基于VMD和主客观赋权的次同步振荡能量主导因素辨识

《基于VMD和主客观赋权的次同步振荡能量主导因素辨识》是一篇探讨电力系统中次同步振荡问题的研究论文。次同步振荡是现代电力系统中一种复杂的动态现象，尤其在大规模风电并网、柔性交流输电系统（FACTS）等新型电力设备广泛应用的背景下，次同步振荡问题愈发突出。该论文旨在通过结合变分模态分解（VMD）和主客观赋权法，对次同步振荡中的能量主导因素进行辨识，为电力系统的稳定运行提供理论支持。

次同步振荡通常是指发电机转子与电网之间出现的频率低于工频的振荡现象，其可能引发设备损坏、系统失稳甚至大面积停电。因此，准确识别次同步振荡的能量主导因素对于提高系统稳定性具有重要意义。传统的分析方法往往依赖于经验或简单的数学模型，难以全面反映实际系统的复杂特性。而本文提出的VMD与主客观赋权相结合的方法，则能够更有效地提取信号特征并合理评估各因素的影响程度。

VMD是一种新型的信号分解方法，相较于传统的小波变换和经验模态分解（EMD），VMD在处理非线性、非平稳信号时表现出更高的精度和稳定性。通过VMD，可以将复杂的次同步振荡信号分解为多个具有不同中心频率的模态分量，从而更清晰地揭示信号内部的结构特征。此外，VMD还具备较强的抗噪能力，能够有效去除信号中的干扰成分，提升后续分析的准确性。

主客观赋权法则是一种综合考虑主观判断和客观数据的权重分配方法。在次同步振荡因素辨识过程中，需要综合考虑多种可能的影响因素，如发电机参数、控制策略、电网结构等。主观赋权法主要依赖专家经验，而客观赋权法则通过数学模型从数据中自动计算权重。将两者结合使用，可以在一定程度上弥补单一赋权方法的不足，提高结果的科学性和可靠性。

本文的研究方法主要包括以下几个步骤：首先，利用VMD对次同步振荡信号进行分解，获取各个模态分量；其次，针对每个模态分量，提取相关的特征参数，如能量、频率、幅值等；接着，采用主客观赋权法对这些特征参数进行权重计算，确定各因素对次同步振荡能量的贡献程度；最后，通过仿真验证方法的有效性，并分析主要影响因素。

实验部分采用了典型的电力系统模型，模拟了不同工况下的次同步振荡情况。通过对比分析，研究结果表明，VMD能够有效提取信号的关键信息，而主客观赋权法则在权重分配方面具有较高的合理性。同时，该方法在识别能量主导因素方面表现优异，能够准确区分不同因素的作用大小，为后续的控制策略优化提供了依据。

论文还讨论了该方法在实际应用中的可行性。由于VMD和主客观赋权法均具有良好的计算效率和适应性，因此在大规模电力系统中具有广泛的应用前景。此外，该方法还可以与其他先进算法结合，进一步提升次同步振荡分析的精度和实时性。

综上所述，《基于VMD和主客观赋权的次同步振荡能量主导因素辨识》是一篇具有重要理论价值和实际意义的研究论文。通过引入VMD和主客观赋权法，该研究为次同步振荡问题的分析提供了新的思路和方法，有助于推动电力系统稳定性的进一步提升。