频率是体现电力系统运行状态和特性的重要参数,频率的变化直接反映和影响电力系统的能量平衡、电能质量、继电保护、系统安全稳定运行和控制等诸多方面,因此快速准确地实现频率测量可为系统运行、调节、保护、控制等提供必需的参考依据,须贯穿于电力系统发、变、输、配、用整个过程,是一项重要的基础性工作。一方面,我国超/特高压直流输电、柔性交流输电和新能源工程迅速发展,电力系统的电力电子化趋势日臻明显,使得信号频率的变化呈现多样性、快速性的特征,这要求频率测量算法在系统稳态时能够快速测频,在系统暂态时能够灵敏感知并快速准确跟踪到新的频率。传统的频率测量和跟踪算法的适用性下降甚至完全无法适用。另一方面,随着中国智能电网的快速推进,高精度的网络时间同步系统在智能变电站中将有广阔的应用空间。这对大电网中变电站IED对时异常检测的精度和速度提出了更高的要求,已有的方案无法适用。状态空间系统辨识算法既能实现宏观上的系统描述,也能实现微观上的参数求解,可以灵敏地反映和跟踪系统特征。为此本文针对状态空间系统辨识算法展开深入研究,并在此基础上提出自适应测频方案和对时异常检测方案。本文主要完成了以下几个方面的研究工作:(1)根据电力系统信号的衰减复指数和模型建立不同场景的信号模型,介绍了离散信号模型转化为状态空间信号模型的思路,研究了衰减复指数和模型中极点留数与状态空间信号模型中状态矩阵的关系,实现信号的状态空间描述。介绍了 3种状态空间系统辨识(SSI)算法,对比了 3种算法的特性、计算精度和计算量,选取状态空间模型(SSM)算法用于电力系统信号处理。(2)为提升SSM算法在电力系统信号处理中的计算精度和抗噪性能,同时兼顾计算速度,从Hankel矩阵维度选择、主成分分析、Hankel矩阵改进和前置滤波设计四个方面依次展开研究。通过合理选择Hankel矩阵的维度,利用AIC准则进行主成分分析确定信号模型阶数,构造F-P Hankel矩阵替代原始Hankel矩阵并设计扩展卡尔曼前置滤波,保证SSM算法处理电力系统复杂信号时仍能抗40dB噪声干扰,测频误差小于0.001Hz,具有很高的计算精度且兼顾计算速度。(3)分析了自适应测频方案的意义和电力系统电力电子化带来的新需求,提出基于SSM算法的自适应测频方案,在主成分分析环节设计自适应算法,能灵敏感知系统状态变化并自适应调整数据窗长。依照PMU测试技术规范,模拟电力电子化电力系统短、中尺度暂态扰动,利用数字信号和现场实测数据设计了幅值突变、相位突变、短路故障和频率突变、偏移、调制等仿真场景。相比自适应DFT和自适应EKF测频算法,本文所提方案在稳态时测频精度最高,误差小于10-6Hz,在暂态时频率跟踪速度最快,所需收敛时间大多数情况小于5ms,仅在故障后暂态过程严重时为16ms,均小于暂态扰动持续时间,为两种对照算法的1/2甚至更少,能够满足电力电子化电力系统的需求。(4)结合变电站IED对时异常检测的需求和大电网稳态情况下系统频率特点,推导得到系统稳态时频率偏差与对时偏差的关系,结合自适应测频方案提出基于频率偏差的对时异常检测方案。该方案在已知系统真实频率情况下,以IED时间为基准,基于SSM算法得到当前时刻系统频率测量值,计算频率偏差并反推IED当前对时状况。经仿真验证,在对时偏差大于100μs时,该方案仅需2.5ms的数据窗即可快速准确地检测对时异常,能够满足对时异常检测的需求,可为IED的校时、继电保护装置的及时闭锁以及智能变电站其他柔性处理提供必要信息。