及美国NewEngland系统中实现了小幅强迫功率振荡扰动源的精准定位。
关键词
随机响应
子空间优化模式分解
强迫功率振荡
扰动源定位
耗散能量流
Keywords
stochastic response
subspace
optimal
mode
decomposition
forced power oscillation
disturbance source location
dissipation energy flow
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
随机数据驱动的电力系统小干扰稳定在线评估方法
被引量：
13
2
作者
周书宇
蔡国伟
杨德友
王丽馨
机构
东北电力大学电气工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期94-100,共7页
文摘
系统自然激励下的随机响应数据中蕴含丰富的机电行为特征信息,准确地从随机响应数据中辨识小干扰稳定特征参数对于指导电力系统安全稳定运行具有重要现实意义。文中提出了随机数据驱动下基于子空间最优模式分解的小干扰稳定特征参数在线辨识算法。该算法通过对输入数据进行基于正交投影的矩阵线性变换得到其奇异子阵,并利用共轭梯度算法迭代求解最佳低维正交空间,以实现奇异子阵之间高维映射矩阵的最优低维近似,根据最优低维映射矩阵的特征值分解结果可以准确获得系统小干扰稳定特征参数,即振荡频率、阻尼比、模态。基于正交投影的矩阵线性变换以及共轭梯度法的引入使得动态模式分解法能较好地适应随机响应数据。IEEE 16机68节点系统和实际系统量测数据的计算和分析验证了所提算法的有效性和准确性。
关键词
随机数据
小干扰稳定特征参数
子空间最优模式分解
正交投影
共轭梯度算法
Keywords
ambient data
small signal stability characteristic parameter
subspace
optimal
mode
decomposition
(
sub-opmd
)
orthogonal projection
conjugate gradient algorithm
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自然激励下基于子空间优化模式分解的小幅强迫振荡扰动源定位方法
王丽馨
沙东鹤
王思宇
蔡国伟
江守其
杨德友
高晗
夏世威
《电力自动化设备》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
随机数据驱动的电力系统小干扰稳定在线评估方法
周书宇
蔡国伟
杨德友
王丽馨
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022
13
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职称材料
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