Данная работа посвящена исследованию возможности верификации динамических моделей части энергосистемы Северо-Запада с использованием параметров в частотной области. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Применение методов частотно-временного анализа к данным, полученным от системы мониторинга переходных режимов (СМПР). 2. Определение параметров динамической модели в пространстве состояний с использованием подпространственных методов идентификации. 3. Создание динамической модели упрощенной схемы части энергосистемы Северо-Запада. 4. Верификация полученных моделей с использованием параметров во временной и частотной области. В ходе работы были исследованы различные методы частотно-временного анализа, позволяющие определить параметры составляющих исходного сигнала в частотной области – частόты и затухания. К таким методам относятся преобразование Фурье, Гильберта-Хуанга и метод Прони. Также были рассмотрены подпространственные методы идентификации, позволяющие определить параметры динамической модели в пространстве состояний, используя только данные от СМПР. Помимо этого, была создана модель на языке описания динамических систем Modelica. Адекватность полученных моделей была проверена с использованием данных от СМПР и полученных в ходе анализа параметров в частотной области.

This work is devoted to the study of the possibility of verifying dynamic models of a part of the North-West power system using parameters in the frequen-cy domain. Tasks that were solved in the course of the study: 1. Application of time-frequency analysis methods to data received from the wide area measurement system (WAMS). 2. Determining the parameters of the state-space dynamic model using subspace identification methods. 3. Creation of a dynamic model of the North-West energy system simplified scheme. 4. Verification of the obtained models using parameters in the time and fre-quency domains. In the course of the work, various methods of time-frequency analysis were investigated, which make it possible to determine the parameters of the original signal components in the frequency domain - frequency and damping. These methods include the Fourier transform, Hilbert-Huang transform and the Prony method. Subspace identification methods were also considered, which allow deter-mining the parameters of a statespace dynamic model using only data from the WAMS. In addition, a model was created in the Modelica dynamic systems de-scription language. Adequacy of the obtained models was checked using data from the WAMS and parameters in the frequency domain obtained during the analysis of said data.

• 2099d3e01ac60b4c28e2d8d56e68b70bc78bd1d25636db568ee7c2da714d62bf.pdf
• 2099d3e01ac60b4c28e2d8d56e68b70bc78bd1d25636db568ee7c2da714d62bf.pdf
• 2099d3e01ac60b4c28e2d8d56e68b70bc78bd1d25636db568ee7c2da714d62bf.pdf