邵鹏达，杨德友，王 博，王 迪

（1.东北电力大学电气工程学院，吉林 132012；2.国网吉林省电力有限公司四平供电公司，四平 136099）

随着我国电力行业的不断发展，使得区域电网之间实现电互联的同时也增加了整个系统的复杂程度，伴随而来的低频振荡问题会严重影响跨区域的电能输送能力，破坏电力系统的稳定性。对低频振荡信号的振荡频率以及阻尼比的准确提取是对电网状态进行诊断、检测及抑制低频振荡确保互联电网稳定运行的重要前提[1-2]。

传统低频振荡分析方法中，特征分析法由于数学模型的限制，已经不适用于分析当下复杂的大规模互联电网。随着广域测量系统在互联电网领域的广泛应用，基于实测数据的低频振荡参数辨识方法越来越多涌现出来，例如Prony分析[3]、旋转不变ESPRIT（estimating signal parameters viarotational in⁃variance techniques）算法[4]等。其中，传统 Prony方法的抗噪声干扰能力差，在实际的参数提取中效果不佳；傅里叶变换虽有较强的鲁棒性但无法自适应地反映信号的时变特性；ESPRIT方法的辨识精度极易受噪声影响；对于包含多个模态的振荡信号而言，使用经验模态分解EMD（empirical mode decomposition）[5]及其改进方法[6]对非线性功率振荡信号进行模态分解的过程中，会产生模态混叠、端点效应，使得辨识结果不够准确。

为了提高多模态耦合的低频振荡信号辨识效果，本文针对现有方法存在的不足，将Chen[7]等提出的自适应线性调频模态分解ACMD（adaptive chirped modal decomposition）方法用于对含噪声、多模态混叠的互联电网的非平稳低频振荡信号的分解。由于该方法具有数学基础，可以应对复杂多变的互联电网。……