一种基于O3KID算法的电力系统低频振荡辨识方法

    公开(公告)号:CN108462191A

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201810306037.5

    申请日:2018-04-08

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于O3KID算法的电力系统低频振荡辨识方法。该方法在电力系统随机模型中嵌入观测器,利用O3KID算法基本方程和最小二乘法估计观测器的Markov参数和残差,将电力系统随机系统辨识转换为确定性系统的辨识问题,所引入的观测器等价于卡尔曼滤波器。利用观测器的输出和残差时间序列分别构造Hankel矩阵,采用确定性系统的正交投影和奇异值分解方法,有效辨识电力系统降阶模型,准确提取低频振荡主导模态的频率、阻尼比和振型参数信息。本发明方法适合于WAMS同步量测环境激励信号和暂态ring-down信号的电力系统低频振荡模态分析,IEEE-39节点系统仿真和美国东部电网WAMS实测数据分析验证了本方法的有效性。

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