2024年基于同步相量测量的高比例可再生能源电网次同步振荡增强型参数辩识和在线监测报告（英文版）

报告围绕基于同步相量测量的高比例可再生能源电网次同步振荡增强型参数辨识和在线监测展开研究，具体内容如下：

1. 研究背景：以某实际次同步振荡事件为例，引出问题，即同步相量测量单元（PMU）数据能否用于获取次同步振荡参数，以及如何校正其频谱结果以准确获取实际参数。同时指出以往基于同步相量算法的局限在于数据窗口长或计算时间长，无法实现次同步振荡的在线监测。

2. 研究内容

同步相量模型：给出次同步振荡期间同步相量模型，其由基波、次同步和超同步分量组成，同步相量可写为模态模型，且在复域中由四种模式线性组合，系数不同，角频率成对共轭。

改进矩阵束法（MPM）的必要性：一般MPM未考虑共轭频率约束，精度受噪声影响；虽有研究通过构建角频率拟合方程解决，但计算负担大。因此需在缩短数据窗口至200ms的同时不增加计算负担。

MPM的改进措施：通过将同步相量实部和虚部形成的汉克尔矩阵连接，构造实域汉克尔矩阵，实现缩短数据窗口且不增加计算负担，详细阐述了改进算法的步骤。

3. 研究结果

参数辨识精度：增强型MPM在200ms数据窗口下，对次/超同步振荡参数辨识精度优于一般MPM。

执行时间：增强型MPM平均执行时间为0.65ms，远低于MPM - fitting的16.5ms，显著降低计算负担，提升了在线监测实用性。

实际事件应用：在实际次同步振荡事件中，增强型MPM识别振荡参数精度更高，计算负担更低。

4. 研究结论：提出基于增强型MPM的参数辨识方法，通过构造实域汉克尔矩阵增强MPM，证明了连接实部和虚部汉克尔矩阵构造实域汉克尔矩阵的可行性，实现了次同步振荡的在线监测。

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