基于改进EMD去噪和矩阵束的电力系统低频振荡模态辨识

论文摘要

提出了一种电力系统低频振荡模态辨识方法.首先使用改进的经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)去噪算法对低频振荡信号进行预处理.针对传统EMD去噪时混叠噪声严重和计算时间较长的问题,在区间阈值处理的基础上向信号叠加余弦波并进行二次分解,可以快速有效地实现信噪分离.随后再利用矩阵束(matrix pencil,MP)算法提取模态参数.对于MP算法的关键定阶问题,引入奇异值的相对差值作为定阶指标,可以实现较为准确的阶数估计.最后对数值信号、系统仿真信号和电网实测信号进行分析.仿真结果表明,所提方法在抗噪能力、参数精度和计算速度等方面都表现优异.

论文目录

• 1 改进EMD去噪算法
•   1.1 EMD基本原理
•   1.2 基于IMF能量的模态划分算法
•   1.3 去噪策略
•     1.3.1 区间阈值去噪
•     1.3.2 过渡IMF中的信号提取
•   1.4 改进EMD去噪流程
• 2 改进EMD去噪和MP算法用于电力系统低频振荡模态辨识
•   2.1 MP算法
•   2.2 辨识方法流程
• 3 算例仿真分析
•   3.1 评价指标
•   3.2 数值信号算例仿真
•   3.3 系统仿真
•   3.4 PMU实测信号仿真
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 沈钟婷,丁仁杰

关键词: 低频振荡,模态辨识,经验模态分解,矩阵束,奇异值分解

来源: 应用科学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 清华大学电机工程与应用电子技术系

分类号: TM712

页码: 761-774

总页数: 14

文件大小: 2034K

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