Phương pháp xác định các khu vực đồng nhất bằng thuật toán mật độ phổ công suất

Springer Science and Business Media LLC - Tập 100 - Trang 1009-1019 - 2017
J. J. Ayon1, Emilio Barocio2, I. R. Cabrera3, Ramón Betancourt4
1Department of Industrial Processes, Technological University of Jalisco, Guadalajara, Mexico
2Graduate Program in Electrical Engineering, University of Guadalajara, Guadalajara, Mexico
3Department of Electrical Engineering, The Center for Research and Advanced Studies of the IPN, Mexico, Mexico
4Department of Electromechanical Engineering, University of Colima, Colima, Mexico

Tóm tắt

Việc xác định các khu vực đồng nhất là một bước quan trọng để củng cố hệ thống điện chống lại sự lan tỏa tiềm tàng của các sai sót nối tiếp. Nhiệm vụ xử lý này giúp thiết lập các chiến lược ban đầu để triển khai các phương pháp kiểm soát trực tuyến nhằm nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện. Trong bối cảnh này, bài báo giới thiệu một phương pháp xác định các khu vực đồng nhất dựa trên thuật toán mật độ phổ công suất trượt. Chỉ số đồng nhất được ước tính từ thông tin mật độ phổ công suất tự và chéo nhằm xác định các khu vực đồng nhất cho một tần số cụ thể liên quan đến chế độ dao động liên vùng. Để thuận tiện và tự động hóa quy trình, một tiêu chí xác định dựa trên chỉ số đồng nhất được đề xuất. Điều này cho phép phương pháp đề xuất có thể được áp dụng offline hoặc online. Thêm vào đó, việc tính toán mật độ phổ công suất tự sử dụng cửa sổ trượt mở ra khả năng phát hiện sự khởi đầu của các quá trình thoáng qua. Các tín hiệu tổng hợp và hai hệ thống điện thử nghiệm với các đặc tính động học khác nhau được sử dụng để đánh giá khả năng ứng dụng trong các hệ thống lớn.

Từ khóa

#hệ thống điện #lỗi nối tiếp #phương pháp kiểm soát #mật độ phổ công suất #chỉ số đồng nhất

Tài liệu tham khảo

Klein M, Rogers GJ, Kundur P (1991) A fundamental study of inter-area oscillations in power systems. IEEE Trans Power Syst 6:914–921 Senroy N, Heydt GT (2006) A conceptual framework for the controlled islanding of interconnected power systems. IEEE Trans Power Syst 21(2):1005–1006 Zwe-Lee G (2003) Particle swarm optimization to solving the economic dispatch considering the generator constraints. IEEE Trans Power Syst 18(3):2122–2123 Andrade Manuel A, Messina AR, Rivera CA, Olguin D (2004) Identification of instantaneous attributes of torsional shaft signals using the Hilbert transform. IEEE Trans Power Syst 19(3):1422–1429 You H, Vittal V, Wang X (2004) Slow coherency based-island. IEEE Trans Power Syst 19(1):483–491 Jonsson M, Begovic M, Daalder J (2004) A system protection scheme concept to counter interarea oscillations. IEEE Trans Power Deliv 19(4):1473–1482 Senroy N, Heydt GT, Vittal V (2006) Decision tree assisted controlled islanding. IEEE Trans Power Syst 21(4):1790–1797 Ding L, Gonzalez FM, Wall P, Terzija V (2013) Two-step spectral clustering controlled islading algorithm. IEEE Trans Power Syst 28(1):75–83 Hiyama T, Suzuki N, Funakoshi T (2000) On-line coherency monitoring of power system oscillations. IEEE PES Summer Meet 3:839–1844 Jonsson M, Begovic M, Daalder J (2004) A new method suitable for real-time generator coherency. IEEE Trans Power Syst 19(3):1602–1611 Messina AR (2010) Inter-area oscillations in power systems: a nonlinear and nonstationary perspective, power electronics and power systems. Spinger, Berlin Senroy N (2008) Generator coherency using the Hilbert–Huang transform. IEEE Trans Power Syst 23(4):1701–1707 Krisna AK, Chauhiri B, Thornill N, Pal B (2005) Coherency identification in power systems through principal component analysis. IEEE Trans Power Syst 20(3):1658–1660 Ariff MAM, Pal BC (2013) Coherency identification in interconnected power system—An independent component analysis approach. IEEE Trans Power Syst 28(2):1747–1755 Jiang Tao, Jia H, Yuan H, Zhou N, Li Fangxing (2016) Projection pursuit: a general methodology of wide-area coherency detection in bulk power grid. IEEE Trans Power Syst 31(4):2776–2786 Emilio Barocio, Pal Bikash C, Thornhill NF, Messina AR (2015) A dynamic mode decomposition framework for global power system oscillation analysis. IEEE Trans Power Syst 30(6):2902–2912 Susuki Y, Mezic I (2011) Nonlinear Koopman modes and coherency identification of coupled swing dynamics. IEEE Trans Power Syst 26(4):1894–1904 Juarez C, Messina AR, Castellanos R, Espinoza-Perez G (2011) Characterization of multi-machine system behavior using a hierarchical trajectory cluster analysis. IEEE Trans Power Syst 26:972–981 Wei Jin, Kundur D, Butler-Purry KL (2015) A novel bio-inspired technique for rapid real-time generator coherency identification. IEEE Trans Smart Grid 6(1):178–188 Agrawal R, Thukaram D (2013) Support vector clustering-based direct coherency identification of generators in a multi-machine power system. IET Gener Transm Distrib 7(12):1357–1366 Trudnowski DJ (2008) Estimating electromechanical mode-shape from synchrophasor measurements. IEEE Trans Power Syst 23(3):1188–1195 Zhou N (2016) A cross-coherence method for detecting oscillations. IEEE Trans Power Syst 31(1):623–631 Welch PD (1967) The use of fast transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Trans Audio Electroacoust AU–15:70–73 Zang Y, Halliday D, Jiang P, Liu X, Feng J (2006) Detecting time-dependent coherence between non-stationary electrophysiological signals—a combined statistical and time–frequency approach. J Neurosci Methods 156:322–332 Lesniak A, Niitsuma H (1998) Time-frequency coherency analysis of three-component crosshole seismic data for arrival detection. Geophysics 63(6):1847–1857
Thông tin
Thông tin xuất bản

Springer Science and Business Media LLC

Tập 100

1009-1019

Thông tin tác giả