基于Prony算法的电位接地故障暂态选线方法

为在应急广播调频发射机系统电位接地故障情况下,根据暂态相位差水平能完成电路选线,提出了基于Prony算法的电位接地故障暂态选线方法。采用Prony算法计算滑动平均窗长度,再通过求解辨识参数的方式,确定电路功率特性,完成故障暂态数据识别。联合故障稳态分析条件,计算暂态等效电流数值,以此为基础,求解隶属函数,实现电位接地故障暂态选线。实验结果表明,所提方法作用下,两个接线端口之间的暂态相位始终等于10 V,在电位接地故障情况下,可将相位水平更为接近的端口组织连接在一起,符合实际应用需求。

基于Prony算法-准同步序列的超低频介损测量方法

超低频介质损耗因数测量方法,由于测量信号频率低导致采样时间长,采集数据量大,且在非同步采样时,快速傅里叶变换存在频谱泄露和栅栏效应,影响对介质损耗因数的精确测量。为降低测量信号采样时间和采集数据量,以及非同步采样时频谱泄露和栅栏效应,提出一种基于Prony算法-准同步序列的超低频介损测量方法,利用Prony算法并结合据辨识方法,对采样电压信号的基波频率进行预估,通过Newton插值算法,实现对电压和电流信号的准同步插值重构,获得采样信号的准同步序列,由FFT及介损等效电路模型,对准同步序列进行求解,实现对超低频介质损耗因数的求取。在频率波动、谐波含量变化、介损角变化和不同信噪比的噪声下测量介质损耗因数。仿真结果表明,该方法在软件上实现了准同步采样,有效降低了栅栏效应和频谱泄露对介质损耗因数测量的影响,并且采样时间短,采集数据量少,测量精度高,适用于对超低频介质损耗因数的精确测量。

基于改进Prony算法的新能源配网谐波和振荡复合扰动参数提取

新能源接入含大量非线性负载的配电网,使其背景谐波更为复杂,甚至导致谐波谐振,严重影响配电网稳定运行。准确提取宽频振荡扰动及背景谐波特征参数是谐波振荡识别与治理的关键技术。针对传统的Prony算法提取扰动信息精度易受噪声与有效秩阶数的影响,提出奇异值分解法降噪法改善宽频振荡扰动信号质量。基于二阶导数理论的矩阵奇异值排列方法,选取合适模型阶数,提高背景谐波参数的辨识精度。仿真结果验证了所提算法的有效性。

采用改进Prony算法的电力系统低频振荡分析

根据振荡特征提出一种可用于电力系统低频振荡分析的Prony算法,阐述了算法的数学模型和计算原理。通过与傅里叶算法进行比较,得出该方法在处理由指数项线性组合而成的信号问题上,无论是计算量还是计算精度都更优。针对传统Prony算法在噪声问题的处理上存在的缺陷,引入了改进的Prony算法,并利用仿真环境下的真实电网波形分析,说明改进后的Prony算法在处理电力系统低频振荡问题上的有效性。

基于HHT-Prony算法的GIS局放信号检测

GIS运行中发生的绝缘缺陷已严重威胁着电力系统的安全运行。GIS内可能因生产制造或长期运行中出现的潜伏性异物而导致不同程度的局部放电,长期放电会引起设备绝缘劣化,如果不能及时发现和处理,甚至会造成击穿或闪络,引发严重后果。所以,需要对局部放电进行监测。但局放信号容易受到外部信号的干扰,使得监测到的信号不准确,本文从信号去噪和识别的角度考虑,引入HHT和Prony算法。首先对监测到的局放信号进行去噪,然后对去噪的信号进行识别,与正常信号进行对比,得到局放信号的信号特征,从而进行有效的故障识别。

基于迭代Prony算法的高精度谐波检测

扩展Prony算法在无噪声和高信噪比情况下能精确检测到电网中非整数次谐波,本文针对扩展Prony算法抗噪的弱点提出运用一种迭代Prony算法对电力系统整数和非整数次谐波进行检测,在信噪比20dB有很高的精度。数值仿真验证了本算法的有效性。

基于Prony算法的谐波和间谐波频谱估计

电力系统中,准确有效的确定信号中的各次谐波分量及间谐波信号,对于改善电能质量有着重要意义。在分析间谐波特性基础上,提出了一种基于Prony算法的信号分解法。该方法将指数变换的时频特性与谐波信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,并利用最小二乘法得到高精度的拟合。经过电弧炉模拟系统试验证明,Prony算法在谐波和间谐波信号分析中,可提供有效、准确的分析结果。

基于形态滤波和Prony算法的低频振荡模式辨识的研究

针对传统Prony方法对噪声敏感导致辨识精度不高的问题,提出了一种基于形态滤波和Prony算法相结合的低频振荡模式辨识的方法,实现了在有混合噪声干扰情况下低频振荡模式的准确辨识。基于数学形态学,设计了一种基于半圆形结构元素的形态滤波器,在选取合适的元素尺寸情况下,可以有效滤除混合噪声。对于去噪声之后的信号采用Prony算法进行辨识,可准确获取低频振荡各个模式参数。通过Matlab进行算例仿真,表明了对电力信号进行预处理的必要性以及所提出的方法能相对精确地进行振荡模式辨识,验证了其有效性。

电网谐波与间谐波检测的分段Prony算法

将Prony算法应用于谐波与间谐波检测时,存在采样参数及模型阶数难以确定的问题;另外由于现代电网谐波与间谐波频率范围广,直接进行Prony分析的辨识结果往往不精确。针对这些问题提出了一种分段Prony算法,首先依据信噪比和均方差来确定模型阶数;然后根据谐波与间谐波的频率范围进行频段划分,确定各频段的采样频率及采样时间;最后根据各段采样参数进行分段Prony分析,并综合各段分析结果,得出各频段谐波与间谐波的频率、幅值、衰减因子及初相位。仿真算例验证了该算法的有效性。

Prony算法分析低频振荡的有效性研究

在分析Prony算法的理论基础上,讨论信号噪声、信号的非平稳性对算法的影响,提出相应的改进策略。分别对仿真振荡信号和现场实测振荡信号进行Prony分析,得出较满意的结果,说明Prony算法在信号分析中,可提供有效、精确的分析结果,为电力系统低频振荡的研究提供了一种有力的分析工具。

基于改进Prony算法的电力系统低频振荡模式识别

提出了一种新的改进Prony算法,该算法将待求振荡幅值作为权值,基于神经网络进行训练,实现对电力系统低频振荡模式的识别。该算法避免了Prony算法在实际计算中矩阵呈病态以及通过矩阵求逆计算幅值和相位时精度不高的问题,克服了传统Prony算法抗干扰较差的问题。仿真结果表明,该改进Prony算法能有效去除干扰,能可靠、准确地识别主导模式,计算量少,适用于识别含有噪声且采样点数多的振荡信号。

基于小波变换和Prony算法的同步电机参数辨识

将小波变换应用于同步电机瞬态参数测量 ,通过对采集到的同步电机三相突然短路电流进行小波变换 ,降低了信号的采集噪声 ,分离出了短路电流中的直流分量和基波电流分量 ,辨识出电机的瞬态参数和非周期分量时间常数 ,并提出利用扩展的Prony算法辨识电机的超瞬态参数。仿真分析和实机试验表明了所提出的方法是有效的。

基于改进多信号Prony算法的低频振荡在线辨识

提出了适合低频振荡在线辨识的改进多信号Prony算法。首先通过小波变换消除各信号的噪声,然后消去直流分量,建立多信号的样本函数矩阵,通过奇异值–总体最小二乘法对Prony算法进行改进,分离信号空间和噪声子空间,确定信号的阶数,最后利用最小二乘法进行辨识。利用传统Prony算法、改进单信号Prony算法和改进多信号Prony算法对理想信号、仿真信号以及实际录波信号进行了分析,分析结果表明利用改进多信号Prony算法同时对多信号进行分析能够提高辨识的精度,缩短运算时间,辨识阶数及辨识结果均优于传统算法,适合于低频振荡的在线辨识。

采用改进Prony算法的电力系统故障暂态信号分析

为提高对含有谐波、间谐波和衰减直流分量的电力系统故障暂态信号的分析精度,提出基于改进Prony算法的暂态信号分析方法。Prony算法的模型具有能较准确描述故障暂态信号特征、直接提取信号频率的优点。先采用差分算法滤除衰减直流分量并对高频信号进行放大以提高Prony算法的分析精度,利用Prony算法对信号中含有的频率分量进行估计,以确定神经网络的神经元个数和训练的初始值。将各频率分量的频率作为神经网络训练待定的权值,同时估计各频率分量的频率和幅值。仿真结果证明了所提方法的快速性和有效性。

基于Prony算法的电力系统低频振荡分析

简要介绍了电力系统低频振荡的概念和产生原因,指出随着电网互联,低频振荡的危害也将更加严重。而后根据振荡特征提出了一种可用于分析电力系统低频振荡的方法———Prony算法,并介绍了算法的原理和计算步骤。通过对理想振荡波形进行分析,论证Prony算法在理想情况下的精确性。接着指出传统Prony算法在分析中所存在的缺陷,特别是噪声干扰对算法精确度的影响。在此基础上提出了一个较为简便的解决方法,利用仿真振荡波形分析说明改进后的Prony分析的精确度,针对其误差变化情况,讨论了分段Prony分析法,最后说明Pro-ny算法在电力系统低频振荡分析中的有效性。

基于改进PSO-Prony算法的谐波和间谐波分析

针对传统的谐波和间谐波检测方法受噪声影响较大这一问题,提出了一种有效的抑制噪声影响的方法。通过分析噪声条件下传统Prony算法在谐波和间谐波特征参数检测中存在的局限性,并根据噪声对谐波和间谐波信号的频率检测结果影响较小,对幅值检测结果影响较大的特点,提出了基于PSO算法和Prony法的谐波和间谐波检测新算法PS0-Prony算法。通过仿真分析表明,该方法准确有效,对不同强度的噪声都有较好的抗噪效果,为电力系统谐波和间谐波分析提供了一种新方法。

基于迭代PRONY算法的传递函数辨识

该文介绍了一种辨识电力系统降阶线性模型的方法:通过迭代方法来提高传统Prony分析的精度,并利用特定的输入信号,使Prony分析可以进行传递函数辨识。将其用于电力系统稳定器(PSS)设计过程中传递函数的辨识,不仅可辨识出系统的降阶模型,同时还可估计系统的初始状态。由于这些传递函数中包含系统中其它机组及控制器的信息,故利用该方法进行PSS设计,便于实现多机协调控制,极大地扩展了此方法在实际系统中的应用范围。文中最后通过2个算例验证了该方法的有效性。

基于EMD和Prony算法的同步电机参数辨识

Prony算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高。鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中。利用EMD的分解能力,对采集到的同步电机三相突然短路电流进行时空滤波和平稳化处理,除去高频噪声IMF分量,然后用Prony准确辨识出同步电机的瞬态和超瞬态参数。仿真试验结果表明该方法具有精度高、抗噪性强等特点。

一种基于Prony算法的直流配电网电缆故障定位方法

直流配电网电缆发生短路或接地故障时,直流断路器将故障区间隔离,此时为尽快排除故障恢复供电,需要快速确定故障点的位置。本文根据配电线路特征使用RL简化线路模型分析故障回路,提出在故障区间始端投入一个小型电容用于向故障回路放电,电容、线路和故障点过渡电阻形成一个串联的二阶电路,该二阶电路的特征频率和衰减系数反映了回路参数。利用Prony算法提取电容放电电流的特征频率和衰减系数,可以确定故障回路参数,得到故障距离。为避免线路电感分布不均影响定位精度,本文提出采用双端测量法消去线路电感,利用电阻参数计算故障距离。在Matlab/Simulink工具箱中搭建了仿真模型,仿真结果验证了该方法的有效性。

基于差分正交匹配追踪和Prony算法的低频振荡模态辨识

根据实测数据对电力系统低频振荡模态进行辨识,有助于实现电力系统有效的阻尼控制,从而提高电网的稳定性。文中介绍了利用Prony算法辨识低频振荡模态参数的原理,针对Prony算法对噪声干扰敏感以及模型阶数辨识困难导致出现伪模态的缺点,提出了一种基于差分正交匹配追踪(DOMP)和Prony算法相结合的低频振荡模态参数辨识方法。EPRI-36节点系统和实际系统相量测量单元数据算例的仿真结果表明,所述方法能够准确地辨识出系统低频振荡模态参数。通过与Prony算法结果对比验证表明,该方法辨识结果更加准确,能够满足低频振荡模态参数辨识要求。