38120字硕士毕业论文基于Prony算法的电力系统振荡故障识别
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：38120字
论点：振荡,算法,信号
论文概述：
大量文献对 Prony 方法进行研究改进的同时也表明 Prony 方法对噪声较为敏感。对不同电力系统信号进行研究时，可能得到互相矛盾的模态和阻尼。这时就难以确定使用哪个信号辨识的结果更为精
论文正文：
第一章导言
1.1研究的背景和意义
随着大型互联电网的形成，电网容量迅速增加。系统规模的持续增长降低了电网的可靠性。电网间的互联和大量非线性元件的应用，使得当前的电网系统逐渐演化为复杂的大规模非线性系统。然而，一般的分析方法需要建立一个更详细的电网数学模型。分析过程需要求解大量矩矩阵特征值。然而，由于实际电力系统的复杂性和缺乏准确的系统数据，分析系统矩阵的特征值计算显示出越来越多的局限性。在实际系统分析的应用中，常用的特征值计算方法可能会导致维数灾难。为了保证电网的可靠运行，提高输电线路的输电能力，需要继电保护装置更稳定、更快速地排除短路故障。低频振荡是电网系统稳定性研究的重要组成部分。区域电力系统的互联和大容量发电机的长距离输电形成了系统的弱阻尼或欠阻尼，使得低频振荡频繁发生。当电网之间或电网内部的低频振荡不能在短时间内得到有效控制和识别时，电网可能由于系统振荡而导致发电机之间不同步，从而导致大面积停电。电力系统低频振荡会增加保护装置的处理时间和难度。然而，快速继电保护装置需要在故障发生后的瞬态期间执行保护动作。这对继电保护装置提出了许多新的要求。分裂导线通常用于高压和长距离线路，并且线路的分布电容相对较高。线路发生短路等故障后的过渡过程非常明显。线路故障信号中过渡过程的瞬态分量既大又复杂。线路故障中会出现大量从工频到高频的暂态分量信号。这些瞬态分量的衰减率明显不同。因此，电流、电压和其他电信号包含许多非基频故障瞬态分量。在这些故障转换过程中产生的信号中有许多故障信息。继电保护算法有很多种，但不管是哪种保护算法，其关键是从系统测量的电量中提取出能够代表被保护设备运行特性的特征量。通过计算和识别故障类型和故障点位置，执行相应的保护动作。如何有效地获取这种包含故障特征的电量一直是继电保护研究人员的主要问题，对此进行了许多探索，给出了大量可应用于微机保护的继电保护算法。第一种提出的继电保护算法是假设故障波形是与电网频率相同的正弦波，并通过少量采样点计算保护算法所需的电量，以表征故障特征，例如电压、电流和阻抗。这是微机保护的基本算法，采样窗口长度也较短。因此，早期继电保护算法的应用效果不好。
1.2国内外电力研究现状
文献[1，2]指出电网低频振荡的运行状态对发电机组、励磁机等系统参数敏感，与系统运行方式密切相关。离线计算方法所得结果的可靠性和适应性较低。因此，寻找一种不依赖于电网数学模型的系统低频振荡识别方法具有重要意义。傅立叶算法是当今电力微机保护中常用的计算方法。该算法具有谐波干扰滤波效果好、计算稳定的特点。但不适合高速要求的保护。此外，傅立叶算法要求处理后的数据是时域周期信号。高压输电线路暂态故障信号包含非周期信号、谐波信号和频偏。基于傅立叶算法的保护策略会出现一些错误。长期以来，国内外许多文章对傅立叶算法进行了大量的分析和讨论，但也存在一些缺陷。一般瞬态分量分析方法大多基于傅里叶变换的数字信号滤波过程。然而，傅立叶变换在分析暂态故障信息时有一个缺点，即它不能在一个周期内完全分离工频分量的幅值和相位。系统振荡现象也限制了根据工频分量设计的保护动作时间。Prony算法使用线性方程来解决非线性问题。由于Prony算法计算量大，只有与计算技术相结合，才能获得更好的实际应用效果。该算法对噪声干扰也很敏感。Prony的分析模型与电网实际故障信号模型非常接近，因此能够更有效地识别电网中的短路电压和电流。
Prony算法采用降阶数学模型拟合系统实际测量的数据，直接获得系统特征根和系统残差等有用数据。它已广泛应用于电力系统分析，如电网振荡模式的识别。文献[3]提出振荡模式能级的Prony算法方法来识别短路情况下的电网振荡模式。文献
第二章电力系统低频振荡分析比较了Prony算法和自回归移动平均(ARMA)振荡模式识别的效果。结果表明，ARMA具有较好的实用性。文献
2.1单机无穷大系统低频振荡
详细讨论了电力系统低频振荡的原因和特点。还讨论了励磁系统对低频振荡的影响。介绍了现有电力系统低频振荡分析中常用的几种电机模型，并指出了它们在实际应用中分析的具体步骤。在此基础上，进一步探讨了多机电力系统低频振荡特征根的分析方法。以电力系统为例，瞬态响应产生的振荡信号往往经过多路传输后到达多个接收端。这些多径信号通常是相干信号，噪声干扰减弱后，原始特性变弱。广域测量技术可以收集这些相干信号，形成所谓的相干积累，这对于接收信号的相关处理显然非常有用。相干积累可以提高接收信号的能量，达到提高信噪比的目的。由于矩阵束算法和Prony算法在样本函数矩阵构造上的相似性，本文在参考文献12中样本函数矩阵构造规则的基础上做了一些改进，对系统采集的几种不同类型的信号进行归一化，然后叠加起来形成一种改进的多信号Prony算法。优化Prony算法。由于从电力系统采集的信号通常是有噪声的，为了提高算法的精度。文献
第3章改进的多信号Prony算法.........13
3.1导言...13
3.2电力系统振荡采样数据的预处理...14
3.2.1奇异值分解理论...14
3.2.2采样数据的奇异值分解去噪........17
3.2.3去噪信号的重建......18
3.2.4多信号归一化......18
3.3改进的Prony算法......19
3.3.1原始Prony算法.........19
3.3.2用矩阵束算法改进的Prony算法.........22
3.4示例测试.........24
3.5摘要.........26
第4章接地故障电弧模拟建模.........27
4.1导言.......27
4.2圆弧数学模型的推导...27
4.3主电弧动态模型...28
4.4二次电弧动态模型...29
4.5故障电弧数字仿真...30
4.6概述...33
第五章多机电力系统低频振荡...34
多机电力系统低频振荡的初步分析.........34
5.2电力系统低频振荡.......36
5.3概述.......42从多个信号的角度改进Prony算法，对采集的信号进行分类叠加，降低噪声的影响。文献
结论使用包含噪声的测量数据形成汉克尔矩阵，然后执行奇异值分解去噪。文献[8，9]在使用Prony算法计算之前，使用优化的小波去噪方法来消除噪声。文献[10]使用反向预测来提高Prony算法的准确性。[11] Prony算法采用加窗插值方法计算多模态参数，在电力系统谐波检测中具有精度高的优点。本文将Prony算法应用于短路和系统振荡情况下产生的信号的分析和处理。本文讨论了利用短路故障后短时间内的数据信息提取系统暂态分量的可行性。
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本文将矩阵束理论作为Prony理论的有效改进，应用于电力系统振荡和故障暂态信号的数学分析。研究了电力系统低频振荡、故障信号去噪、模型阶数确定和多输入信号处理。提出了一种在线识别系统低频振荡和故障的改进多信号Prony算法。为准确理解继电保护装置的暂态性能特征和开发新型快速继电保护设备积累了一定的理论基础。本文的内容如下:归一化多信号样本函数矩阵，用奇异值分解方法确定信号阶数，最后用矩阵束算法对传统Prony算法进行改进。几种改进的Prony算法被用于分析理想示例信号和测试系统示例信号。结果表明，本文提出的算法具有较高的精度。在数字仿真模型中，电弧模型被用来代替传统的分析方法，将固定电阻值连接到等效电弧电阻。利用PSCAD建立了精确的圆弧模型。数字仿真实验证明，本文建立的模型准确有效。通过在电力系统辅助设计中建立的仿真模型，验证了改进方法在研究电力系统振荡信号和故障信号中的有效性。针对不同区域、不同类型的多通道低频振荡信号，提出了一种通过多信号归一化处理识别电力系统主导低频振荡模式的方法，该方法可以减少仅根据单信号识别系统主导模式可能出现的误差，避免普通多信号算法中较小幅度信号的湮没。本文提出的主导低频振荡模式识别方法在识别过程中不需要知道系统的详细结构，计算过程比Prony算法简单。它只需获取系统振荡信号，为电力系统主导振荡模式的识别提供了一种有效的方法。本文利用奇异值分解确定样本函数矩阵的阶数，形成两个不相关的矩阵空，即信号空和噪声空。仿真结果表明，该方法具有较好的去噪能力。矩阵束算法改进的Prony算法可以在短路发生后的短时间内获得50Hz的稳态信号和DC瞬态信号，从而识别电力系统振荡过程中的三相接地短路故障。
参考
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