电力系统受迫振荡检测与自适应振荡抑制研究

《电力系统受迫振荡检测与自适应振荡抑制研究》是一篇关于电力系统稳定性分析的学术论文，主要探讨了电力系统中受迫振荡现象的检测方法以及自适应振荡抑制策略。随着现代电网规模的不断扩大和复杂性的增加，电力系统的稳定性问题日益突出，尤其是在大规模可再生能源接入和电力电子设备广泛应用的背景下，系统内部的振荡问题变得更加频繁和复杂。

该论文首先对电力系统中的振荡现象进行了分类和分析，指出受迫振荡是由于外部扰动或系统参数变化引起的，如负荷波动、发电机输出变化、线路故障等。与自由振荡不同，受迫振荡具有周期性特征，并且可能对系统造成持续性的危害。因此，如何准确地检测出这些受迫振荡并采取有效的抑制措施成为研究的重点。

在检测方法方面，论文提出了一种基于时频分析的受迫振荡检测算法。该算法结合了短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（WT），能够有效地捕捉到电力系统中频率和幅值随时间变化的振荡信号。通过对比不同时间段内的频谱特征，可以识别出是否存在受迫振荡，并确定其发生的时间和频率范围。此外，该方法还引入了自适应滤波技术，以提高检测的准确性和抗干扰能力。

针对自适应振荡抑制策略，论文设计了一种基于模型预测控制（MPC）的动态调节方法。该方法利用实时监测的系统状态信息，构建预测模型，并根据预测结果调整控制变量，从而实现对振荡的快速响应和有效抑制。与传统的固定参数控制方法相比，自适应控制策略能够更好地应对系统参数的变化和外部扰动的影响，提高了系统的稳定性和鲁棒性。

为了验证所提出方法的有效性，论文通过仿真和实验两种方式进行验证。仿真部分采用PSCAD/EMTDC软件搭建了一个包含多台同步发电机和分布式电源的电力系统模型，并模拟了多种典型的受迫振荡场景。实验部分则在实际电力系统中进行测试，采集了真实运行数据并分析了检测和抑制效果。结果表明，所提出的检测方法能够准确识别受迫振荡，而自适应抑制策略则显著降低了振荡幅度，提高了系统的运行安全性。

此外，论文还讨论了该研究在实际应用中的挑战和未来发展方向。例如，在大规模电力系统中，如何实现高效的数据处理和实时控制仍然是一个难题。同时，随着人工智能技术的发展，论文建议将深度学习方法引入振荡检测和抑制过程中，以进一步提升系统的智能化水平。

总体而言，《电力系统受迫振荡检测与自适应振荡抑制研究》为电力系统稳定性分析提供了一种新的思路和技术手段，对于保障电网安全运行、提高电能质量具有重要意义。该研究不仅丰富了电力系统控制理论，也为工程实践提供了有价值的参考。