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典型文献
基于同步相量数据的次同步振荡参数辨识与实测验证
文献摘要:
近年来,国内外风电系统频繁发生次同步振荡(subsynchronous oscillation,SSO)事故,严重影响电力系统安全稳定运行.为了给事故分析、抑制策略制定等提供可靠的数据支撑,亟需开展面向SSO的广域监测工作.为此,提出基于同步相量数据的SSO参数辨识方法.通过严密的数学推导,揭示SSO工况下同步相量数据主要由4种模态组成,从而可将SSO参数辨识问题转化为模态参数提取问题.进一步采用2种经典的模态参数提取算法:矩阵束算法(matrix pencil method,MPM)和特征值系统实现算法(eigenvalue system realization algorithm,ERA)实现了SSO频率与幅值的准确辨识,并利用截断奇异值分解和决定系数提高了辨识的可靠性.所提方法通过合成信号、电磁暂态仿真以及河北沽源实际振荡数据进行了验证,结果显示,即便在振荡初期幅值较小时,该文方法仍可有效辨识SSO参数,因此,理论成果有望在未来为SSO实时预警、全景展示提供技术支撑.
文献关键词:
次同步振荡;风电场;广域测量系统;次同步振荡参数辨识
作者姓名:
王杨;晁苗苗;谢小荣;蒋小龙;宋子宏
作者机构:
四川大学电气工程学院,四川省 成都市 610065;电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室(清华大学电机系),北京市 海淀区 100084
引用格式:
[1]王杨;晁苗苗;谢小荣;蒋小龙;宋子宏-.基于同步相量数据的次同步振荡参数辨识与实测验证)[J].中国电机工程学报,2022(03):899-908,中插6
A类:
次同步振荡参数辨识,subsynchronous
B类:
同步相量,实测验证,外风,风电系统,oscillation,SSO,电力系统安全,安全稳定运行,事故分析,抑制策略,策略制定,监测工作,参数辨识方法,数学推导,下同,问题转化,模态参数,参数提取,矩阵束,matrix,pencil,method,MPM,系统实现,eigenvalue,system,realization,algorithm,ERA,截断奇异值分解,决定系数,电磁暂态仿真,沽源,即便,理论成果,实时预警,全景展示,风电场,广域测量系统
AB值:
0.362437
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