基于O3KID-DMD方法的机电振荡参数在线辨识

作者：王丽馨; 沙东鹤; 高晗

来源：东北电力大学学报, 2023, 43(02): 93-100.

DOI：10.19718/j.issn.1005-2992.2023-02-0093-08

• 机电振荡
• 随机响应
• 卡尔曼滤波辨识
• 动态模式分解
• 参数辨识

提出一种基于完全数据驱动的卡尔曼滤波辨识的动态模式分解(Output-only Observer/Kalman Filter Identification Based Dynamic Mode Decomposition, O3KID-DMD)的电力系统机电振荡参数在线辨识方法。所提O3KID-DMD方法首先利用完全数据驱动的卡尔曼滤波辨识技术从随机响应信号中提取系统脉冲响应，然后引入动态模式分解方法从获得的脉冲响应信号中辨识系统的振荡频率、阻尼比、模态振型和参与因子，实现基于随机响应数据的电力系统机电振荡参数辨识。IEEE 16机68节点系统仿真结果和实测数据分析验证了所提方法的可行性和有效性。文中所提方法为电力系统机电振荡特征参数在线辨识提供了一种切实可行的新途径。

• 单位
  东北电力大学