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随着新能源的应用以及大型电网的互联,电力系统中的低频振荡现象时有发生。目前许多研究成果,从暂态的角度对低频振荡现象的机理和辨识进行了有意义的研究。而除了从暂态角度分析振幅指数衰减的低频振荡现象以外,在稳态条件下,现代电力系统的电压或电流信号的幅值也总存在一定的振荡,因此为掌握电力系统状态及其变化,很有必要对这类持续低频振荡信号进行在线辨识。本学位论文针对该问题,开展了相关的研究。主要包括以下内容:首先,介绍了选题的研究背景和意义,给出当前国内外低频振荡分析方法的研究现状,并指出稳态角度研究低频振荡现象的必要性。随后给出了电力系统持续低频振荡的信号模型以及对持续低频振荡信号的辨识任务。通过分析持续低频振荡信号的模型,指出常用频率估计算法均可用于辨识此类持续振荡低频信号并介绍了几种常用频率估计算法的优缺点。其次,在归一化自适应陷波算法的基础上,提出一种改进的基于自适应陷波的持续低频振荡在线辨识方法。依次利用慢积分流形、平均法、李雅普诺夫稳定性定理和扰动系统理论对改进算法进行了稳定性分析和噪声性能分析。同时对持续低频振荡信号的混合输入进行了算法仿真,并与改进前的算法进行比较分析,验证改进方法的有效性。理论分析与仿真结果表明,在低频振荡频率未知与跳变的条件下,所提出的算法能够准确分解电压/电流信号的基波分量和低频振荡分量,以及基波幅值、振荡幅值与振荡频率。接下来,给出基于改进算法的检测仪设计,用六通道同步采样的AD7606芯片实现信号的采集,TMS320F28335完成信号的计算和处理,DAC7725N芯片则实现对基波以及振荡分量的DA转换,进行连续的波形输出。给出了硬件设计中的相关模块,包含:DSP最小系统、电源转换电路、AD检测采集电路、DA转换电路、通信模块电路。在给出硬件设计模块电路图的同时也给出相关的软件设计和流程图。重点研究了应用经典四阶龙格库塔算法而实现的改进自适应陷波离散时间算法,为电压/电流持续低频振荡的检测与分析提供一定的工程基础。最后,总结了本课题的研究成果和研究意义,为不足之处提出了进一步的研究和发展方向。