基于类噪声数据的电力系统低频振荡模式辨识方法及应用

• 作者: 时伯年 柳勇军
• 来源期刊: 南方电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 低频振荡 类噪声数据 振荡模式 辨识 强迫振荡
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 系统分析与运行
• 页码范围: 74-77
• 页数: 4页
• 分类号: TM712
• 字数: 2817字
• 语种: 中文

摘要

低频振荡的监测对于电力系统的安全稳定运行是一个巨大的挑战.提出了基于类噪声数据的低频振荡模式在线辨识方法,该方法将类噪声PMU数据经过预处理后,以ARMA方法计算得到单测点低频振荡模式信息,然后通过聚类方法得到系统振荡模式信息.结合实际发生的一次低频振荡事故,通过比较扰动前和扰动过程中低频振荡模式差异判断振荡类型,并通过势能增量分布法予以验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳勇军		50	577	14.0	21.0
2	时伯年		31	311	10.0	17.0