基于发电机测量的强迫振荡源定位

设备故障、错误的运行条件或周期性负荷变化可能引起随时间持续存在的周期性扰动，造成系统中不期望的能量传递——这种效应被称为强迫振荡。广域振荡可能损坏资产、触发意外跳闸或控制动作，并成为设备故障的原因。遗憾的是，对于广域振荡，这些强迫振荡的位置、频率与幅值可能难以确定。近来，提出了一种基于数据驱动最大似然的方法，用于在广域响应场景下对输电网络进行源定位。然而，该方法依赖于完整的 PMU 覆盖以及所有母线均具有惯量与阻尼。在此，我们将该方法推广至包含无惯量或无阻尼母线（如被动负荷与基于逆变器的发电机）的实际场景。通过将 Kron 化简直接纳入最大似然估计器，我们得以识别施加于传统发电机与负荷上的激励位置与频率。