基于经验模态分解自适应滤波的次同步振荡ESPRIT分析.pdf

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1、第40卷第13期电力系统保护与控制Vo1．40NO．132012年7月1日PowerSystemProtectionandControlJuly1，2012基于经验模态分解自适应滤波的次同步振荡ESPRIT分析李宽，李兴源，胡楠，赵睿，穆子龙(四川大学电气信息学院，四川成都610065)摘要：ESPRIT是一种可以准确辨识电力系统次同步振荡模态的算法，但在有噪声的情况下模态参数辨识不理想。提出利用经验模态分解滤波进行改进，然后与未经滤波的ESPRIT算法和PRONY算法进行比较以证明其有效性仿真结果表明，经验模态分解可实现自适应滤波，且基于经验模态分解滤波的ESPRIT算法的准确

2、性进一步提高。鉴于经验模态分解滤波的自适应性和ESPRIT算法辨识的快速、准确特性，可将此方法用于电力系统SSO在线检测，并为大电网的SS0的监测与研究奠定了基础。关键词：高压直流；：AN步振荡；经验模态分解；旋转矢量不变技术参数估计；振荡模态ESPRITanalysisofsubsynchronousoscillationbasedontheempiricalmodedecompositionself-adaptivefiRerLIKuan，LIXing—yuan，HUNan，ZHAORui，MUZi—long．(SchoolofElectricalEngineeringand

3、Information，SichuanUniversity,Chengdu610065，China)Abstract：Estim~ionofsignalparametersviarotationalinvariancetechniques(ESPRIT)caIlbeusedtoidentifysubsynchronousoscillation．However，thismethodCan’tidentifymodeparametereficientlyinthenoise．Thispaperusestheempiricalmodedecomposition(EMD)methodto

4、filterthenoisebeforetheparametersareidentified．Andthen．theimprovedESPRITiscomparedwiththenon．filteredESPRITandthePRONYalgorithminordertoproveitsavailability．Simulationresultsshowthatusingempiricalmodedecomposition．self-adaptivefilterCanberealizedandtheveracityiSimproved．Inconsiderationofthese

5、lf-adaptibilityofEMDandthespeedinessandaccuracyofESPRITidentification．theproposedmethodcanbeappliedtoon-linedetectionofsubsynchronousoscillation(sso)，layingafoundationforthemonitorandresearchofSSOoflargesystem．ThisWOrkiSsupposedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．51037003)．Keywords：h

6、ighvoltagedirectcurrent：subsynchronousoscillation；empiricalmodedecomposition；ESPRIT；oscillationmode中图分类号：TM71文献标识码：A文章编号：1674-3415(2012)13—0018-06DirectCurrent，HVDC)由于其传输功率大、网损0引言小、高度快速可控、运行灵活等优点而被广泛应用电力系统次同步振荡(Subsynchronous于国内外电网，但是HVDC的快速可控性存在着引Oscillation，SSO)现象于1977年在SquareButte发SSO的可能性【

7、3】。因此，对SSO进行准确的模态直流输电工程调速现场被首次发现，其机理不同于辨识进而采取有效的控制措施显得至关重要。串联补偿输电引起的次同步谐振(Subsynchronous目前，电力系统振荡模态分析方法主要有针对Resonance，SSR)【JJ。在电力系统的能量转换过程系统模型的平衡点特征根分析法和轨迹特征根分析中，轴系扭振机械系统与电气系统之间存在着能量法。基于旋转矢量不变技术的信号参数估计交换，SSO即反映了机组轴系与电力系统之间的相(EstimationofSigna