УСТРОЙСТВО АВТОМАТИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА НИЗКОЧАСТОТНЫХ КОЛЕБАНИЙ ПО ДАННЫМ ЦИФРОВЫХ РЕГИСТРАТОРОВ

Полезная модель относится к области электроэнергетики и специализированных устройств вычислительной техники. Она может быть использована для мониторинга низкочастотных колебаний в электроэнергетических системах по данным цифровых регистраторов в различных режимах, включая режим архивных данных, «по подписке» или в режиме реального времени и определения, в частности, уровня колебательной устойчивости электроэнергетических систем.
Предложенное техническое решение представляет собой специализированное устройство вычислительной техники, содержащее объединенные в единое целое различные средства (элементы, блоки, узлы и связи между ними, в том числе, безусловно являющиеся устройствами), в результате объединения которых создано новое устройство, части которого находятся в конструктивном единстве, функциональной взаимосвязи и размещенные в ограниченном пространстве с возможностью выполнения в едином корпусе.
Известно устройство [RU 2329514, C1, G01R 19/00, 20.07.2008], содержащее трансформатор тока с первичной обмоткой, включаемой последовательно в цепь измеряемого тока, и вторичной обмоткой, а также сопротивление нагрузки, причем начало вторичной обмотки трансформатора тока подключено к первому выводу сопротивления нагрузки, а также управляемый источник напряжения, имеющий входной, выходной и общий зажимы, причем, второй вывод сопротивления нагрузки заземлен и подключен к общему зажиму упомянутого управляемого источника напряжения, первый вывод сопротивления нагрузки подключен также к входному зажиму управляемого источника напряжения, а конец вторичной обмотки подключен к выходному зажиму источника напряжения, при этом, управляемый источник напряжения может быть выполнен в виде неинвертирующего операционного усилителя с делителем напряжения в цепи отрицательной обратной связи.
Недостатком устройства является его относительно узкие функциональные возможности.
Известно также устройство [RU 2513874, C1, H02J 13/00, G06F 17/00, 20.04.2014], содержащее источник единого времени, блок памяти, группу цифровых датчиков параметра напряжения, группу фильтров-усреднителей по числу цифровых датчиков группы, входы которых соединены с выходами блока памяти, входы которого соединены с выходами цифровых датчиков параметра напряжения группы, синхровходы которых соединены с выходом источника единого времени, группу блоков вычитания, первые и вторые входы которых соединены, соответственно, с выходами и входами соответствующего им фильтра-усреднителя группы, группу пороговых блоков, входы которых соединены с выходами соответствующих блоков вычитания группы, блок определения цифрового датчика параметра напряжения группы, соответствующего максимальному приращению параметра, входы которого соединены с выходами блоков вычитания группы, последовательно соединенные элемент ИЛИ, входы которого соединены с выходами пороговых блоков группы, одновибратор, таймер и регистр памяти, а также блок вычисления среднего расстояния, входы которого соединены с выходами пороговых блоков группы, и блок дифференцирования, вход которого соединен с выходом блока вычисления среднего расстояния, и детектор нуля, вход которого соединен с выходом блока вычисления среднего расстояния, а выход соединен с управляющими входами таймера и регистра памяти.
Недостатком этого устройства также является относительно узкие функциональные возможности.
К известным относится и устройство [RU 125743, U1, H02J 13/00, G06F 17/15, 10.03.2013], содержащее, по крайней мере, две цепи формирования и обработки данных, каждая из которых включает последовательно соединенные цифровой датчик и запоминающее устройство, блок расчета функции взаимной корреляции, а в каждой из цепей формирования и обработки данных блок подготовки и преобразования формата данных, вход которого соединен с выходом запоминающего устройства, блок верификации и контроля данных, вход которого соединен с выходом блока подготовки и преобразования формата данных, блок изменения шага дискретизации, вход которого соединен с выходом блока верификации и контроля данных, блок определения спектра плотности мощности, вход которого соединен с выходом блока изменения шага дискретизации, анализатор спектра, вход которого соединен с выходом блока определения спектра плотности мощности, блок фильтрации данных, первый вход которого соединен с выходом анализатора спектра, а второй вход соединен с выходом блока изменения шага дискретизации, блок расчета автокорреляционной функции и блок определения амплитуд и фаз гармоник, вход которого объединен с входом блока расчета автокорреляционной функции и соединен с выходом блока фильтрации данных, а выход является выходом соответствующей цепи формирования и обработки данных, при этом входы блока расчета функции взаимной корреляции соединены с выходами, по крайней мере, двух цепей формирования и обработки данных.
Это техническое решение также обладает относительно узкими функциональными возможностями.
Помимо указанных выше, известно устройство [RU 125785, U1, H02J 13/00, 10.03.2013], содержащее источник единого времени, блок памяти и группу цифровых датчиков параметра напряжения, группу фильтров-усреднителей по числу цифровых датчиков группы, входы которых соединены с выходами блока памяти, входы которого соединены с выходами цифровых датчиков параметра напряжения группы, синхровходы которых соединены с выходом источника единого времени, группу блоков вычитания, первые и вторые входы которых соединены соответственно с выходами и входами соответствующего им фильтра-усреднителя группы, группу пороговых блоков, входы которых соединены с выходами соответствующих блоков вычитания группы, блок определения цифрового датчика параметра напряжения группы, соответствующего максимальному приращению параметра, входы которого соединены с выходами блоков вычитания группы, последовательно соединенные элемент ИЛИ, входы которого соединены с выходами пороговых блоков группы, одновибратор, таймер и регистр памяти, а также блок вычисления среднего расстояния, входы которого соединены с выходами пороговых блоков группы, блок дифференцирования, вход которого соединен с выходом блока вычисления среднего расстояния, детектор нуля, вход которого соединен с выходом блока вычисления среднего расстояния, а выход соединен с управляющими входами таймера и регистра памяти, и блок визуализации, входы которого соединены с выходом блока определения цифрового датчика параметра напряжения группы, соответствующего максимальному приращению параметра и выходами пороговых блоков группы.
Этому техническому решению также присущи относительно узкие функциональные возможности.
Наиболее близким по технической сущности к предложенному является техническое решение [RU 124411, U1, G06F 17/15, 10.01.2013], содержащее, по крайней мере, две цепи формирования и обработки данных, каждая из которых включает последовательно соединенные цифровой датчик и запоминающее устройство, блок расчета функции взаимной корреляции, а в каждой из цепей формирования и обработки данных - блок подготовки и преобразования формата данных, вход которого соединен с выходом запоминающего устройства, блок верификации и контроля данных, вход которого соединен с выходом блока подготовки и преобразования формата данных, блок определения спектра плотности мощности, вход которого соединен с выходом блока верификации и контроля данных, анализатор спектра, вход которого соединен с выходом блока определения спектра плотности мощности, блок фильтрации данных, первый вход которого соединен с выходом анализатора спектра, а второй вход соединен с выходом блока верификации и контроля данных, блок расчета автокорреляционной функции и блок определения амплитуд и фаз гармоник, вход которого объединен с входом блока расчета автокорреляционной функции и соединен с выходом блока фильтрации данных, а выход является выходом соответствующей цепи формирования и обработки данных, при этом входы блока расчета функции взаимной корреляции соединены с выходами, по крайней мере, двух цепей формирования и обработки данных.
Недостатком наиболее близкого технического решения является относительно узкие функциональные возможности, поскольку оно не обеспечивает мониторинг, позволяющий произвести оценку уровня колебательной устойчивости электроэнергетических систем.
Задачей, которая решается в предложенной полезной модели, является расширение функциональных возможностей.
Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей путем введения дополнительного арсенала технических средств, обеспечивающих мониторинг, позволяющий произвести оценку уровня колебательной устойчивости электроэнергетических систем.
Поставленная задача решается, а требуемый технический результат достигается тем, что, в устройство, содержащее блок корреляционного анализа и, по крайней мере, две цепи формирования и обработки данных, каждая из которых включает блок памяти, блок подготовки данных, вход которого соединен с выходом блока памяти, и блок спектрального анализа, вход которого соединен с выходом блока подготовки данных, при этом, входы блока корреляционного анализа соединены с выходами, по крайней мере, двух цепей формирования и обработки данных, согласно предложенной полезной модели, введен блок идентификации перманентных доминантных мод низкочастотных колебаний и формирования сигналов оповещения о приближении к границе области колебательной устойчивости, вход которого соединен с выходом блока корреляционного анализа, а в каждую из, по крайней мере, двух цепей формирования и обработки данных введены блок идентификации доминантных мод, вход которого соединен с выходом блока спектрального анализа, и блок анализа доминантных мод, вход которого соединен с выходом блока идентификации доминантных мод, а выход -является выходом соответствующей цепи из, по крайней мере, двух цепей формирования и обработки данных.
На чертеже представлен функциональная схема устройства автоматического мониторинга низкочастотных колебаний по данным цифровых регистраторов.
Устройство автоматического мониторинга низкочастотных колебаний по данным цифровых регистраторов (фиг. 1) содержит блок 1 корреляционного анализа и, по крайней мере, две цепи 2-1, 2-2 формирования и обработки данных.
Кроме того, в устройстве автоматического мониторинга низкочастотных колебаний по данным цифровых регистраторов каждая из двух цепей 2-1, 2-2 формирования и обработки данных содержит последовательно соединенные блок 3-1 (3-2) памяти, блок 4-1 (4-2) подготовки данных, блок 5-1 (5-2) спектрального анализа, блок 6-1 (6-2) идентификации доминантных мод и блок 7-1 (7-2) анализа доминантных мод, выход которого является выходом соответствующей цепи 2-1 (2-2).
Устройство автоматического мониторинга низкочастотных колебаний по данным цифровых регистраторов содержит также блок 8 идентификации перманентных доминантных мод низкочастотных колебаний и формирования сигналов оповещения о приближении к границе области колебательной устойчивости, вход которого соединен с выходом блока 1 корреляционного анализа, входы которого соединены с выходами, по крайней мере, двух цепей 2-1 (2-2) формирования и обработки данных.
Устройство содержит элементы, охарактеризованные на функциональном уровне, и описываемая форма их реализации предполагает использование или стандартного элемента вычислительной техники или программируемого (настраиваемого) многофункционального средства, поэтому ниже, при описании работы устройства представляются сведения, подтверждающие возможность выполнения таким средством конкретной предписываемой ему в составе данного устройства функции, достаточных для их технической реализации.
Работает устройство автоматического мониторинга низкочастотных колебаний по данным цифровых регистраторов следующим образом.
Каждая из цепей 2-1 (2-2) формирования и обработки данных предназначена для обработки данных соответствующего энергобьекта, входящего в энергосистему. Рассмотрим работу устройства в режиме обработки архивных данных для частного случая использования двух цепей.
В блоки памяти 4-1 (4-2) предварительно заносятся данные о параметрах электроэнергетического режима от цифровых регистраторов, размещенных на соответствующих энергобьектах.
В блоке 4-1 (4-2) подготовки данных производится их предварительная обработка, в частности, контроль выбросов и пропусков в данных, удаление трендовой составляющей, фильтрация данных.
В частности, при обработке исходных данных могут возникнуть ситуации, когда отдельные занесенные данные о параметрах резко выделяется среди соседних значений, что свидетельствует о наличии аномальных выбросов. Они возникают по различным причинам, например, из-за ошибки измерителя, сбоев при передаче данных и т.п.и могут существенно повлиять на достоверность результатов. Для устранения аномальных выбросов в блоке 4-1 (4-2) подготовки данных производится устранение этих выбросов, например, по алгоритму оценки среднего квадратического отклонения (СКО) результатов измерений и исключению тех результатов, которые отличаются от оценки среднего на +-3СКО.
В результате погрешностей измерительного могут появляться выбросы в виде «пачек» аномальных искажений параметров. Продолжительность выбросов может варьироваться, поэтому заранее задают максимально допустимое число последовательных точек, которые могут считаться выбросом. В частном случае это число составляет 4 точки.
Кроме того, при обработке исходных данных могут возникнуть ситуации, когда данные о параметрах отсутствуют на протяжении некоторого времени, например, по причине сбоя сети передачи данных. На таких фрагментах данные не определены и могут существенно влиять на результаты их обработки. С целью коррекции характера процесса с учетом указанного фактора в блоке 4-1 (4-2) подготовки данных используется также алгоритм поиска пропусков данных о параметрах и их восстановления. В простейшем случае при отсутствии, например, четырех подряд данных на интервалах таких пропусков они восстанавливаются (интерполируются) по значениям прямой линии, соединяющей края интервала.
После удаления пропусков и выбросов в блоке 4-1 (4-2) во избежание появления на спектре высокоинтенсивных частот, близких к нулю, устраняется «тренд» сигнала, т.е. его медленная траектория изменения среднего значения сигнала, которое привязывается к нулевому уровню. В результате получается сигнал, содержащий колебания относительно нулевого уровня. Для этого на интервале устранения тренда выполняется аппроксимация исходных данных кривой третьего порядка, аппроксимирующая кривая вычитается из исходных данных и окончательно формируется результирующая разность - сигнал с устраненным трендом.
Далее производится спектральный анализ сигнала с использованием фильтров для выделения части сигнала заданного спектрального диапазона - сигнала низкочастотных колебаний в диапазоне 0.1-5 Гц.
Подготовленные и профильтрованные данные из блока 4-1 (4-2) поступают в блок 5-1 (5-2) спектрального анализа, в котором производится спектральный анализ данных, например, способом, соответствующим методу сингулярного анализа Прони, основанному на представлении аппроксимации исследуемого процесса детерминированной экспоненциальной моделью.
Для этого вычисляется модальный состав в заданном окне наблюдения путем представления сигнала в виде комбинации комплексных экспонент:
Далее производится формирование модели линейного предсказания сигнала и расчет коэффициентов характеристического уравнения модели, используя метод наименьших квадратов:
Вычисление дискретных мод производится путем определения корней степенного полинома, составленного по коэффициентам модели линейного предсказания:
После этого производится формирование системы линейных уравнений, представляющих сигнал в виде совокупности дискретных мод, определенных на предыдущем шаге:
И, наконец, окончательно производится расчет параметров мод -амплитуды, фазы, частоты, коэффициентов затухания:
Результаты спектрального анализа позволяют произвести в блоке 6-1 (6-2) идентификацию доминантных мод. Под идентификацией доминантных мод понимается получение набора частот, соответствующих доминантным модам, путем их выбора из всей совокупности частот, определенных в ходе спектрального анализа сигнала. Доминантные моды сигнала отличаются от остальных мод тем, что они должны соответствовать реальным слабодемпфированным низкочастотным колебаниям параметоров, которые являются отражением собственных значений динамической модели энергосистемы, близких к мнимой оси. Идентификация проводится по алгоритму ранжирования модальных составляющих по энергиям Прони.
Алгоритм работы блока 6-1 (6-2) идентификацию доминантных мод на основе ранжирования модальных составляющих сигнала по энергии и перманентности характерных мод состоит в следующем.
1. Получение сигнала из блока 4-1 (4-2) предварительной подготовки данных длиной M.
2. Вычисление модального состава сигнала способом Прони на заданной ширине окна поиска M низкочастотных колебаний (размерность модели Прони n).
3. Вычисление энергии рассчитанных мод сигнала для действительных мод (для комплексно-сопряженных мод)
1
4. Сортировка мод по энергии с выбором заданного количества К наибольших по энергии мод с набором частот [F]
5. Получение сигнала из блока 4-1 (4-2) предварительной подготовки данных длиной M со смещением во времени на 8 точек.
2
6. Выполнение шагов представленного алгоритма 2-4 с получением следующего набора частот [F].
1
2
7. Сравнение двух последовательных наборов частот ([F] и [F] с идентификацией близких частот с соблюдением заданного критерия:
- по абсолютной разнице частот (|f2-f1|<r1)
- по относительной разнице частот(|(f2-f1)/f1|<r2)
Маркировка мод в качестве доминантных.
8. Сигнализация (формирование метки) при наличии у доминантной моды положительного демпфирования.
9. Передача доминантных мод в блок 7-1 (7-2) анализа доминантных мод.
В блоке 6-1 (6-2) может быть предусмотрена выработка сигнала обнаружения модальных составляющих с предельно допустимыми или граничными к ним энергиями с отрицательными по величине коэффициентами демпфирования.
Расчет нормированного коэффициента демпфирования выполняется с целью определения характера колебательного процесса: затухающего (демпфированного), незатухающего или слабозатухающего (недемпфированного или слабо демпфированного), или раскачивающегося (с отрицательным демпфированием).
Алгоритм расчета нормированного коэффициента демпфирования заключается в следующем.
Нормированный коэффициент демпфирования рассчитывается по формуле:
,
где δ - логарифмический декремент колебаний (безразмерная величина), определяющийся как
,
где A(t) - амплитуда в момент времени t;
n - некоторое количество периодов колебаний (допускаются значения n<1).
Физический смысл логарифмического декремента - это количество периодов колебаний, за которое их амплитуда уменьшится в e раз (e=2,718…).
Коэффициент демпфирования используется при обнаружения модальных составляющих с предельно допустимыми значениями коэффициентов следующим образом: если доминантная мода с высокой энергией имеет отрицательный по величине коэффициент демпфирования, то считается, что обнаружена модальная составляющая высокой энергии с отрицательным по величине коэффициентом демпфирования. Наличие таких модальных составляющих потенциально может привести к нарушению колебательной устойчивости и к системным авариям.
Результаты ранжирования модельных составляющих поступают в блок 7-1 (7-2) анализа доминантных мод. В этом блоке производится модальный анализ параметров электроэнергетического режима с выделением доминантных мод низкочастотных колебаний на основе декомпозиции на эмпирические моды. Способ разложения сигналов на функции, которые получили название «эмпирических мод», заключается в аппаратной реализации последовательной вычислительной процедуры разложения исходных данных (непрерывных или дискретных сигналов) на модовые составляющие (эмпирические моды). Модовая составляющая - это такая функция, которая обладает следующими свойствами: количество экстремумов функции (максимумов и минимумов) и количество пересечений нуля не должны отличаться более чем на единицу, в любой точке функции среднее значение огибающих линий, определенных локальными.
Последовательность процедур этого алгоритма заключается в следующем:
- выполняется предварительная фильтрация данных;
- выполняется поиск локальных экстремумов сигнала, который выполняется методом «скользящих парабол» или более простым методом, например, в котором некоторая точка спектра считается локальным экстремумом, если значение сигнала в ней больше (локальный максимум) или меньше (локальный минимум) значений в точках слева и справа (по 1 точке) от нее;
- выполняется интерполяция локальных экстремумов кубическим сплайном:
a
a
a
a
0
1
2
3
2
3
f(t)=+t+t+t,
a
a
a
a
0
1
2
3
где коэффициенты , , ,  определяются независимо для каждого промежутка интерполирования исходя из значений соседних одноименных локальных экстремумов;
- выполняется коррекция концевых эффектов;
- рассчитывается средняя линия сигнала, определяемая как среднее арифметическое верхней и нижней огибающих;
- вычитание средней линии из сигнала;
- проверка на завершение поиска моды: если поиск завершен, мода удаляется из сигнала, а остаток рассматривается как исходные данные для поиска следующей моды; если нет - остаток используется для поиска текущей моды на следующей итерации;
- проверка на завершение процесса декомпозиции.
Проверка на завершение моды выполняется в соответствии со следующим критерием
,
k
k-1
где h и h - результаты вычитания средней линии из сигнала на текущей и предыдущей итерациях, соответстсвенно.
Физический смысл критерия заключается в фиксации малого отличия результатов расчета на последовательных итерациях, свидетельствующей о том, что итерационный процесс «сошелся». В качестве критерия выбран
k
SD=0,001
Проверка на завершение процесса декомпозиции выполняется в соответствии с критерием монотонности остатка, то есть отсутствия в нем разноименных экстремумов. В таких данных не может быть выявлено ни одной модовой составляющей.
Доминантные моды выделяются из всей совокупности мод, полученных методом модовой декомпозиции, потому что именно они характеризуют динамические свойства энергосистемы.
Построение верхней и нижней огибающих сигнала является одним из этапов декомпозиции сигнала на эмпирические моды. Для этого после определения локальных экстремумов сигнала выполняется интерполяция их кубическим сплайном. Отсутствие информации для построения интерполирующей кривой на отрезках, заключенных между крайними экстремумами и границами интервала исходных данных, может привести к возникновению т.н. «концевых эффектов». Поэтому для решения проблем концевых эффектов производится их интерполяция.
Применяется следующий способ коррекции концевых эффектов в крайней точке сигнала.
- если значение в крайней точке сигнала меньше значений обоих крайних локальных экстремумов, в ней устанавливается локальный минимум, а значение локального максимума для крайней точки сигнала устанавливается равным значению крайнего локального максимума;
- если значение в крайней точке сигнала больше значений обоих крайних локальных экстремумов, в ней устанавливается локальный максимум, а значение локального минимума для крайней точки сигнала устанавливается равным значению крайнего локального минимума;
- если значение в крайней точке сигнала находится между значений крайних локальных экстремумов, значения локального максимума и минимума для крайней точки сигнала устанавливаются равными значениям крайних локальных максимума и минимума, соответственно.
Кроме того, в блоке 7-1 (7-2) анализа доминантных мод производится определение параметров доминантных мод низкочастотных колебаний (частоты, амплитуды, фазы, нормированного коэффициента демпфирования моды) на основе классического преобразования Гилберта (с расчетом через прямое и обратное преобразования Фурье) и его модификаций. Это производится с целью количественной оценки текущих динамических свойств энергосистемы и контроля колебательной устойчивости по значениям нормированного коэффициента демпфирования мод низкочастотных колебаний.
Полученные в блоках 7-1 и 7-2 результаты анализа доминантных мод поступают в блок 1 корреляционного анализа, в котором производится корреляционный анализ доминантных мод низкочастотных колебаний для оценки распространенности мод по энергосистеме.
Оценка распространенности моды по энергосистеме позволяет определить перечень объектов энергосистемы, на которых наблюдается конкретная мода низкочастотных колебаний.
Решение о распространенности моды по энергосистеме принимается по критерию постоянства величины корреляции мод различных объектов на рассматриваемом интервале времени по энергосистеме при учете относительной фазы мод и электрической близости энергообъектов, на которых наблюдаются рассматриваемые моды. Градация колебаний может производится по территориальному расположению (агрегатные, межмашинные, локальные, межзональные) и по фазе колебаний (синфазные, противофазные). Реализация таких функций возможна в случае, когда данные от цифровых регистраторов, поступившие в блоки 3-1 (3-2) памяти, синхронизированы по времени, что наблюдается при использовании данных от автоматической системы сбора информации от регистраторов векторных измерений, обладающей необходимой синхронизацией измерений по времени через сигналы глобальных навигационных спутниковых систем ГЛОНАСС и GPS.
Результаты корреляционного анализа поступают в блок 8, в котором производится идентификации перманентных доминантных мод низкочастотных колебаний и формирования сигналов оповещения о приближении к границе области колебательной устойчивости.
Идентификации перманентных доминантных мод низкочастотных колебаний осуществляется через выявление доминантных мод низкочастотных колебаний, присутствующих на заданной длине временного отрезка перманентности.
Область колебательной устойчивости определяется нормированным коэффициентом демпфирования мод.
Граница области устойчивости по демпфированию делится на несколько зон: d<0 - неустойчивая зона; d1<d<0 - зона повышенного внимания (обычно d1 принимают 3%-5%); d2<d<d1 - зона предупреждения (обычно d2 принимают 7%-10%); d>d2 - безопасная зона.
Величина демпфирования определяется в блоке 7-1 (7-2) анализа доминантных мод.
Таким образом, благодаря введению дополнительного арсенала технических средств (в частности, тем, что, введен блок идентификации перманентных доминантных мод низкочастотных колебаний и формирования сигналов оповещения о приближении к границе области колебательной устойчивости, вход которого соединен с выходом блока корреляционного анализа, а в каждую из, по крайней мере, двух цепей формирования и обработки данных введены блок идентификации доминантных мод, вход которого соединен с выходом блока спектрального анализа, и блок анализа доминантных мод, вход которого соединен с выходом блока идентификации доминантных мод, а выход - является выходом соответствующей цепи из, по крайней мере, двух цепей формирования и обработки данных) в предложенном устройстве достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей, поскольку реализованные в нем алгоритмы идентификации низкочастотных колебаний параметров электроэнергетического режима позволяют произвести оценку уровня колебательной устойчивости электроэнергетических систем.
При этом, особенностью предложенного устройства является наличие двойного контроля уровня колебательной устойчивости - «быстрый» и «точный». В блоке 6-1 (6-2) производится расчет коэффициентов демпфирования с минимальной задержкой относительно времени поступления данных зарегистрированных параметров электроэнергетического режима при работе устройства, например, в режиме реального времени. А в блоке 7-1 (7-2) анализа доминантных мод может быть сделан акцент на слежение за уровнем демпфирования перманентных мод с градацией этих мод по зонам устойчивости (безопасная зона, зона предупреждения, зона повышенного внимания) с целью, например, визуализации степень опасности.
Функциональность предложенного устройства позволяет своевременно идентифицировать наиболее опасные зоны и транзиты колебаний, получать исчерпывающую информацию о текущих параметрах колебаний в удобной, в том числе, визуальной форме и проводить статистический анализ изменения спектральных свойств электроэнергетических систем.