导读:本文包含了振荡模式论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:低频,模式,电力系统,能量,太平洋,稳定,哈密。
振荡模式论文文献综述
苏安龙,孙志鑫,何晓洋,张艳军,王长江[1]（2019）在《基于多元经验模式分解的电力系统低频振荡模式辨识》一文中研究指出提出了一种辨识电力系统主导低频振荡模式的新方法。该方法结合了多元经验模式分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition, MEMD)、Teager能量算子及预测误差法(Prediction Error Method,PEM),通过多元经验模式分解将含电力系统低频振荡特征信息的信号进行分解,得到多个本征模函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量;借助Teager能量算子的快速响应能力,筛选出含有主导振荡模式的主要IMF分量;最后采用预测误差法辨识出各主导振荡模式的振荡频率和阻尼。分别利用IEEE68节点测试系统和辽宁电网实测PMU数据对所提方法进行分析、验证。结果表明,该方法可有效从电力系统的广域量测信息中辨识出电力系统的主导振荡模式。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年22期）
黄荣泽[2]（2019）在《百色—兴义区域互联电网低频振荡模式分析及抑制措施》一文中研究指出针对百色—兴义区域互联电网出现的低频振荡问题,利用特征值分析法分析了该区域互联电网的低频振荡模式,并计算出与低频振荡模式强相关的发电机组,最后提出了低频振荡的抑制措施,即在与低频振荡模式强相关的发电机组上配置电力系统稳定器(Power System Stabilizer,PSS)。计算结果表明,在与低频振荡模式强相关的发电机组上配置PSS可增强系统阻尼,从而有效抑制了百色—兴义区域互联电网低频振荡的发生。(本文来源于《广西电力》期刊2019年05期）
于蓉蓉,谢勇,王震,惠小健[3]（2019）在《弱扰动下Bonhoeffer-Van Der Pol振子复杂混合模式振荡的研究》一文中研究指出针对弱扰动下Bonhoeffer-Van Der Pol振子表现出复杂类型的振荡,采用Poincare mapping和回归映射等非线性动力学的分析方法对其进行了研究,考察了弱扰动周期与强度对混合模式振荡类型的影响.结果表明:虽然研究的动力系统是简单的,但是表现出的动力学行为是比较复杂的;所观察到的现象与相似的模型有着相关性.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
刘庆龙,薛禹胜,陈国平[4]（2019）在《基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析(叁)时变性分辨率从摆次细化到时间断面》一文中研究指出系列文章的前两篇以振荡模式的空间解耦代替频域解耦,并通过互补群模式的摆次能量演化来反映复杂振荡行为的特征。由于其对时变性的分辨率较低,也不利于讨论多模式之间的交互作用,故文中提出在每个积分步末端所对应的时间断面处,按实际变量值重新冻结映象系统的非哈密顿因素,按虚构的哈密顿系统来估计该断面后的不平衡功率—转角的曲线。进而评估各互补群模式的振荡总能量(或其裕度)的时间序列,将轨迹振荡能量序列分析方法的时间分辨率从按模式摆次细化为按积分步长,更好地反映振荡的局部时变性。针对分别计及调速器或计及机械功率周期性扰动的两个算例,揭示了系统"反常"振荡行为的机理。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年14期）
陈红[5]（2019）在《CMIP5耦合模式对太平洋年代际振荡的模拟与预估》一文中研究指出利用第五次耦合模式比较计划(CMIP5)40个模式的模拟资料和分类集合的方法,评估了耦合模式对20世纪太平洋年代际振荡(PDO)特征的模拟能力。结果表明,CMIP5多数模式对PDO周期有着较好的刻画能力,能模拟出PDO的年代际变化周期。模式对PDO模态空间特征的模拟能力存在较大差异,小部分模式模拟效果较差。进一步的分析表明,对PDO模态模拟较好的第1类模式,能较好地再现热带太平洋与北太平洋海表温度异常(SSTA)年代际变化间的关系,而且热带太平洋SSTA通过大气遥相关影响北太平样海表温度的过程也模拟的较成功。对PDO模态模拟差的模式,不能合理模拟出热带太平洋SSTA对北太平洋海表温度影响的遥相关过程。以上研究也证实了热带太平洋地区海表温度的年代际变率对北太平洋海表温度年代际变率的重要影响,热带太平洋SSTA对北太平洋SSTA的影响是通过大气遥相关实现的。利用CMIP5中等排放情景模拟结果,分析了第1类模式预估的北太平洋年代际变率的特征,发现21世纪北太平洋年代际变率的主要模态为一致的正异常分布且呈现明显的上升趋势,第二模态则表现为类似于20世纪典型PDO的马蹄型SSTA分布。(本文来源于《大气科学》期刊2019年04期）
姜涛,刘方正,陈厚合,李雪,李国庆[6]（2019）在《基于多通道快速傅里叶小波变换的电力系统主导振荡模式及模态协同辨识方法研究》一文中研究指出针对连续小波变换在主导振荡模式辨识中存在效率低的不足,提出一种快速傅里叶小波变换(CWTFT)方法以提高小波变换效率;针对单通道小波辨识的结果受振荡模式可观性影响的缺陷,提出一种多通道CWTFT,实现多通道量测信息的时频域分解,进而获得对应的小波系数矩阵;在此基础上,借助小波尺度相对能量甄别出与主导振荡模式强相关的关键小波尺度,以其为基准重构小波系数矩阵;对重构的小波系数矩阵进行奇异值分解,利用重构小波系数矩阵的第一左、右奇异特征向量辨识系统主导振荡模式及振荡模态。将所提方法应用到16机68节点测试系统和南方电网的广域实测数据中,结果验证了该方法的准确性和有效性。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2019年07期）
吕方林[7]（2019）在《基于电力系统低频振荡模式辨识的PSS参数优化》一文中研究指出随着电力系统规模的不断增大,大区域系统互联的增加,电网的稳定性问题越来越引起人们的关注。而其中,电力系统低频振荡问题已经成为影响电力系统稳定性的重要问题之一,受到不少专家学者的关注和研究。本文在分析低频振荡产生机理的基础上,重点研究了电力系统低频振荡的分析方法,并在分析低频振荡模式的基础上设计相应的抑制策略。针对传统Prony方法对噪声敏感所导致的辨识精度不高的问题,利用变分模态分解(VMD)算法的去噪特性,将其作为前置滤波环节,提出了一种基于改进VMD-Prony算法的低频振荡模式辨识的方法,实现了准确辨识含有噪声干扰情况下采样信号的振荡模式。并针对原始VMD算法镜像延拓对端点效应改善不佳的问题,采用基于自适应波形匹配的端点延拓法对VMD进行改进;对于去噪声之后的信号采用Prony算法进行辨识,可准确获取低频振荡各个模式参数。研究了引力搜索算法(GSA),由于其全新的搜索机制一经提出就得到了广泛的应用。在分析引力搜索算法的优化机理的基础上,针对其面临的元启发式优化算法的收敛速度慢等通病,为提高引力搜索算法的整体性能,提出了基于随机黑洞和自适应策略的改进引力搜索算法(ABHGSA)。通过引入自适应策略,改进算法的引力常量公式,优化算法前期探索能力和后期的开发能力;并融合随机黑洞策略,提高局部收敛能力,从整体上提高算法的收敛精度和速度,改善GSA算法的优化性能。为了测试提出的改进ABHGSA算法性能以及同原始GSA算法相比较,利用典型的标准测试函数对算法进行测试,验证了所提出算法的有效性。将改进的GSA算法应用到多机电力系统PSS参数的优化设计中,通过所提的改进VMD-Prony算法辨识低频振荡模式参数,根据参与因子法找到最大相关机组,从而确定PSS的安装位置;并以系统多种运行方式下的特征值及机电振荡模式特性为优化的目标函数,保证了协调优化策略的适应性和鲁棒性。而且,运用ABHGSA算法同时优化多个PSS参数值,获得了更优的系统动态性能,改善电力系统的弱阻尼甚至欠阻尼情况,提高系统运行稳定性。通过四机两区域和10机39节点的经典算例进行仿真,验证了所提方法的有效性。(本文来源于《东北石油大学》期刊2019-06-18）
陈晨[8]（2019）在《并网DFIG风电场引发电力系统次同步振荡开环模式谐振机理》一文中研究指出近年来,在实际电力系统中发生了多起由并网双馈风电机组(doubly fed induction generator,DFIG)风电场引发的次同步振荡事故,严重威胁了电力系统的安全、稳定运行。对于含并网DFIG风电场的串补输电系统,研究表明并网DFIG风电场引发次同步振荡的机理是换流器控制系统参与的感应发电机效应,串联补偿电容器是次同步振荡产生的重要因素。然而,在2015年7月1日我国西部哈密地区电力系统发生了由并网风电场引发的严重次同步振荡事故,该起事故所涉及区域内的输电线路没有安设串联补偿电容器,并且事故导致了 300公里外叁台大型火电机组发生次同步扭振而相继切机。目前,并网风电场引发无串补电力系统次同步振荡的机理尚不明确。为此,本文从模式谐振的角度,围绕并网DFIG风电场引发无串补电力系统次同步振荡机理展开深入研究,主要研究内容和成果包括:(1)基于开环模式谐振理论,研究了并网DFIG风电场引发无串补电力系统次同步扭振和次同步控制相互作用的机理。通过将并网DFIG风电场作为反馈通道,电力系统其余部分作为前向通道,构建了适用于次同步振荡稳定性分析的含并网DFIG风电场电力系统的单输入单输出闭环互联模型。基于所构建的模型,分析了并网DFIG风电场引入的动态交互作用对电力系统次同步振荡稳定性的影响,该影响可以通过开、闭环次同步振荡模式之间差值进行评估。开环模式谐振条件下,并网DFIG风电场与电力系统其余部分之间存在强动态交互作用,这种强动态交互作用使得相应的闭环次同步振荡模式在复平面上分布于开环次同步振荡模式两侧相对的位置,削弱电力系统的次同步振荡稳定性。研究表明,当换流器控制系统参数整定不当时,DFIG风电场与电力系统其余部分中同步发电机之间的开环模式谐振可能会使得同步发电机的闭环轴系扭振模式位于复平面的右半平面,进而引发电力系统次同步扭振。DFIG风电场之间的开环模式谐振可能会使得与换流器控制系统相关的闭环次同步振荡模式的模式阻尼变负,引发电力系统次同步控制相互作用。(2)研究了近似强开环模式谐振条件下并网DFIG风电场引发无串补电力系统次同步振荡机理。构建了含并网DFIG风电场电力系统的多输入多输出闭环互联模型,基于此模型论证了开环模式谐振和近似强模式谐振是相同的模式条件,即开环模式谐振是近似强模式谐振的一类特殊情况,并定义为近似强开环模式谐振。基于状态空间矩阵的特征值灵敏度理论,提出了一种分析近似强开环模式谐振条件下并网DFIG风电场引发电力系统次同步振荡的方法。所提方法通过将开环子系统之间的动态交互作用与闭环互联系统的次同步振荡稳定性相联系,明确了近似强模式谐振的物理意义是并网DFIG风电场引入的动态交互作用。另外,所提方法的理论基础是状态空间矩阵的特征值灵敏度理论,为基于开环模式谐振理论的并网DFIG风电场引发电力系统次同步振荡研究工作提供了严谨的理论基础,将开环模式分析方法的适用性拓展至多输入多输出闭环互联模型。(3)研究了多模式谐振条件下并网DFIG风电场内部风电机群间动态交互作用引发无串补电力系统次同步振荡机理。构建了并网DFIG风电场含多风电机群时电力系统的线性化状态空间模型。基于所构建的模型,提出多模式谐振理论,研究了并网DFIG风电场内部风电机群间动态交互作用对电力系统次同步振荡稳定性的影响。研究表明,当并网DFIG风电场内部N个风电机群的开环次同步振荡模式在复平面上相互接近时会发生多模式谐振,导致相应的N-1个固定闭环次同步振荡模式和一个变化闭环次同步振荡模式分布在开环模式谐振点两侧相对的位置,削弱电力系统的次同步振荡稳定性。基于多模式谐振理论,研究了次同步振荡的“频率漂移”现象。当电力系统中发生由并网DFIG风电场内部风电机群间多模式谐振引发的次同步振荡时,随着投运风电机群数量的不同,变化闭环次同步振荡模式的频率也会随之改变,若该振荡模式为电力系统的主导次同步振荡模式,次同步振荡会随着投运风电机群数量的不同而发生“频率漂移”现象。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-06-01）
刘庆龙,薛禹胜,陈国平[9]（2019）在《基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析(二)算法及应用》一文中研究指出基于状态空间中的模式解耦,及在时域中按其摆次分段,分析振荡能量的时序演化特性。利用互补群惯量中心—相对运动(CCCOI-RM)保稳变换,将非简谐振荡的多机轨迹严格映射为一系列映象上的时变单机系统轨迹,并通过后者在逐次摆动期间振荡能量的演变来刻画原多机系统的振荡行为,在时变单机映象系统的外力—位置平面上分析振荡能量的时空转换,量化其非保守性。文中分别以映象系统轨迹上的动态中心点(DCP)处的动能,及最远点(FEP)处的势能来反映该模式在过去半摆中的振荡总能量;以两者组成的能量序列反映该空间振荡模式的时变性。通过理论分析及数值仿真证实:在描述哈密顿单机系统振荡行为时,轨迹摆次能量序列与特征根分析完全一致,而在分析非哈密顿的单机系统或一般的多机系统时,轨迹摆次能量序列可以克服平衡点特征根的众多缺陷。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年13期）
刘庆龙,薛禹胜,陈国平[10]（2019）在《基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析 (一)理论基础》一文中研究指出针对电力系统振荡行为的分析,揭示互补群群际能量观点与特征频率正弦幅值观点的异同,严格证明两者在哈密顿单机无穷大系统中的一致性。但非线性因素则可能在线性化分析中引入大误差,而时变因素及饱和等本质非线性因素还可能使平衡点特征根方法完全失效。为了克服这些困难,从实际受扰轨迹的互补群群际能量的观点出发,描述了复杂受扰系统的振荡特性。多机系统轨迹可以通过互补群惯量中心—相对运动(CCCOI-RM)变换,严格映射为一系列时变单机映象轨迹,并通过各映象系统的振荡能量反映原多机系统的振荡行为,包括多频率的时变非线性振荡。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年12期）
振荡模式论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对百色—兴义区域互联电网出现的低频振荡问题,利用特征值分析法分析了该区域互联电网的低频振荡模式,并计算出与低频振荡模式强相关的发电机组,最后提出了低频振荡的抑制措施,即在与低频振荡模式强相关的发电机组上配置电力系统稳定器(Power System Stabilizer,PSS)。计算结果表明,在与低频振荡模式强相关的发电机组上配置PSS可增强系统阻尼,从而有效抑制了百色—兴义区域互联电网低频振荡的发生。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
振荡模式论文参考文献
[1].苏安龙,孙志鑫,何晓洋,张艳军,王长江.基于多元经验模式分解的电力系统低频振荡模式辨识[J].电力系统保护与控制.2019
[2].黄荣泽.百色—兴义区域互联电网低频振荡模式分析及抑制措施[J].广西电力.2019
[3].于蓉蓉,谢勇,王震,惠小健.弱扰动下Bonhoeffer-VanDerPol振子复杂混合模式振荡的研究[J].东北师大学报(自然科学版).2019
[4].刘庆龙,薛禹胜,陈国平.基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析(叁)时变性分辨率从摆次细化到时间断面[J].电力系统自动化.2019
[5].陈红.CMIP5耦合模式对太平洋年代际振荡的模拟与预估[J].大气科学.2019
[6].姜涛,刘方正,陈厚合,李雪,李国庆.基于多通道快速傅里叶小波变换的电力系统主导振荡模式及模态协同辨识方法研究[J].电力自动化设备.2019
[7].吕方林.基于电力系统低频振荡模式辨识的PSS参数优化[D].东北石油大学.2019
[8].陈晨.并网DFIG风电场引发电力系统次同步振荡开环模式谐振机理[D].华北电力大学(北京).2019
[9].刘庆龙,薛禹胜,陈国平.基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析(二)算法及应用[J].电力系统自动化.2019
[10].刘庆龙,薛禹胜,陈国平.基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析(一)理论基础[J].电力系统自动化.2019
论文知识图
![工作机制区域划分[82]](http://image.cnki.net/GetImage.ashx?id=1013335594.nh0011&suffix=.jpg)
