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基于多元变分模态分解的高比例风电电力系统次同步振荡源定位
Subsynchronous Oscillation Source Location in Power System with High Penetration of Wind Power Using Multivariate Variational Mode Decomposition
Tao Jiang · Bohan Liu · Xue Li · Andrea Mazza 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
准确、及时地从测量数据中提取次同步振荡(SSO)分量并定位 SSO 源对于 SSO 抑制至关重要。现有的基于暂态能量流(TEF)的 SSO 定位方法存在定位精度低和鲁棒性差的问题。为克服传统 TEF 在 SSO 源定位方面的不足,本文提出一种基于多元变分模态分解(MVMD)的 SSO 源定位方法,用于从测量数据中定位 SSO 源。首先,构建包含电压和电流测量值的各发电机多通道测量矩阵。然后,利用 MVMD 方法从所构建的多通道测量矩阵中同时分解出多通道本征模态函数(IMF),实现从测量数据中同时...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和大型储能系统的稳定性控制具有重要参考价值。MVMD方法可集成到iSolarCloud平台的振荡监测模块中,提升储能系统的次同步振荡诊断能力。特别是在大规模风光储联合并网场景下,该技术有助于优化ST储能变流器的GFM控制策略,提前识别和抑制系统振荡风险。建议将此方法...