公开(公告)号：CN117741303A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311747506.4

申请日：2023-12-19

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 王丽馨 ,  沙东鹤 ,  王鑫太 ,  王思宇 ,  蔡国伟

IPC: G01R31/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G01R31/08 ,  G01R31/34

Abstract: 环境激励下基于ERA的频域特征扰动源定位方法，属于电力系统运维技术领域，利用ERA算法有效地从类噪声随机响应数据中提取频率、阻尼和模态振型，并根据模态个数及特征参数实现小幅周期扰动的检测，最后根据阻尼比近似为0的周期性振荡模式的模态相位关系实现扰动源所在机组的定位；从而有效地实现了小幅强迫功率振荡检测问题。与现有方法相比，本发明频域的角度分析，实现对小幅周期性扰动的检测，本发明具有较强适应性。

公开(公告)号：CN117743894A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311747689.X

申请日：2023-12-19

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 王丽馨 ,  张子晗 ,  王鑫太 ,  王思宇 ,  蔡国伟

IPC: G06F18/24 ,  G01R31/00 ,  G06F18/2131

Abstract: 一种基于改进自适应VMD的次同步振荡特征参数辨识方法，属于电力系统运维技术领域，对与次同步振荡强相关的电气量进行分析，并将其作为输入信号f，对输入信号f进行WFT频谱分析，通过观察WFT频谱图中的峰值的个数，判断输入信号f中所含的振荡模态的个数，进而可以确定VMD算法中的模态分解个数K的值；使用VMD算法将输入信号f分解为K个固有模态分量，然后对模态分量进行Hilbert变换，通过公式计算得出该模态分量的次同步振荡特征参数。本发明有效地解决了传统的次同步振荡参数辨识方法中出现的模态混叠、虚假模态等问题，提高了次同步振荡信号分解的精度和稳定性，参数辨识结果能够比较准确地表现出次同步振荡信号的特征。