Пожалуйста, авторизуйтесь:
ФГОУ ВПО Сибирский федеральный университет
Российская Федерация, 660041, г. Красноярск, пр. Свободный, 79
|
|
Сидоров Денис Николаевич
(ИСЭМ СО РАН, с.н.с.)
| |
Секция: Modern problems of mathematical modelling and computational technologies
Тема доклада:
| |
|
"Робастные методы распознавания низкочастотных колебаний в задаче оценивания состояния электроэнергетических систем" |
| |
|
"Robust methods for low-frequency oscillations detection for power systems state estimation " |
Тезисы доклада:
| |
|
Одной из проблем, возникающих в управлении большими электроэнергетическими системами (ЭЭС) является обнаружение затухающих низкочастотных колебаний, имеющих критические последствия для устойчивой работы системы. Отслеживание динамики колебаний и своевременное их распознавание помогают операторам предпринять необходимые меры, чтобы предотвратить нестабильную работу отдельных участков системы для избежания краха всей системы. В докладе представлен новый подход, использующий комбинацию преобразования Гильберта-Хуанга, позволяющее уменьшить влияние шумов на точность анализа сигнала, и классического анализа Прони. Разработанный подход позволяет за приемлемое время и с достаточной степенью точности распознавать критичные для ЭЭС процессы.
Литература
1. Huang, N. E. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis / N. E. Huang и др. // Royal Society of London Proceedings Series A, т. 454, стр. 903-995
2. Zhang S. WAMS-based detection and early-warning of low-frequency oscillations in large-scale power systems / Zhang S, Xie X., Wu J. // Electric Power Systems Research, т. 78, выпуск 5, May 2008, стр. 897-906
3. Jinyu X. Dynamic tracking of low-frequency oscillations with improved Prony method in wide-area measurement system - Proceedings of the IEEE Power Engineering Society General Meeting, т. 1, 2004, стр. 1104–1109.
4. W.X. Yang, Interpretation of mechanical signals using an improved Hilbert–Huang transform, Mechanical
Systems and Signal Processing (2007), doi:10.1016/j.ymssp.2007.11.024
|
|
|
