【摘 要】
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随着工业的发展和人民生活水平的提高,整个社会对电力的需求日益增加。全国性的电网互联,远距离、大容量输电成为发展的必然趋势,但这也为电力系统低频振荡的发生创造了条件,而越来越多的高增益励磁机的应用更是增加了低频振荡发生的可能。低频振荡会给电力系统的稳定运行带来严重的威胁,因此判断一个电力系统是否发生低频振荡是当前电力系统稳定分析的一个热门问题。本文采用自适应滤波算法对电力系统低频振荡模式进行识别。本
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随着工业的发展和人民生活水平的提高,整个社会对电力的需求日益增加。全国性的电网互联,远距离、大容量输电成为发展的必然趋势,但这也为电力系统低频振荡的发生创造了条件,而越来越多的高增益励磁机的应用更是增加了低频振荡发生的可能。低频振荡会给电力系统的稳定运行带来严重的威胁,因此判断一个电力系统是否发生低频振荡是当前电力系统稳定分析的一个热门问题。本文采用自适应滤波算法对电力系统低频振荡模式进行识别。本文对电力系统低频振荡的定义、发生机理、分析方法和抑制措施进行了综述。对自适应滤波器的结构与工作原理进行了介绍,对最速下降法、最小均方算法及递归最小二乘算法进行了推导分析。介绍了自适应滤波算法应用于电力系统低频振荡模式识别的原理及流程。搭建了新英格兰10机39节点系统。将基于最小均方算法的自适应滤波应用于该系统低频振荡模式的识别中,验证了该算法的有效性。同时指出定步长的最小均方算法存在着收敛速度与稳态误差难以平衡的矛盾,小步长收敛速度慢,大步长稳态误差大导致识别准确度下降。由此引出本文提出的一种基于Sinh函数改进的变步长最小均方算法,该算法在保证识别准确度的同时也拥有较快的收敛速度。当输入自适应滤波器的信号中存在异常数据或动态数据时,基于最小均方算法的自适应滤波器将无法对低频振荡模式的信息作出准确辨识,算法的鲁棒性较差。本文将最大相关熵的思想引入算法,使之在有扰动的情况下依然可以对低频振荡模式进行较为准确的识别。最大相关熵算法能够抗扰动的原因是其采用了高斯核,而高斯核的核宽度参数对算法的影响与最小均方算法中的步长因子类似,为保证算法具有抗扰动的能力的同时加快算法的收敛速度,本文提出一个基于Tanh函数改进的变核宽最大相关熵算法,使算法在对振荡模式的识别中有更好的鲁棒性,并拥有有较快的收敛速度。
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