Rui Kong · Subham Sahoo · Yubo Song · Yi Xiao 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月

现代电力电子主导电网中谐波不稳定的模态识别有助于振荡检测、稳定性评估以及进一步的阻尼控制。然而，信号中复杂的振荡成分和可能出现的非特征性瞬态变化，给振荡信号的稳健且准确的模态识别带来了挑战。本文利用基于多分辨率动态模态分解（MR - DMD）算法的识别方法，在多个频率分解层次和时间子集上提取具有时频信息的主导系统模态，从而提高处理缺失数据时的稳健性。此外，定义并推导了关键算法参数，以揭示其对算法性能的影响，同时进一步构建了参数设计框架以优化识别结果。利用实验条件下的实际测量数据，在多种振荡场景中...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的多分辨率动态模态分解（MR-DMD）技术对我们在电力电子主导型电网中的谐波不稳定性识别具有重要应用价值。 在光伏逆变器和储能系统的实际运行中，宽频谐波振荡问题日益突出，特别是在高渗透率新能源电网场景下。该技术通过多频率分解层级和时间子集提取系统主导模态，能够...