prony算法在电力系统的低频振荡中的应用

资 源 简 介

prony算法在电力系统的低频振荡中的应用

详 情 说 明

Prony算法在电力系统低频振荡分析中的应用

低频振荡是电力系统稳定运行面临的重要挑战之一，可能导致频率波动、功率摆动甚至电网解列。Prony算法作为一种信号处理技术，能够有效提取振荡信号的频率、相位、阻尼比等关键参数，为电力系统的稳定分析与控制提供重要依据。

Prony算法的基本原理 Prony算法的核心思想是将信号建模为多个衰减正弦波的线性组合。通过拟合采样数据，算法能够分解出信号中的各振荡模态，从而精确提取频率、相位和阻尼特性。这种时域分析方法特别适用于电力系统动态信号的快速处理。

在低频振荡分析中的应用 模态参数提取 Prony算法可直接从PMU（同步相量测量装置）获取的电压、功率等时域信号中，识别主导振荡模式。相比传统的傅里叶变换，Prony能更准确分离紧密相邻的振荡频率，并量化阻尼比，这对判断系统稳定性至关重要。

振荡源定位 通过对比不同母线处信号的Prony分析结果，可发现相位差显著的振荡分量，结合电网拓扑结构，可初步定位振荡源（如发电机失步或负荷突变）。

控制策略验证 在投切PSS（电力系统稳定器）或调整控制参数后，利用Prony算法实时跟踪振荡模态的变化，可验证控制措施的有效性。

技术优势与局限 优势：无需预设基函数，适应非平稳信号；计算速度快，适合在线监测。 挑战：对噪声敏感，需配合滤波预处理；高阶模型可能导致虚假模态。

未来方向 结合机器学习优化模态筛选，或与广域测量系统（WAMS）深度集成，将进一步提升Prony算法在智能电网中的实用价值。