【摘 要】
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基于端口供给能量分解,提出了一种新的电力系统振荡类型识别方法。对端口供给能量进行成分分解,发现弱阻尼振荡和强迫振荡下端口供给能量趋势分量分别按指数和线性规律变化。
【机 构】
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清华大学电机工程与应用电子技术系; 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,清华大学;
【基金项目】
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国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51321005);国家自然科学基金资助项目(51177079)~~
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基于端口供给能量分解,提出了一种新的电力系统振荡类型识别方法。对端口供给能量进行成分分解,发现弱阻尼振荡和强迫振荡下端口供给能量趋势分量分别按指数和线性规律变化。采用经验模式分解算法识别出主导振荡模式,计算端口供给能量,利用经验模式分解算法提取端口供给能量趋势分量。对变化幅度明显的端口供给能量趋势分量进行线性和指数拟合并得到拟合误差指标,对拟合数据和原始数据进行相关性计算得到相关度指标。然后利用误差指标和相关度指标判别该趋势分量的变化规律,进而利用变化规律的不同识别振荡类型。最后通过IEEE 39节点系统的仿真分析和实际电厂的实例分析证明了该识别方法的有效性。
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