Ключові слова
low-frequency modes
electromechanical oscillations
data sampling
instantaneous values електроенергетична система
електромеханічні коливання
низькочастотні моди
вибірки даних
миттєві значення
Як цитувати
Анотація
У статті наведено порівняльні результати ідентифікації низькочастотних складових сигналів у разі використання їхніх діючих та миттєвих значень. Показано, що використання миттєвих значень параметрів режиму електроенергетичної системи, що вимірюються пристроями векторних вимірювань, підвищить надійність виявлення низькочастотних мод електромеханічних коливань, однак таке використання в режимі реального часу потребуватиме високої продуктивності процесора, тому для надійного виявлення низькочастотних мод доцільно збільшити ширину вікна спостереження, використовуючи діючі значення параметрів режиму електроенергетичної системи. Бібл. 10, табл. 3, рис. 6.
Посилання
Butkevych О.F., Chyzhevskyi V.V. Evaluation and decrease in real time of risk of oscillatory loss of Interconnected Power System stability // Tekhnichna Elektrodynamika. – 2015. – No 6. – Pp. 46–52. (Ukr)
Butkevych О.F., Chyzhevskyi V.V. An influence of digital filtering of signals at analysis results of lowfrequency electromechanical oscillations in interconnected power systems // Tekhnichna Elektrodynamika. – 2016. – No 6. – Pp. 54–59. (Ukr)
Agüero J.L., Molina R.D., Barbero J.C, Issouribehere F. Poorly damped electromechanical oscillation in the 345 kV interconnection between Argentina and Chile. Identification based on sliding Prony analysis // 2016 CIGRE Session Proceedings. – Paris, CIGRE Session from 21 till 26 August 2016. – Paper C2-205. – 9 p.
Gong Y., Guzmán А. Synchrophasor-Based Online Modal Analysis to Mitigate Power System Interarea Oscillation // Journal of Reliable Power. – 2011. – Vol. 2. – No 2. – Pp. 42–47.
Identification of Electromechanical Modes in Power Systems. IEEE Task Force Report. Special Publication TP462. June 2012 // IEEE Power & Energy Society. IEEE 2012. The Institute of Electrical and Electronic Engineers, Inc. – 2012. – 282 p.
Jakpattanajit C., Hoonchareon N., Yokoyama A. On-line Estimation of Power System Low Frequency Oscillatory Modes in Large Power Systems // Journal of International Council on Electrical Engineering. – 2011. – Vol. 1. – No 3. – Pp. 352–358.
Lauria D, Pisani C. On Hilbert transform methods for low frequency oscillations detection // IET Generation, Transmission & Distribution. – 2014. – Vol. 8. – Iss. 6. – P. 1061–1074.
Lin T.-H., Soo V.-W. Pruning Fuzzy ARTMAP Using the Minimum Description Length Principle in Learning from Clinical Databases // Ninth IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence. Proceedings. – 1997, November 3-8, Newport Beach, California. – Pp. 396–403.
Lu C., Shi B., Wu X., and Sun H. Advancing China’s Smart Grid // IEEE power & energy magazine. – 2015. – Vol. 13. – No 5. – P. 60–71.
Patil V. S., Jambhulkar P.P., Kamble V.P. Real-time Identification of Electromechanical Modes using Controlled Window-size Multi-Prony Analysis // International Journal of Engineering Research & Technology. – 2014. – Vol. 3. – Iss. 4. – Pр. 1627–1634.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторське право (c) 2022 Array