基于阻尼正弦原子分解的次同步振荡模态辨识

现有的线性化方法难以有效辨识电力系统次同步振荡模态。提出一种处理非线性、非平稳信号的阻尼正弦原子分解方法。该方法在过完备阻尼正弦原子库基础上,采用匹配追踪(matching pursuit,MP)算法对次同步振荡信号进行原子分解,并通过改进粒子群算法(improved particle swarmoptimization,IPSO)降低MP搜索过程的时间复杂度,得到表征次同步振荡信号的阻尼正弦原子参变量,完成整个次同步振荡模态参数辨识,并与改进Prony算法及快速傅里叶变换的辨识结果进行对比分析。结果表明,基于阻尼正弦原子分解的次同步振荡模态辨识方法能快速准确地辨识次同步振荡模态,且具有良好的时频特性。

一种新的阻尼正弦原子分解算法辨识SSO模态参数

针对大多数线性化方法难以实现对次同步振荡(subsynchronous oscillation,SSO)模态参数的有效辨识,提出了基于改进入侵杂草优化(invasive weed optimization,IWO)算法优化的阻尼正弦原子分解算法。该方法根据次同步振荡信号特点构造过完备阻尼正弦原子库,引入混沌序列、选择机制、小生境分类策略以及矢量跟踪思想对IWO算法进行改进,利用改进后的IWO算法对传统的匹配追踪算法(matching pursuit,MP)进行优化,通过原子分解得到最佳阻尼正弦原子,将最佳阻尼正弦原子转换为次同步振荡信号的模态参数,即可实现对次同步振荡模态参数的有效辨识。算例结果表明,该算法具有良好的时频特性,辨识精度高,适用于扰动源定位、故障诊断等领域。

基于IBBO的原子分解算法在次同步振荡抑制中的应用

针对传统的线性化方法难以有效辨识次同步振荡模态的问题,提出一种基于改进生物地理学优化(IBBO)的阻尼正弦原子分解算法。该方法在过完备阻尼正弦原子库的基础上,通过将余弦迁移模型、改进迁移算子以及混沌变异策略引入到IBBO算法对传统的匹配追踪算法进行优化,降低其搜索的时间复杂度。依据优化后的匹配追踪算法对次同步振荡信号进行阻尼正弦原子分解,搜索到最佳阻尼正弦原子后将原子参变量转换成次同步振荡模态参数。在此基础上,采用改进粒子群优化算法并根据辨识得到的参数,设计SVC次同步振荡阻尼控制器。仿真结果表明,所提算法具有良好的时频特性以及辨识精度高的优势,同时验证了该算法在SVC次同步振荡阻尼控制器设计中的可行性和所设计控制器的有效性。

经IIWO优化的原子分解算法辨识次同步振荡模态

由于传统的线性化方法存在难以有效辨识次同步振荡模态参数的问题,该文提出一种基于改进入侵杂草优化IIWO(improved invasive weed optimization)的阻尼正弦原子分解算法。该方法首先构造过完备阻尼正弦原子库,引入混沌序列初始化的多种群策略、预筛选机制、以及随机变异的扩散机制对入侵杂草优化IWO(inva-sive weed optimization)算法进行改进,利用改进得到的IIWO算法对传统的匹配追踪算法MP(matching pursuit)进行优化,以降低其搜索的时间复杂度。依据优化后的MP算法对信号进行阻尼正弦原子分解,搜索到最佳阻尼正弦原子后将其转换为次同步振荡模态参数,并与Prony的辨识结果进行了对比。仿真算例结果表明,经IIWO优化的阻尼正弦原子分解算法辨识精度较高,且具有良好的时频特性。

采用原子分解法的变压器励磁涌流和故障电流鉴别方法

合空载变压器产生的励磁涌流与变压器故障电流的波形特征有较大差异,提出采用原子分解算法鉴别变压器励磁涌流的新途径。利用原子算法,信号可以根据自身特性自适应地选取一组最佳原子线性展开,分解产生的原子能够很好地表征信号的各个局部特征,并获得该局部特征的参量,如频率、持续时间、衰减系数等。分别对励磁涌流和故障电流信号进行分析处理,可以根据2种信号局部特征的差异正确区分励磁涌流与故障电流。在此基础上形成一种防止合空载变压器的保护误动策略,仿真分析验证了该策略的有效性。