一种次同步振荡传播关键影响因素识别方法及系统与流程

技术特征：
1.一种次同步振荡传播关键影响因素识别方法，其特征在于，包括：以交直流线路参数中的任意一种参数为识别对象，多次调整所述识别对象的值，并在每次调整后获得所述识别对象对应的一组交直流线路有功功率信号；一组交直流线路有功功率信号包括交直流线路上不同位置处的有功功率信号；对所述识别对象对应的每个有功功率信号进行ceemdan分解，获得每个有功功率信号的多个imf分量；根据每个有功功率信号的多个imf分量，采用prony算法分析每个有功功率信号对应的系统阻尼比；根据每个位置处的多个系统阻尼比和所述识别对象多次调整的值，利用相关性评价组合模型，确定用于度量每个位置与所述识别对象相关性的评价指标；从用于度量每个位置与所有识别对象相关性的评价指标中选取处于评价指标阈值范围内的评价指标，并将选取的评价指标对应的识别对象作为每个位置发生次同步振荡时的关键影响因素。2.根据权利要求1所述的次同步振荡传播关键影响因素识别方法，其特征在于，所述对所述识别对象对应的每个有功功率信号进行ceemdan分解，获得每个有功功率信号的多个imf分量，具体包括：向有功功率信号中多次加入高斯白噪声信号；在每次加入高斯白噪声信号后进行一次emd分解，获得多个模态分量；将多个模态分量的平均值作为本征模态分量；计算有功功率信号去除第一个本征模态分量后的残差，并判断所述残差是否为单调函数，获得判断结果；若所述判断结果表示否，则在残差中多次加入经emd分解后的高斯白噪声信号，并将所述残差替换所述有功功率信号，同时返回步骤“在每次加入高斯白噪声信号后进行一次emd分解，获得多个模态分量”；若所述判断结果表示是，则输出所有的本征模态分量，作为每个有功功率信号的多个imf分量。3.根据权利要求1所述的次同步振荡传播关键影响因素识别方法，其特征在于，所述对所述识别对象对应的每个有功功率信号进行ceemdan分解，获得每个有功功率信号的多个imf分量，之后还包括：计算每个imf分量与每个imf分量对应的有功功率信号的相关系数；将相关系数小于相关系数阈值的imf分量确定为目标去噪imf分量；采用小波阈值去噪方法对每一个目标去噪imf分量进行去噪，获得去噪后的imf分量；将每个有功功率信号的所有去噪后的imf分量和每个有功功率信号的未去噪imf分量合并重构，获得每个去噪后的有功功率信号。4.根据权利要求1所述的次同步振荡传播关键影响因素识别方法，其特征在于，所述根据每个有功功率信号的多个imf分量，采用prony算法分析每个有功功率信号对应的系统阻尼比，具体包括：根据每个有功功率信号的多个imf分量，采用prony算法确定次同步振荡频率下的特征值；
根据次同步振荡频率下的特征值，利用公式确定每个有功功率信号对应的系统阻尼比；其中，λ
i
表示次同步振荡频率下的特征值，ξ表示系统阻尼比，ω
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表示振荡角频率。5.根据权利要求1所述的次同步振荡传播关键影响因素识别方法，其特征在于，所述根据每个位置处的多个系统阻尼比和所述识别对象多次调整的值，利用相关性评价组合模型，确定用于度量每个位置与所述识别对象相关性的评价指标，具体包括：根据每个位置处的多个系统阻尼比和所述识别对象多次调整的值，利用相关性评价组合模型，分别计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和互信息量；对每个位置对应的皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和互信息量进行加权求和，获得用于度量每个位置与所述识别对象相关性的评价指标。6.一种次同步振荡传播关键影响因素识别系统，其特征在于，包括：信号获取模块，用于以交直流线路参数中的任意一种参数为识别对象，多次调整所述识别对象的值，并在每次调整后获得所述识别对象对应的一组交直流线路有功功率信号；一组交直流线路有功功率信号包括交直流线路上不同位置处的有功功率信号；分解模块，用于对所述识别对象对应的每个有功功率信号进行ceemdan分解，获得每个有功功率信号的多个imf分量；分析模块，用于根据每个有功功率信号的多个imf分量，采用prony算法分析每个有功功率信号对应的系统阻尼比；评价指标确定模块，用于根据每个位置处的多个系统阻尼比和所述识别对象多次调整的值，利用相关性评价组合模型，确定用于度量每个位置与所述识别对象相关性的评价指标；识别模块，用于从用于度量每个位置与所有识别对象相关性的评价指标中选取处于评价指标阈值范围内的评价指标，并将选取的评价指标对应的识别对象作为每个位置发生次同步振荡时的关键影响因素。7.根据权利要求6所述的次同步振荡传播关键影响因素识别系统，其特征在于，所述分解模块，具体包括：噪声加入子模块，用于向有功功率信号中多次加入高斯白噪声信号；emd分解子模块，用于在每次加入高斯白噪声信号后进行一次emd分解，获得多个模态分量；平均子模块，用于将多个模态分量的平均值作为本征模态分量；判断子模块，用于计算有功功率信号去除第一个本征模态分量后的残差，并判断所述残差是否为单调函数，获得判断结果；循环子模块，用于若所述判断结果表示否，则在残差中多次加入经emd分解后的高斯白噪声信号，并将所述残差替换所述有功功率信号，同时返回步骤“在每次加入高斯白噪声信号后进行一次emd分解，获得多个模态分量”；输出子模块，用于若所述判断结果表示是，则输出所有的本征模态分量，作为每个有功功率信号的多个imf分量。8.根据权利要求6所述的次同步振荡传播关键影响因素识别系统，其特征在于，还包
括：相关系数计算模块，用于计算每个imf分量与每个imf分量对应的有功功率信号的相关系数；分量筛选模块，用于将相关系数小于相关系数阈值的imf分量确定为目标去噪imf分量；去噪模块，用于采用小波阈值去噪方法对每一个目标去噪imf分量进行去噪，获得去噪后的imf分量；重构模块，用于将每个有功功率信号的所有去噪后的imf分量和每个有功功率信号的未去噪imf分量合并重构，获得每个去噪后的有功功率信号。9.根据权利要求6所述的次同步振荡传播关键影响因素识别系统，其特征在于，所述分析模块，具体包括：特征值确定子模块，用于根据每个有功功率信号的多个imf分量，采用prony算法确定次同步振荡频率下的特征值；系统阻尼比确定子模块，用于根据次同步振荡频率下的特征值，利用公式确定每个有功功率信号对应的系统阻尼比；其中，λ
i
表示次同步振荡频率下的特征值，ξ表示系统阻尼比，ω
i
表示振荡角频率。10.根据权利要求6所述的次同步振荡传播关键影响因素识别系统，其特征在于，所述评价指标确定模块，具体包括：评价子模块，用于根据每个位置处的多个系统阻尼比和所述识别对象多次调整的值，利用相关性评价组合模型，分别计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和互信息量；加权子模块，用于对每个位置对应的皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和互信息量进行加权求和，获得用于度量每个位置与所述识别对象相关性的评价指标。

技术总结
本发明涉及一种次同步振荡传播关键影响因素识别方法及系统，属于电力系统及其自动化领域，基于CEEMDAN-小波阈值去噪技术和Prony分析计算不同位置处参数对应的系统阻尼比，根据相关性评价组合模型判断交直流线路参数与不同位置系统阻尼比的线性相关性，形成基于相关性评价组合模型的次同步振荡传播关键影响因素识别，从而能在次同步振荡发生时更有效的识别、抑制次同步振荡源。抑制次同步振荡源。抑制次同步振荡源。


技术研发人员：徐衍会 孙冠群 成蕴丹 刘慧 李庚银 蔡德福 张良一
受保护的技术使用者：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
技术研发日：2022.07.05
技术公布日：2022/11/18