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基于EEMD-NExT的低频振荡主导模式工况在线辨识与预警
被引量:
10
1
作者
汪颂军
刘涤尘
+4 位作者
廖清芬
周雨田
王亚俊
王乙斐
赵一婕
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期111-116,122,共7页
结合集合经验模式分解(EEMD)和自然激励技术(NEx T),基于广域测量系统(WAMS)的动态量测信息,提出低频振荡主导模式识别方法。该方法借助EEMD处理非平稳信号,利用EEMD时空滤波器、互相关系数和信号能量权重筛选出主导模式分量;通过NEx T...
结合集合经验模式分解(EEMD)和自然激励技术(NEx T),基于广域测量系统(WAMS)的动态量测信息,提出低频振荡主导模式识别方法。该方法借助EEMD处理非平稳信号,利用EEMD时空滤波器、互相关系数和信号能量权重筛选出主导模式分量;通过NEx T求互相关函数,并利用Teager能量算子识别时变幅值和频率,采用信号能量分析法辨识阻尼比并应用于预警系统。算例仿真结果表明,所提方法能够实时准确地辨识出系统的主导模式信息,且无需人工激励并剔除虚假模式,同时具有较强的抗噪性能。
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关键词
集合经验
模式
分解
自然激励技术
工况模式分析
低频振荡
主导
模式
识别
稳定性
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职称材料
题名
基于EEMD-NExT的低频振荡主导模式工况在线辨识与预警
被引量:
10
1
作者
汪颂军
刘涤尘
廖清芬
周雨田
王亚俊
王乙斐
赵一婕
机构
武汉大学电气工程学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期111-116,122,共7页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA-05A119)
国家电网公司大电网重大专项资助项目课题(SGCC-MPLG029-2012)~~
文摘
结合集合经验模式分解(EEMD)和自然激励技术(NEx T),基于广域测量系统(WAMS)的动态量测信息,提出低频振荡主导模式识别方法。该方法借助EEMD处理非平稳信号,利用EEMD时空滤波器、互相关系数和信号能量权重筛选出主导模式分量;通过NEx T求互相关函数,并利用Teager能量算子识别时变幅值和频率,采用信号能量分析法辨识阻尼比并应用于预警系统。算例仿真结果表明,所提方法能够实时准确地辨识出系统的主导模式信息,且无需人工激励并剔除虚假模式,同时具有较强的抗噪性能。
关键词
集合经验
模式
分解
自然激励技术
工况模式分析
低频振荡
主导
模式
识别
稳定性
Keywords
ensemble empirical mode decomposition
natural excitation technique
operational modal analysis
low-frequency oscillation
dominant mode identification
stability
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EEMD-NExT的低频振荡主导模式工况在线辨识与预警
汪颂军
刘涤尘
廖清芬
周雨田
王亚俊
王乙斐
赵一婕
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2014
10
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职称材料
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参考文献
引证文献
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