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惯性是电力系统的一种固有属性,是保证系统安全稳定运行的基础。随着风电、光伏等新能源通过电力电子变换器大量接入电网,电力系统惯性水平不断下降,对系统频率稳定性造成严重威胁。在这种情况下,可通过虚拟惯性控制和储能装置等提升系统惯性水平,或通过备用容量提升系统频率稳定性。为指导虚拟惯性、储能装置和备用容量等的合理配置,进而提高系统的稳定性及减少系统运行成本,需要明晰电力系统的惯性特征并实时感知电力系统的惯性水平。因此,本文围绕电力系统惯性辨识问题展开研究,首先分析了电力系统的惯性特征,接着分别提出了电力系统不同层级惯性常数辨识方法和电力系统惯性时空特性分析及辨识方法。主要研究工作如下:1)对电力系统的惯性特征进行研究。从惯性阻抗能量波动的固有属性出发,阐述了电力系统惯性的本质;分析了电力系统的惯量来源,明晰了电力系统惯性与惯量的区别与联系;对传统电力系统和高新能源渗透电力系统的惯量响应进行了分析和测试。以上研究内容是后续电力系统惯性辨识的理论基础。2)提出了基于类噪声信号的电力系统不同层级惯性常数辨识方法。在类噪声环境下对转子运动方程进行拉式变换,建立同步机动态模型,并采用随机子空间法辨识同步机的动态模型;考虑到对辨识模型进行频域降阶拟合将导致辨识结果出现较大误差,提出从辨识模型时域响应提取惯性常数的方法;采用滑动数据窗法和指数平滑法完成对惯性常数的实时在线跟踪。3)进一步提出了基于类噪声信号的电力系统不同层级惯性常数递推辨识方法。采用ARMAX模型对类噪声信号进行建模,并采用递推加权最小二乘法求解ARMAX模型的参数;对递推方法与非递推方法的性能进行测试,递推方法的计算效率更高,辨识的惯性常数值更为稳定,更加适合于惯性常数实时在线跟踪;此外,考虑测量噪声、异常值和数据缺失等情况,对递推辨识方法的鲁棒性进行测试。4)提出了电力系统惯性时空特性分析、建模及其基于类噪声信号的辨识方法。从惯性阻抗能量波动的固有属性出发,定义了电力系统的节点惯性并给出其表征方法;提出了基于大扰动下和小扰动下节点频率的动态特性分析惯性时空特性的方法;推导了电力系统惯性时空特性的表征模型,在此基础上提出基于类噪声信号的电力系统惯性时空特性辨识方法。