基于类噪声量测数据的自动发电控制振荡模式辨识方法

李凯斌; 陈磊; 闵勇; 侯凯元; 沈毅; 王克非

doi:10.7500/AEPS20211212003

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基于类噪声量测数据的自动发电控制振荡模式辨识方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于类噪声量测数据的自动发电控制振荡模式辨识方法
- Identification Method for Automatic Generation Control Oscillation Mode Based on Ambient Measurements
- 电力系统自动化 2022年46卷第23期页码：76-82
- 作者机构：
  
  1.清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084
  2.国家电网有限公司东北分部,辽宁省沈阳市 110180
- 作者简介：
  
  李凯斌(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统有功频率控制过程的稳定性分析。E-mail：likb19@mails.tsinghua.edu.cn
  陈磊(1982—)，男，通信作者，博士，副研究员，主要研究方向：电力系统动态分析与控制。E-mail：chenlei08@ tsinghua.edu.cn
  闵勇(1963—)，男，博士，教授，主要研究方向：新能源电力系统动态分析与运行。E-mail：minyong@tsinghua.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51922061)
- DOI：10.7500/AEPS20211212003
  中图分类号：
- 收稿：2021-12-12，
  
  修回：2022-06-06，
  
  网络出版：2022-09-09，
  
  纸质出版：2022-12-10
- 稿件说明：
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李凯斌,陈磊,闵勇等.基于类噪声量测数据的自动发电控制振荡模式辨识方法[J].电力系统自动化,2022,46(23):76-82.

LI Kaibin,CHEN Lei,MIN Yong,et al.Identification Method for Automatic Generation Control Oscillation Mode Based on Ambient Measurements[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(23):76-82.
李凯斌,陈磊,闵勇等.基于类噪声量测数据的自动发电控制振荡模式辨识方法[J].电力系统自动化,2022,46(23):76-82. DOI： 10.7500/AEPS20211212003.

LI Kaibin,CHEN Lei,MIN Yong,et al.Identification Method for Automatic Generation Control Oscillation Mode Based on Ambient Measurements[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(23):76-82. DOI： 10.7500/AEPS20211212003.

摘要

实际电网中发生过多次自动发电控制（AGC）振荡，给电力系统安全稳定运行带来不利影响。为对AGC振荡进行预警、预防，利用系统正常运行时的类噪声量测数据，提出了一种AGC振荡模式辨识方法。该方法利用随机子空间法得到系统模式辨识结果，根据AGC振荡具有振荡频率低、全网频率同调振荡的特点，剔除非AGC振荡模式，并利用聚类算法得到比较可靠且辨识误差较小的AGC振荡模式。通过仿真算例和实际系统，对所提AGC振荡模式辨识算法进行验证。结果表明，所提算法能利用类噪声数据辨识出AGC振荡模式，并且具有一定的识别精度，可用于AGC振荡的风险评估。

Abstract

Automatic generation control (AGC) oscillations occurred many times in real power grids

which have adverse effects on the safe and stable operation of power systems. In order to provide warning and prevention for AGC oscillations

based on the ambient measurement during the normal operation of power systems

an identification method for AGC oscillation mode is proposed. By using the stochastic subspace method

the system mode identification results are obtained. Considering that AGC oscillation has the characteristics of low oscillation frequency and homologous oscillation of the frequencies all over the grid

the modes except for AGC mode will be weed out

and the clustering algorithm is adopted to obtain the credible

low-error AGC oscillation modes. The proposed identification method of AGC oscillation mode is verified by simulation cases and a real power system. Results show that the proposed algorithm can identify the AGC mode by using the ambient data and has an acceptable identification accuracy

which can be used for the risk assessment of AGC oscillations.

关键词

Keywords

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