[发明专利]一种基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法

权利要求书

1.一种基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)更新系统中相量测量单元(PMU)采样的电信号数据；

(2)对采样的电信号数据进行信号预处理；

(3)计算预处理后信号的四阶累积量；

(4)将信号的四阶累积量替代原信号数据；

(5)对步骤(4)得到的数据使用ESPRIT算法进行功率振荡辨识；

(6)根据辨识结果判断是否发生功率振荡，如发生功率振荡，则向调度中心输出振荡信息；如未发生功率振荡，则返回步骤(1)。

2.根据权利要求1所述基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，在步骤(2)中，信号预处理包括异常数据的识别、剔除、补正以及数据的滤波；所述异常数据是指由于测量偏差产生的明显不符合数据趋势的错误数据点。

3.根据权利要求2所述基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，通过下式对异常数据进行识别：

其中，i＝7,8,…,N，N为数据长度，y_i为原始数据，为插值后数据；

先检验前6个数据点是正常数据点，

通过上述两式按时间顺序逐点计算满足下式即为异常数据：

为了避免将阶跃信号当作异常数据剔除，当上式的点连续出现超过5次时，认为y_k,y_k+1,...y_k+5皆为正常数据，若已判定y_k,y_k+1,...y_k+5为异常数据，则将它们剔除并利用拉格朗日插值方法进行补正，最后采用巴特沃斯滤波器对异常数据处理之后的数据进行滤波。

4.根据权利要求1所述基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，在步骤(3)中，对于零均值k阶平稳随机过程{x(k)}，k≥3，该过程的n阶累积量是n-1个独立变元的函数，则该过程的n阶累积量c_nx定义如下：

c_nx(τ₁,···,τ_n-1)＝cum{x(n),x(n+τ₁),···,x(n+τ_n-1)}

其中，τ₁,…,τ_n-1为滞后量，cum表示累积运算，n取值为4时，即得到四阶累积量。

5.根据权利要求1所述基于高阶累积量与ESPRIT算法的功率振荡检测方法，其特征在于，在步骤(5)中，采用基于最小二乘法的ESPRIT算法，通过原始信号降维子空间矩阵构造矩阵，并利用矩阵Ψ估计信号中各个周期分量的频率ω_p和衰减系数σ_p：

其中，U₁，U₂是原始信号降维子空间矩阵，上标H表示共轭转置，λ_p为Ψ的特征值，T_s为采样时间；

基于信号中各周期分量的频率和衰减系数，利用最小二乘法求得信号的幅值和初相位信息。