研究背景
强迫振荡具有起振快、随机性强、失去振荡源后快速平息的特点，若不采取有效措施及时抑制，持续的强迫振荡将严重威胁电网的安全稳定运行。快速准确定位强迫振荡源是抑制强迫振荡的关键。耗散能量流（DEF）由于物理意义清晰、计算简单、定位精度高已在实际电网得到广泛应用，其借助网络中能量流向辨识振荡源及振荡路径。强迫振荡期间，强迫振荡源持续向电网注入振荡能量，但受限于振荡时变特性、振荡模式可观性、量测噪声干扰等因素，传统耗散能量流方法定位精度受限。
研究思路
数据驱动的强迫振荡源定位研究思路主要包括以下三个方面：
- 广域量测信息中强迫振荡分量提取
- 数据驱动的强迫振荡源定位
- 强迫振荡源定位性能提升
强迫振荡分量提取
多元经验模态分解（MEMD）方法
采用多元经验模态分解（MEMD）对量测信息进行同步分解，有效提取振荡分量。相比单通道方法，MEMD方法可对多通道量测信息进行同步分解，计算效率更高。
自适应时-频域能量提取方法
电力系统强迫振荡模式呈现时变特征和多模态特征。利用时-频分析技术和自适应时-频域能量阈值提取强迫振荡分量，可有效辨识振荡模式的时变和多模态特征，准确提取出强迫振荡分量。
数据驱动的强迫振荡源定位
时域耗散能量流方法
借助Teager能量提取强迫振荡IMF分量，构建量测信息矩阵，采用多元经验模态分解，基于MEMD的时域DEF计算，实现强迫振荡源时域定位。
频域耗散能量谱方法
根据Parseval定理，将传统耗散能量流进一步推广至频域，提高定位效率。各发电机的耗散能量谱均在0.8789Hz频率处出现峰/谷值，发电机G1在振荡频率0.8789Hz处的耗散能量谱为负且绝对值最大，准确定位出强迫振荡源。
时频域定位方法
借助同步压缩变换（SST）技术，对频域定位方法做进一步扩展，提升强迫振荡频率估计精度。同步压缩变换与频域耗散能量谱的结合，基于同步压缩变换的耗散能量谱，实现时频域变换，提升振荡频率估计精度。
时-频域协同定位方法
借助时频分析技术将耗散能量流扩展至时-频空间，实现强迫振荡源时-频域定位。
强迫振荡源定位性能提升
所提方法能够准确定位强迫振荡源，具有较强的鲁棒性，对量测信息进行同步分解，具有较高的计算效率。所提方法能实现量测信息的同步自适应分解，准确提取出强迫振荡分量，对含噪声的实测数据具有较好的鲁棒性。算例分析表明，所提强迫振荡源多通道时-频域定位方法对电力系统实测数据具有较好的强迫振荡分量提取效果，并准确定位强迫振荡源。
结论与展望
总结
围绕数据驱动的强迫振荡源定位开展了强迫振荡分量提取、强迫振荡源时-频域与频定位、强迫振荡源多通道定位性能提升三方面研究。针对强迫振荡分量提取方面，提出了基于自适应时-频域能量的强迫振荡分量提取方法，对时变多模态强迫振荡具有较好的提取效果；提出了基于MEMD的强迫振荡分量提取方法，实现了多通道量测信息振荡分量的同步提取。针对强迫振荡源定位方面，将传统时域耗散能量流进一步推广至时-频域和频域，提出了强迫振荡源时域、时-频域与频域协同定位方法，可为强迫振荡分析提供丰富的参考信息。针对强迫振荡源多通道定位性能提升方面，充分计及电力系统量测信息相关性，提出了基于MSST的强迫振荡源多通道时-频域定位方法，以提升强迫振荡源定位精度与效率；提出了基于MVMD的强迫振荡源多通道定位方法，具有较强的鲁棒性。
展望
探究新能源、电力电子设备扰动源的定位方法。
