실시간 환경 데이터 기반 전기기계 진동 참여인자 및 모드 형태 추정 기법

본 논문은 전력계통의 전기기계 진동을 실시간으로 파악하고 제어하기 위해, 정상(ambient) 상태에서 수집되는 PMU 데이터만을 활용하는 새로운 하이브리드 측정‑모델 기반 모드 식별 기법을 제안한다. 기존의 두 가지 전통적 접근법—전체 시스템 모델을 선형화하는 방법과 순수 측정 기반 방법—은 각각 정확한 모델 파라미터 부재와 측정 데이터만으로는 참여인자와 같은 중요한 정보를 얻기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 특히, 서브스페이스 방법은 실제 상태 행렬을 재구성하지 못해 왼쪽 고유벡터를 얻지 못하고, 계산량이 많아 실시간 적용이 어려운 문제가 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해, 전력계통을 클래식 2차 발전기 모델과 가우시안 부하 변동을 포함한 확률 미분 방정식 형태로 모델링한다. 이 모델은 상태벡터 x =