%0 Journal Article
%T 计及模型定阶的低频振荡模式类噪声信号辨识
%A 吴超
%A 陆超
%A 韩英铎
%A 吴小辰
%A 柳勇军
%J 电力系统自动化
%D 2009
%R 10.7500/AEPS200905022
%X 弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素，但目前基于测量信息只能在振荡发生后进行告警，而不能预警。大量广域实测数据表明，因负荷的随机变化，电网内持续存在类似噪声信号的小幅波动。文中基于这种类噪声信号，采用自回归滑动平均（ARMA）法进行低频振荡模式辨识，从而实现电网正常运行状态下的动态稳定性预警。模型定阶是利用ARMA法进行振荡模式辨识的关键步骤，直接关系到结果的准确性。在分析比较各种定阶准则优缺点的基础上，选用贝叶斯准则（BIC）确定ARMA模型阶数，进一步面向在线实际应用，采用ARMA（2n，2n-1）建模方案提高辨识速度。最后，将该方法用于对36节点系统仿真数据和南方电网实测类噪声信号进行处理，辨识结果说明了该方法的有效性。
%K 振荡模式辨识
%K 类噪声信号
%K 自回归滑动平均模型
%K 贝叶斯准则
%K ARMA（2n
%K 2n-1）建模方案
%U http://www.aeps-info.com/aeps/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200905022&flag=1