CN104133129B - 汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法和系统，其方法包括步骤：获取汽轮发电机组的调速系统侧的原始功率信号和原始阀门开度信号，分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理，得到功率信号和阀门开度信号；分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner‑Ville分布变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性；根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测，采用本发明方案，实现了对汽轮发电机组调速系统的低频振荡的有效的、实时的监测，可以提高经济效益，保证电网安全。

Description

汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法和系统

技术领域

本发明涉及电力技术领域，特别是涉及一种汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法和系统。

背景技术

低频振荡现象在各大区域电网中时有发生，严重影响电网的安全稳定运行。对电力系统低频振荡进行有效的监测是分析和抑制低频振荡的基础。目前，对电力系统低频振荡的监测主要是基于广域测量系统(Wide Area Measurement System，WAMS)。广域测量系统由同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit，PMU)、通信网络、WAMS主站构成。在电网主要的变电站和发电厂均安装了PMU装置，通过测量线路和发电机功率、电压等物理量可以从全网的角度对低频振荡现象进行有效的监测。通常采用PRONY算法可以获得低频振荡的幅值、频率、阻尼比、衰减因子等特征。

随着火力发电厂汽轮发电机调速控制系统的快速发展，调速系统动态对电力系统小扰动动态稳定性具有显著的影响。汽轮发电机调速系统参数设置不当或者存在低频振荡频率范围内的扰动源，都可能引发电力系统低频振荡，严重威胁汽轮发电机组合电网的安全，国内外多次发生低频振荡导致系统解列的恶性事故，造成了巨大的经济损失。然而，目前从汽轮发电机调速系统侧进行低频振荡监测还没有得到重视。这对于电力系统低频振荡机理的研究和防控措施的制定是不利的，迫切需要研究汽轮机调速系统侧低频振荡监测方式。

发明内容

本发明的目的在于提供一种汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法和系统，可以提高经济效益，保证电网安全。

本发明的目的通过如下技术方案实现：

一种汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法，包括如下步骤：

获取汽轮发电机组的调速系统侧的原始功率信号和原始阀门开度信号，分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理，得到功率信号和阀门开度信号；

分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性；

根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测。

一种汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统，包括：

预处理模块，用于获取汽轮发电机组的调速系统侧的原始功率信号和原始阀门开度信号，分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理，得到功率信号和阀门开度信号；

分布变换模块，用于分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性；

监测模块，用于根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测。

依据上述本发明的方案，其是分别对获取的汽轮发电机组的调速系统侧的原始功率信号和原始阀门开度信号进行降采样率处理，得到功率信号和阀门开度信号，再分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性，并根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测，由于对原始功率信号和原始阀门开度信号进行了降采样率处理，降低了数据处理量，且由于分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到了第一时频分布特性和第二时频分布特性，并基于该第一时频分布特性和所述第二时频分布特性汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测，便于监测，因此，采取本发明方案可以从调速系统侧对低频振荡进行有效的、实时的监测，可以提高经济效益， 保证电网安全。

附图说明

图1为本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法的实施例的流程示意图；

图2为图1中的步骤S103在其中一个实施例中的细化流程示意图；

图3为本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统的实施例的结构示意图；

图4为图3中的检测模块在其中一个实施例中的细化结构示意图；

图5为本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法在应用到其中一个具体示例中的原理示意图；

图6为图5的具体示例中的原始功率信号对应的振荡曲线；

图7为图5的具体示例中的功率信号对应的振荡曲线；

图8为图5的具体示例中的第一时频分布特性的能量分布图；

图9为图5的具体示例中的第一时频分布特性的两个能量等高线图；

图10为图5的具体示例中的阀门开度信号对应的振荡曲线；

图11为图5的具体示例中的第二时频分布特性的能量分布图；

图12为图5的具体示例中的第二时频分布特性的两个能量等高线图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

在下述说明中，首先针对本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法的实施例进行说明，其次对本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统的各实施例进行说明。

参见图1所示，图1为本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法实施例的流程示意图。如图1所示，本实施例的汽轮发电机组调速系统的 低频振荡的监测方法包括如下步骤：

步骤S101：获取汽轮发电机组的调速系统侧的原始功率信号和原始阀门开度信号，分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理，得到功率信号和阀门开度信号；

原始功率信号和原始阀门开度信号可以从PMU装置获取，但原始功率信号和原始阀门开度信号的采样频率较高，数据量较大，不利于信号的实时分析，而低频振荡的频率一般为0.1Hz～2.5Hz，因此，在本实施例中，是根据采样定理分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理，可以加快对信号的处理速度，实现对低频振荡的实时监测；

因此，一般需要先确定所述降采样率处理所要达到的信号采样率，然后再根据该信号采样率对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理，为此，在其中一个实施例中，在分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理前，还可以包括步骤：根据f_s＝kf_max确定所述降采样率处理所要达到的信号采样率，其中，f_s为所述信号采样率；f_max为所述原始功率信号或者所述原始阀门开度信号中包含的最高振荡频率，k为常数，一般取5～10；

对于原始功率信号和原始阀门开度信号，降采样率处理所要达到的信号采样率可以是不同的，但为了加快处理速度，一般二者降采样率处理所要达到的信号采样率是相同的，同时f_max可以直接取2.5Hz，或者将f_max设定为其他定值，由于不需要对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号的最高振荡频率进行检测，因而，也可以提高处理速度；

此外，为了提高计算精度，也可以在进行后续步骤之前，先分别对功率信号和阀门开度信号进行归一化处理，在后续处理过程中可以用归一化后的功率信号和阀门开度信号；

步骤S102：分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布(维纳分布，WVD)变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性；

火力发电厂大容量汽轮发电机组低频振荡过程中振荡信号是不能用确定的 数学关系式来描述的，其分布参数或者分布律随时间发生变化的信号，属于非平稳随机信号，在本实施例中，是分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性；

Wigner-Ville分布变换是用于处理非平稳信号或解析信号的重要工具；

其中，分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换一般可以通过下述的两种方式中的任意一种方式实现：

方式一：

分别根据如下公式(1)确定所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性；

$W_x(t,\mathrm{\Ω})={\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{\mathrm{\∞}}x(t+\mathrm{\τ}/2)x^{*}(t-\mathrm{\τ}/2)e^{-j\mathrm{\Ω}\mathrm{\τ}}d\mathrm{\τ}---\left(1\right)$

其中，W_x(t，Ω)表示第一时频分布特性或所述第二时频分布特性，t为时间，x(t)表示功率信号或者阀门开度信号，x^*(t-τ/2)为x(t-τ/2)的共轭函数

可以分别将功率信号或者阀门开度信号代入公式(1)中，得到所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性；

方式二：

分别根据如下公式(2)确定所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性；

$W_X(\mathrm{\Ω},t)={\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{\mathrm{\∞}}X(\mathrm{\Ω}+\mathrm{\ζ}/2)X^{*}(\mathrm{\Ω}-\mathrm{\ξ}/2)e^{-j\mathrm{\ζ}t}d\mathrm{\ζ}---\left(2\right)$

其中，W_X(Ω，t)表示第一时频分布特性或所述第二时频分布特性，Ω为频率，X(Ω)表示功率信号或者阀门开度信号，X^*(Ω-ζ/2)为X(Ω-ζ/2)的共轭函数。

也可以分别将功率信号或者阀门开度信号代入公式(2)中，得到所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性；

上述两种方式得到的W_x(t，Ω)和W_X(Ω，t)是相同的，都是时间和频率的二维函数；

但对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换的方式并不限于这两种方式，例如，为了优化处理，在计算过程中可能会对功率信号和阀门开度信号进行一些其他处理，在此不予赘述；

Wigner-Ville分布变换可以使得第一时频分布特性和所述第二时频分布特性具有很好的时频聚集性，但对于多分量信号，在Wigner-Ville分布变换时会出现耦合项，两个信号叠加后的Wigner-Ville分布变换为例，令x(t)＝y(t)+z(t)，则：

W_x(t，Ω)＝W_y(t，Ω)+W_z(t，Ω)+2Re[W_y，z(t，Ω)] (3)

式(3)中2Re[W_y，z(t，Ω)]的为y(t)和z(t)的也即上述的耦合项，这些耦合项是相加后信号的第一时频分布特性或者所述第二时频分布特性的干扰，因此，一般需要去除这些耦合项的干扰；

在其中一个实施例中，根据所述功率信号的解析信号消除所述第一时频分布特性的耦合项，根据所述阀门开度信号的解析信号消除所述第二时频分布特性的耦合项；其中，所述耦合项为所述功率信号或者阀门开度信号为多个分量的叠加而产生的，s(t)＝x(t)+jH[x(t)]，s(t)为解析信号，H[x(t)]是x(t)的希尔伯特(Hilbert)变换；

解析信号可以剔除实信号中的负频率成分，同时不会造成任何信息损失，也不会带来虚假信息，在非平稳信号分析中起着重要作用；

在一种一个实施例中，还可以通过添加窗函数的方式消除因所述耦合项，具体地，可以通过如下公式(4)实现：

$W_{x_h}(t,\mathrm{\Ω})={\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{\mathrm{\∞}}x(t+\mathrm{\τ}/2)x^{*}(t-\mathrm{\τ}/2)h(\mathrm{\τ}/2)h^{*}(-\mathrm{\τ}/2)e^{-j\mathrm{\Ω}\mathrm{\τ}}d\mathrm{\τ}---\left(4\right)$

其中，h(τ)为窗函数，窗函数以指数函数为佳；

步骤S103：根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测；

第一时频分布特性和第二时频分布特性均为二维函数，可以反映对应的信号(第一时频分布特性对应功率信号，第二时频分布特性对应阀门开度信号)的能量随频率和时间的变换规律，因此，通过对第一时频分布特性和第二时频分布特性的分析即可检测信号能量的变换情况，而当调速系统出现低频振荡时，第一时频分布特性中会出现持续的能量强度变化，据此就可以判断是否发生了振荡，在发生了振荡时，就可以根据其频率判断是否是低频振荡；

为了方便用户的查看以及图形化展示，一般对第一时频分布特性和第二时 频分布特性进行图形化展示，可以将第一时频分布特性和第二时频分布特性分别以能量曲线图的方式展示；

在其中一个实施例中，如图2所示，根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测可以具体包括如下步骤：

步骤S201：根据所述第一时频分布特性判断所述功率信号是否发生低频振荡，若发生低频振荡，若发生低频振荡，则根据所述第一时频分布特性确定对应所述功率信号的第一振荡发生时间和第一主振荡频率，并进行振荡预警；

如前所述，在出现持续的能量强度变化即可以判断为所述功率信号出现了振荡，若该振荡的频率范围与低频振荡对应的频率范围相一致，则可以判定为发生了低频振荡，因此，可以根据所述第一时频分布特性监测功率信号的能量是否在一超过预设时间段的时间内持续超过预设的能量门限值，若是，则在该时间内功率信号的频率范围与低频振荡对应的频率范围相一致时，可以判定为发生了低频振荡；

当发生低频振荡时，进行振荡预警，以使用户能够及时发现危险，并做出处理，保证了发电机组和电网的安全；

其中，可以以出现低频振荡的起始时间作为第一振荡发生时间，以出现低频振荡的时间段内能量的最大值对应的频率为第一主振荡频率；

步骤S202：根据所述第二时频分布特性确定对应所述阀门开度信号的第二振荡发生时间和第二主振荡频率；

第二振荡发生时间和第二主振荡频率确定方式与第一振荡发生时间和第一主振荡频率的确定方式相同，在此不予赘述；

步骤S203：判断所述第二主振荡频率与所述第一主振荡频率的差值是否在预设范围内，并判断所述第二振荡发生时间是否早于所述第一振荡发生时间；

步骤S204：若所述差值在预设范围内且所述第二振荡发生时间早于所述第一振荡发生时间，则确定为所监测到的低频振荡是由所述调速系统引起。

据此，依据上述实施例的方案，其是分别对获取的汽轮发电机组的调速系统侧的原始功率信号和原始阀门开度信号进行降采样率处理，得到功率信号和 阀门开度信号，再分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性，并根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测，由于对原始功率信号和原始阀门开度信号进行了降采样率处理，降低了数据处理量，且由于分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到了第一时频分布特性和第二时频分布特性，并基于该第一时频分布特性和所述第二时频分布特性汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测，便于监测，因此，采取本发明方案可以从调速系统侧对低频振荡进行有效的、实时的监测，可以提高经济效益，保证电网安全。

根据上述本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法，本发明还提供一种汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统，以下就本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统的实施例进行详细说明。图3中示出了本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统的实施例的结构示意图。为了便于说明，在图3中只示出了与本发明相关的部分。

如图3所示，本实施例中的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统，包括预处理模块301、分布变换模块302、监测模块303，其中：

预处理模块301，用于获取汽轮发电机组的调速系统侧的原始功率信号和原始阀门开度信号，分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理，得到功率信号和阀门开度信号；

分布变换模块302，用于分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性；

监测模块303，用于根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测。

在其中一个实施例中，如图4所示，监测模块可303包括：

监测单元401，用于根据所述第一时频分布特性判断所述功率信号是否发生低频振荡，若发生低频振荡，若发生低频振荡，则根据所述第一时频分布特性 确定对应所述功率信号的第一振荡发生时间和第一主振荡频率，并进行振荡预警；

处理单元402，用于根据所述第二时频分布特性确定对应所述阀门开度信号的第二振荡发生时间和第二主振荡频率，

判断单元403，用于判断所述第二主振荡频率与所述第一主振荡频率的差值是否在预设范围内，并判断所述第二振荡发生时间是否早于所述第一振荡发生时间；

信息确定单元404，用于在判断单元403的判定结果为所述差值在预设范围内且所述第二振荡发生时间早于所述第一振荡发生时间时，确定为所监测到的低频振荡是由所述调速系统引起。

在其中一个实施例中，预处理模块301还可以用于根据f_s＝kf_max确定所述降采样率处理所要达到的信号采样率，其中，f_s为所述信号采样率；f_max为所述原始功率信号或者所述原始阀门开度信号中包含的最高振荡频率，k取5～10。

在其中一个实施例中，分布变换模块302可以分别根据

确定所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性，其中，W_x(t，Ω)表示第一时频分布特性或所述第二时频分布特性，t为时间，x(t)表示功率信号或者阀门开度信号，x^*(t-τ/2)为x(t-τ/2)的共轭函数；

分布变换模块302也可以分别根据确定所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性，其中，W_X(Ω，t)表示第一时频分布特性或所述第二时频分布特性，Ω为频率，X(Ω)表示功率信号或者阀门开度信号，X^*(Ω-ζ/2)为X(Ω-ζ/2)的共轭函数。

在其中一个实施例中，分布变换模块302还可以根据所述功率信号的解析信号消除所述第一时频分布特性的耦合项，或者根据所述阀门开度信号的解析信号消除所述第二时频分布特性的耦合项，其中，所述耦合项为所述功率信号或者阀门开度信号为多个分量的叠加而产生的，s(t)＝x(t)+jH[x(t)]，s(t)为解析信号，H[x(t)]是x(t)的Hilbert变换；

分布变换模块302还可以通过消除所述耦合项，其中，h(τ)为窗函数。

本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统与本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法一一对应，在上述汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统的实施例中，特此声明。

为了便于理解本发明的方案，以下以一个具体示例进行说明，但本发明并不限于此。

具体示例

以某电厂汽轮发电机组振荡事件为例，对本发明进行进一步说明。参见图5所示，为本发明的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法应用到该具体示例中的原理示意图。该电厂共有2台额定功率330MW的汽轮发电机组。2013年5月8日，机组检修后并网运行，1号机组带220MW负荷运行，2号机组带230MW负荷运行，13：50分1号机组开始进行单顺阀切换操作。阀门切换过程中，1号机组发生低频功率振荡，有功功率在186MW～279MW范围内摆动，振荡持续77秒，振荡频率0.171Hz，原始功率信号对应的振荡曲线如图6所示。

采用上述实施例中的汽轮机调速系统低频振荡监测方法进行处理，具体过程如下：

首先，对功率振荡信号进行降采样率处理：

原始功率信号的采样频率为50Hz。为加快计算速度，在满足采样定理的前提下适当减少数据点，将WAMS录波数据每隔3个点取一次数据，采样频率变为12.5Hz。此外，进行WVD变换时，要求信号的点数为2的整数次幂，该实例中采用2048个点进行分析计算，经提取后的功率信号的振荡曲线如图7所示，能准确反映原始功率信号的低频振荡特征；

其次，对功率信号进行WVD变换：

在对功率信号进行WVD变换前，先将功率信号作归一化处理，以提高计算精度，所得功率信号的能量的第一时频分布特性的能量分布图如图8所示，振荡幅值越大，信号所含能量越强。图9为功率信号的第一时频分布特性的两个能量等高线，可直观观察信号频率随时间的变化情况。同理，可得图11和图12中所示的阀门开度信号的能量的第二时频分布特性的能量分布图及能量高线 图，其中，图10为经降采样率处理得到的阀门开度信号对应的振荡曲线。

接着，第一时频分布特性和第二时频分布特性进行振荡监测和预警；

由功率信号的能量分布图可知，功率信号开始出现能量变化的时间为82.2s，此时功率信号出现小幅度的振荡，并在98s出现能量峰值，功率信号出现明显振荡，发出预警信号；通过图8可知，出现能量峰值的频段集中在0.17Hz左右，可以表明系统振荡时的频率为0.17Hz，与WAMS所得的0.171Hz近似。证明该方法可以有效实现低频振荡的在线预警和监测，为低频振荡的抑制提供可靠依据，对提高系统的稳定运行具有重要意义。

最后，对低频振荡与调速系统相关性分析：

根据图12所示的阀门开度信号的能量等高线图可知，调节阀门出现能量波动的时间是82s，与图10中阀门开度信号出现变化的时间一致。由图12可看出，调节阀门振荡的主振荡频率为0.165Hz左右，与功率振荡的主振荡频率基本一致。此外由阀门开度信号的等高线图可知，调节阀门的能量在82.8s就出现了频率为0.165Hz的能量振荡，而由图9功率能量在88.7s才出现频率在0.17Hz左右的波动，据此可以判断此次低频振荡事件是由调速系统引起的。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取汽轮发电机组的调速系统侧的原始功率信号和原始阀门开度信号，分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理，得到功率信号和阀门开度信号；

分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性；

根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测。

2.根据权利要求1所述的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法，其特征在于，根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测包括步骤：

根据所述第一时频分布特性判断所述功率信号是否发生低频振荡，若发生低频振荡，则根据所述第一时频分布特性确定对应所述功率信号的第一振荡发生时间和第一主振荡频率，并进行振荡预警；

根据所述第二时频分布特性确定对应所述阀门开度信号的第二振荡发生时间和第二主振荡频率；

判断所述第二主振荡频率与所述第一主振荡频率的差值是否在预设范围内，并判断所述第二振荡发生时间是否早于所述第一振荡发生时间；

若所述差值在预设范围内且所述第二振荡发生时间早于所述第一振荡发生时间，则确定为所监测到的低频振荡是由所述调速系统引起。

3.根据权利要求1所述的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法，其特征在于，在分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理前，还包括步骤：

根据f_s＝kf_max确定所述降采样率处理所要达到的信号采样率，其中，f_s为所述信号采样率；f_max为所述原始功率信号或者所述原始阀门开度信号中包含的最高振荡频率，k取5～10。

4.根据权利要求1所述的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法，其特征在于，所述分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换包括步骤：

分别根据确定所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性；

其中，W_x(t，Ω)表示第一时频分布特性或所述第二时频分布特性，t为时间，x(t)表示功率信号或者阀门开度信号，x^*(t-τ/2)为x(t-τ/2)的共轭函数；

或者

分别根据确定所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性；

其中，W_X(Ω，t)表示第一时频分布特性或所述第二时频分布特性，Ω为频率，X(Ω)表示功率信号或者阀门开度信号，X^*(Ω-ζ/2)为X(Ω-ζ/2)的共轭函数。

5.根据权利要求4所述的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测方法，其特征在于，所述分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换还包括步骤：

根据所述功率信号的解析信号消除所述第一时频分布特性的耦合项，根据所述阀门开度信号的解析信号消除所述第二时频分布特性的耦合项；其中，所述耦合项为所述功率信号或者阀门开度信号为多个分量的叠加而产生的，s(t)＝x(t)+jH[x(t)]，s(t)为解析信号，H[x(t)]是x(t)的Hilbert变换；

或者

通过消除所述耦合项，其中，h(τ)为窗函数。

6.一种汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取汽轮发电机组的调速系统侧的原始功率信号和原始阀门开度信号，分别对所述原始功率信号和所述原始阀门开度信号进行降采样率处理，得到功率信号和阀门开度信号；

分布变换模块，用于分别对所述功率信号和所述阀门开度信号进行Wigner-Ville分布变换，得到所述功率信号的能量的第一时频分布特性和所述阀门开度信号的能量的第二时频分布特性；

监测模块，用于根据所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性对汽轮发电机组调速系统的低频振荡进行监测。

7.根据权利要求6所述的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统，其特征在于，所述监测模块包括：

监测单元，用于根据所述第一时频分布特性判断所述功率信号是否发生低频振荡，若发生低频振荡，若发生低频振荡，则根据所述第一时频分布特性确定对应所述功率信号的第一振荡发生时间和第一主振荡频率，并进行振荡预警；

处理单元，用于根据所述第二时频分布特性确定对应所述阀门开度信号的第二振荡发生时间和第二主振荡频率，

判断单元，用于判断所述第二主振荡频率与所述第一主振荡频率的差值是否在预设范围内，并判断所述第二振荡发生时间是否早于所述第一振荡发生时间；

信息确定单元，用于在所述判断单元的判定结果为所述差值在预设范围内且所述第二振荡发生时间早于所述第一振荡发生时间时，确定为所监测到的低频振荡是由所述调速系统引起。

8.根据权利要求6所述的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统，其特征在于：

所述预处理模块还用于根据f_s＝kf_max确定所述降采样率处理所要达到的信号采样率，其中，f_s为所述信号采样率；f_max为所述原始功率信号或者所述原始阀门开度信号中包含的最高振荡频率，k取5～10。

9.根据权利要求6所述的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统，其特征在于：

所述分布变换模块分别根据确定所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性，其中，W_x(t，Ω)表示第一时频分布特性或所述第二时频分布特性，t为时间，x(t)表示功率信号或者阀门开度信号，x^*(t-τ/2)为x(t-τ/2)的共轭函数；

或者

所述分布变换模块分别根据确定所述第一时频分布特性和所述第二时频分布特性，其中，W_X(Ω，t)表示第一时频分布特性或所述第二时频分布特性，Ω为频率，X(Ω)表示功率信号或者阀门开度信号，X^*(Ω-ζ/2)为X(Ω-ζ/2)的共轭函数。

10.根据权利要求9所述的汽轮发电机组调速系统的低频振荡的监测系统，其特征在于：

所述分布变换模块通过根据所述功率信号的解析信号消除所述第一时频分布特性的耦合项，根据所述阀门开度信号的解析信号消除所述第二时频分布特性的耦合项；其中，所述耦合项为所述功率信号或者阀门开度信号为多个分量的叠加而产生的，s(t)＝x(t)+jH[x(t)]，s(t)为解析信号，H[x(t)]是x(t)的Hilbert变换；

或者

所述分布变换模块通过消除所述耦合项，其中，h(τ)为窗函数。