电力系统振荡的特点次同步振荡模态检测，本科毕业设计，有愿意接的吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-04-18 01:36 标签： 电力系统振荡的特点

【摘要】：目前,广域测量系统(WAMS)的低频振荡监测分析主要用于振荡事件发生后的告警分析,并未充分发挥其预警作用因此,对低频振荡现象进行安全预警研究,为调度运行人员提供可靠的预警指标,对电力系统振荡的特点的安全稳定运行具有重大的现实意义。本文结合现代信号处理方法,对扰动下电网低频振荡的安铨预警综合系统进行了深入的研究本文首先介绍了 WAMS系统的基本原理和体系结构,根据广域测量系统中的数据特征,选择合适的低频振荡在线辨识算法的输入信号。针对WAMS系统数据处理的弊端以及实际存在噪声的情况,引入独立分量技术(ICA)用于滤波去噪,并详细阐述了基于WAMS系统实测数据嘚预处理方法其次,结合低频振荡信号的特征、波动趋势以及对电网产生的影响,构建包含信号频率、主导模式最弱阻尼比、功率振荡首摆峰值以及峰峰值持续周期数的安全预警综合指标体系,四个预警指标相辅相成互相验证,从电网的实际安全运行状态方面进行分析,在预警阈值嘚标准上判断电网是否处于稳定状态。并对提出的四种预警指标分别制定评价等级,将层次分析法与模糊综合评价进行相互结合,建立一种高效的电网安全预警综合评价体系,结合在线辨识与快速预警,以达到安全综合预警的目的根据已建立的预警指标体系,提出基于WAMS系统的电力系統振荡的特点低频振荡预警实现流程。最后,结合实际应用开发了具备实时计算功能与故障搜索功能的预警软件通过仿真算例分析,在电网嘚各种扰动下,各项预警指标能够快速准确的给出电网的安全运行状态,验证了上述安全预警指标分析的可行性与正确性。

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【摘要】：ESPRIT是一种可以准确辨识電力系统振荡的特点次同步振荡模态的算法,但在有噪声的情况下模态参数辨识不理想提出利用经验模态分解滤波进行改进,然后与未经滤波的ESPRIT算法和PRONY算法进行比较以证明其有效性。仿真结果表明,经验模态分解可实现自适应滤波,且基于经验模态分解滤波的ESPRIT算法的准确性进一步提高鉴于经验模态分解滤波的自适应性和ESPRIT算法辨识的快速、准确特性,可将此方法用于电力系统振荡的特点SSO在线检测,并为大电网的SSO的监测與研究奠定了基础。

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