【摘要】：針對電網(wǎng)低頻振蕩Prony辨識算法對噪聲較為敏感、對輸入信號要求較高的問題,提出了一種基于小波去噪與擴展Prony算法相結(jié)合的高精度低頻振蕩模態(tài)辨識方法。在小波去噪的基礎(chǔ)上通過對閾值進行改進,使得小波去噪的閾值隨著小波的分解而發(fā)生變化,從而對低頻振蕩信號達到較好的濾波效果,并在此基礎(chǔ)上研究擴展Prony算法,對構(gòu)建的仿真信號運用IEEE4機2區(qū)域系統(tǒng)產(chǎn)生低頻振蕩信號以及實際PMU監(jiān)測的低頻振蕩信號進行算法驗證。仿真和實驗表明提出的方法能夠比較準(zhǔn)確和快速的辨識電力系統(tǒng)低頻振蕩信號,且具有較高的精度和較好的魯棒性,為電力系統(tǒng)低頻振蕩模態(tài)辨識提供了一種行之有效的方法。
[Abstract]:In order to solve the problem that the low frequency oscillation Prony identification algorithm is sensitive to noise and requires higher input signal, a high precision low frequency oscillation mode identification method based on wavelet de-noising and extended Prony algorithm is proposed. On the basis of wavelet de-noising, the threshold value of wavelet de-noising is changed with the decomposition of wavelet, so as to achieve better filtering effect for low-frequency oscillation signal. On this basis, the extended Prony algorithm is studied. The simulation signal generated by IEEE 4 computer 2 area system and the low frequency oscillation signal monitored by actual PMU are verified by the algorithm. Simulation and experiments show that the proposed method can identify power system low frequency oscillation signals accurately and quickly, and has high precision and good robustness, which provides an effective method for identification of power system low frequency oscillation modes.
【作者單位】： 福州大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;
【基金】：歐盟FP7國際科技合作基金(909880) 國家自然科學(xué)基金(61304260) 福建省杰出青年科學(xué)基金(2012J06012)
【分類號】：TM712

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