电工电能新技术

作者：项颂1， 苏鹏1， 吴晓丹1， 王杨2， 蒋小龙2

单位：1. 国网内蒙古东部电力有限公司， 内蒙古 呼和浩特 010010；
2. 四川大学电气工程学院， 四川 成都 610065

关键词：宽频振荡； 新能源； 广域测量系统； 振荡参数辨识； 傅里叶变换； RBF

基金：国家电网科技项目(52660021000P)、 国家自然科学基金项目（51907133）

近年来，随着可再生能源的大力发展，电力电子设备的渗透率越来越高，电力系统的振荡特性逐渐呈现出宽频化特征，而现有的广域监测系统(WAMS)面向工频分量，难以满足宽频振荡监测、控制、保护的需求。为此，本文提出了一种基于径向基(RBF)神经网络和泰勒傅里叶变换(TFT)的宽频振荡监测方法，实现了宽频振荡信号的精确估计。首先，利用离散傅里叶变换(DFT)进行初步估计，然后采用TFT精确计算宽频振荡信号的参数。为降低TFT算法的计算量，本文将RBF神经网络用于噪声强度估计，根据噪声大小自适应确定数据窗长。最后，对大量仿真数据及河北沽源和新疆哈密的实测振荡数据进行了验证，结果表明即使在噪声较大时，RBF神经网络的拟合效果也十分出色，文中方法的精确性仍然较高，因此，有望在未来应用于工程实际中。

来源：2023年第10期

《电工电能新技术》期刊编辑部

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