动态模式分解：电力系统主导振荡参数识别新方法

本文主要探讨了在电力系统运行中，如何通过结合动态模式分解技术来解决机电振荡模式识别和参数估计的问题。机电振荡是大型互联电网安全稳定运行的重大威胁，尤其是在电网规模扩大的背景下，其时空特性使得传统的分析方法面临挑战。动态模式分解作为一种数据驱动的模态分析工具，其优势在于可以从广域同步量测数据中有效地提取电力系统中的机电振荡模态信息。 该研究方法首先依赖于广域向量测量系统（WAMS），这是一种能够获取电网不同地理位置上电气量的先进技术，为低频振荡特别是主导振荡模式的分析提供了丰富的数据基础。动态模式分解算法通过对数据进行分解，构建动力学降阶模型，实现了数据驱动下的振荡模式、频率以及阻尼比的自动识别。此外，它还能精确测量各机电振荡模式的能量幅值，从而帮助识别主导振荡模式及其动态特性，如频率和阻尼比的变化，以及振型（即振动的空间分布）。 作者以IEEE 16机68节点系统为例，进行了详尽的数值仿真计算和分析，结果显示提出的基于动态模式分解的方法能够有效地捕捉和分析电力系统中的主导振荡模式，验证了这种方法在实际应用中的有效性。这种方法对于电力系统的安全稳定运行管理具有重要意义，因为它不仅提高了振荡模式识别的准确性，而且为电网运行的实时监控和预警提供了强有力的技术支持。 论文的研究内容覆盖了机电振荡的监测、主导模式的识别、模态参数的精确估计，以及动态模式分解在这些方面的实际应用。整个研究过程充分体现了理论与实践相结合的特点，为电力系统安全稳定控制领域的进一步研究和电网运行实践提供了新的思路和方法。关键词包括机电振荡、主导模式、模态参数和动态模式分解，这些关键词反映了论文的核心研究内容和学术贡献。该成果对于提升电力系统的安全性、稳定性以及振荡控制策略的优化具有重要的实际价值。