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基于ISPM和SDM-Prony算法的电力系统低频振荡模式辨识
被引量:
37
1
作者
张程
金涛
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期1209-1216,共8页
针对广域测量系统低频振荡辨识过程中的噪声干扰和定阶问题,提出了基于改进平滑优先方法(improved smoothness priors method,ISPM)和SDM定阶的Prony方法进行电力系统低频振荡模态辨识。首先将待处理信号经过ISPM滤波同时对高频干扰项...
针对广域测量系统低频振荡辨识过程中的噪声干扰和定阶问题,提出了基于改进平滑优先方法(improved smoothness priors method,ISPM)和SDM定阶的Prony方法进行电力系统低频振荡模态辨识。首先将待处理信号经过ISPM滤波同时对高频干扰项和趋势项进行快速准确去除,然后对消噪后的信号进行SDM-Prony辨识,得到低频振荡的主导模态参数。该方法在定阶时能够根据奇异值分解的具体情况进行自动准确定阶,无需阈值的人为选取,使定阶具有自适应性。将该方法分别用于仿真信号和实测振荡信号分析,并和传统的Prony方法进行比较,该方法在拟合精度指标相差不大的情况下估计的阶数更加逼近真实阶数,并且具有运算简单、抗噪性能好等特点,可快速准确辨识出主导振荡模态信息。仿真结果表明,文中方法具有良好的实用性。
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关键词
低频振荡
ISPM算
法
二阶导数
法
归一化奇异值法
拟合精度
主导振荡模态
下载PDF
职称材料
基于自适应神经模糊滤波的低频振荡Prony分析
被引量:
20
2
作者
侯王宾
刘天琪
李兴源
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期53-58,共6页
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点。文中提出一种自适应神经模糊滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用自适应神经模糊滤波对低频振荡信号进行滤波,再用改进Prony法对滤波后的...
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点。文中提出一种自适应神经模糊滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用自适应神经模糊滤波对低频振荡信号进行滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析。其中改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定。将该方法用于分析IEEE4机2区系统表明,在有色噪声影响下,该方法仍能相对准确地辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性。
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关键词
低频振荡:有色噪声
自适应神经模糊滤波
改进
PRONY
法
归一化奇异值法
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职称材料
强噪声背景下的低频振荡模态辨识
被引量:
2
3
作者
胡春
焦彦军
汪泽州
《电力科学与工程》
2011年第11期25-30,共6页
传统Prony法存在着对噪声敏感的缺点,因此提出一种基于改进的整体平均经验模式分解(ensem-ble empirical mode decomposition,EEMD)方法滤波和改进Prony方法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用改进的EEMD对低频振荡信号进行自适应滤...
传统Prony法存在着对噪声敏感的缺点,因此提出一种基于改进的整体平均经验模式分解(ensem-ble empirical mode decomposition,EEMD)方法滤波和改进Prony方法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用改进的EEMD对低频振荡信号进行自适应滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析。仿真结果表明:在较大噪声环境下,该方法仍能准确辨识出低频振荡模态参数。
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关键词
改进EEMD
改进Prony
法
低频振荡
归一化奇异值法
下载PDF
职称材料
基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析
被引量:
20
4
作者
侯王宾
刘天琪
李兴源
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期3531-3537,共7页
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点.因此提出一种经验模态分解滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法.该方法先用经验模态分解对低频振荡信号进行自适应滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号...
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点.因此提出一种经验模态分解滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法.该方法先用经验模态分解对低频振荡信号进行自适应滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析.其中,改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE4机系统振荡信号,并与基于低通滤波器的Prony分析进行比较.结果表明,在较大噪声环境下,该方法仍然能相对准确的辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性.
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关键词
低频振荡
经验模态分解
改进Prony
法
归一化奇异值法
原文传递
题名
基于ISPM和SDM-Prony算法的电力系统低频振荡模式辨识
被引量:
37
1
作者
张程
金涛
机构
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期1209-1216,共8页
基金
国家自然科学基金项目(50907011)
福建省自然基金项目(2014J01169)
福建省教育厅项目(JA14215)~~
文摘
针对广域测量系统低频振荡辨识过程中的噪声干扰和定阶问题,提出了基于改进平滑优先方法(improved smoothness priors method,ISPM)和SDM定阶的Prony方法进行电力系统低频振荡模态辨识。首先将待处理信号经过ISPM滤波同时对高频干扰项和趋势项进行快速准确去除,然后对消噪后的信号进行SDM-Prony辨识,得到低频振荡的主导模态参数。该方法在定阶时能够根据奇异值分解的具体情况进行自动准确定阶,无需阈值的人为选取,使定阶具有自适应性。将该方法分别用于仿真信号和实测振荡信号分析,并和传统的Prony方法进行比较,该方法在拟合精度指标相差不大的情况下估计的阶数更加逼近真实阶数,并且具有运算简单、抗噪性能好等特点,可快速准确辨识出主导振荡模态信息。仿真结果表明,文中方法具有良好的实用性。
关键词
低频振荡
ISPM算
法
二阶导数
法
归一化奇异值法
拟合精度
主导振荡模态
Keywords
low frequency oscillation
improved smoothness priors method(ISPM)
second-derivative method(SDM)
normalized singular value method(NSVM)
accuracy of fitting(AOF)
dominant oscillation mode
分类号
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于自适应神经模糊滤波的低频振荡Prony分析
被引量:
20
2
作者
侯王宾
刘天琪
李兴源
机构
四川大学电气信息学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期53-58,共6页
基金
"十一五"国家科技攻关计划项目(JS2008113506594)~~
文摘
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点。文中提出一种自适应神经模糊滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用自适应神经模糊滤波对低频振荡信号进行滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析。其中改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定。将该方法用于分析IEEE4机2区系统表明,在有色噪声影响下,该方法仍能相对准确地辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性。
关键词
低频振荡:有色噪声
自适应神经模糊滤波
改进
PRONY
法
归一化奇异值法
Keywords
low frequency oscillation
colored noiseadaptive neural-fuzzy filtering
improved Prony methodnormalized singular value method
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
强噪声背景下的低频振荡模态辨识
被引量:
2
3
作者
胡春
焦彦军
汪泽州
机构
苏州供电公司
华北电力大学电气与电子工程学院
浙江嘉兴海盐县供电局
出处
《电力科学与工程》
2011年第11期25-30,共6页
文摘
传统Prony法存在着对噪声敏感的缺点,因此提出一种基于改进的整体平均经验模式分解(ensem-ble empirical mode decomposition,EEMD)方法滤波和改进Prony方法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用改进的EEMD对低频振荡信号进行自适应滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析。仿真结果表明:在较大噪声环境下,该方法仍能准确辨识出低频振荡模态参数。
关键词
改进EEMD
改进Prony
法
低频振荡
归一化奇异值法
Keywords
improved EEMD
improved Prony method
low frequency oscillations
normalized singular value method
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析
被引量:
20
4
作者
侯王宾
刘天琪
李兴源
机构
四川大学电气信息学院
出处
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期3531-3537,共7页
基金
国家科技支撑计划项目(批准号:2008BAA13B01)资助的课题~~
文摘
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点.因此提出一种经验模态分解滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法.该方法先用经验模态分解对低频振荡信号进行自适应滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析.其中,改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE4机系统振荡信号,并与基于低通滤波器的Prony分析进行比较.结果表明,在较大噪声环境下,该方法仍然能相对准确的辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性.
关键词
低频振荡
经验模态分解
改进Prony
法
归一化奇异值法
Keywords
low frequency oscillation
empirical mode decomposition
improved Prony method
normalized singular value method
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ISPM和SDM-Prony算法的电力系统低频振荡模式辨识
张程
金涛
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2016
37
下载PDF
职称材料
2
基于自适应神经模糊滤波的低频振荡Prony分析
侯王宾
刘天琪
李兴源
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010
20
下载PDF
职称材料
3
强噪声背景下的低频振荡模态辨识
胡春
焦彦军
汪泽州
《电力科学与工程》
2011
2
下载PDF
职称材料
4
基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析
侯王宾
刘天琪
李兴源
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
20
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