摘要：在新能源电力系统振荡识别过程中，通常采用经验模态分解方法实现电力系统量测信号分解，但极易出现模式混叠的情况，导致多模态振荡识别的频率误差较大。因此，针对新能源电力系统，设计了一种新型多模态振荡识别技术。依托于多元经验模态分解策略，协同分解多通道电力系统量测信号，得到不同频率尺度的IMF（固有模态函数）分量。再计算每个IMF分量的能量权重，从中筛选出包含主导振荡模式的关键分量。运用Prony算法对关键IMF分量进行分析，得出振荡特征参数，基于此得出电力系统多模态振荡识别结果。实验结果表明，所提识别技术应用后可以得到较为准确的振荡特征参数，其中频率最大误差仅为1.8×10-3 Hz。

关键词：新能源；电力系统；多模态；振荡识别；多元经验模态分解；Prony算法

中图分类号：TM712    文献标志码：A    文章编号：1671-0797（2023）12-0017-03

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2023.12.005

0    引言

通过电力电子变流器将新能源接入电力系统中并网运行，但由于新能源发电存在不稳定性[1]，为了保证新能源电力系统的灵活性和可控性，需要向电力网络中添加大量电力电子设备[2]。电力系统运行过程中，电网和多种电力电子设备不断交互，引起了越来越严重的电磁振荡问题[3]。而对以往发生的电力系统电磁振荡事件进行分析可以看出，其存在多模态特征，面对不同模态的振荡可以采取对应的控制策略，从而降低振荡问题引发的经济损失。这种情况下，新能源电力系统多模态振荡识别问题受到了更多研究人员的关注。……