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基于MF-DFA的火电厂AGC指令特性分析 被引量:2

Characteristic Analysis of AGC Signals in Thermal Power Plants Based on MF-DFA
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摘要 提出利用多重分形消除趋势波动分析方法(MF-DFA)来表征自动发电控制(AGC)信号特征的新方法。运用多重分形理论对电厂SIS中的AGC指令信号进行分析,计算了指令信号在年和日时间尺度上的多重分形谱参数。结果表明:多重分形谱参数能定量刻画调度信号的特征,指令波动越剧烈,多重分形谱参数越大,其能够反映指令信号的真实状态,可以作为发电任务等级划分的特征参量。 A method to characterize AGC signal characteristics is proposed using MF-DFA. The AGC signals picked up from SIS were analyzed using the muhi-fractal theory, and the muhi-fractal spectrum parameters of AGC signals in year and day sacles were calculated. The results show that the muhi-fractal spectrum parameters can be used to quan-titatively describe the characteristics of the AGC signals. The more intense the signals fluctuate, the higher the muhi-fractal spectrum parameters are, which can reflect the real conditions of the signals. Therefore, the multi-fractal spec-trum parameters can be used as the characteristic parameters for power generation task classification.
出处 《华东电力》 北大核心 2013年第11期2394-2397,共4页 East China Electric Power
基金 国家重点基础研究发展计划项目(2012CB215203)~~
关键词 多重分形 自动发电控制 复杂性分析 multi-fractal theory AGC complexity analysis
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