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基于SVMD和能量转移SR-MLS反演识别技术的低频振荡信号特征辨识
被引量:
7
1
作者
张虹
王迎丽
+2 位作者
勇天泽
马鸿君
代宝鑫
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1685-1694,共10页
为解决多通道低频振荡信号特征辨识在噪声背景下提取精度低的问题,提出采用基于带宽总和限定的变分模态分解算法(bandwidth sum limit variational modal decomposition algorithm, SVMD)和随机共振–移动最小二乘(stochastic resonance...
为解决多通道低频振荡信号特征辨识在噪声背景下提取精度低的问题,提出采用基于带宽总和限定的变分模态分解算法(bandwidth sum limit variational modal decomposition algorithm, SVMD)和随机共振–移动最小二乘(stochastic resonance-moving least squares, SR-MLS)反演识别技术相结合的方法进行低频振荡信号特征提取。以广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)检测数据作为原始输入信号,利用SVMD算法对信号进行自适应去趋势项主导模态分离;再利用SR-MLS反演识别技术以噪声能量转移的方式进行强噪背景下带参信号反演,进而获得辨识频率、阻尼比、振幅等特征信息。最后,通过自合成模拟信号、IEEE16机68节点系统仿真以及东北电网实测数据3个算例进行分析,仿真结果表明,所提方法相比于传统方法 Prony和希尔伯特-黄变换法(Hilbert-Huang transform,HHT)算法具有更高的识别精度和稳定性。
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关键词
带宽总和限定
随机共振-移动最小二乘反演识别技术
能量转移
带参反演
模态辨识
低频振荡
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职称材料
题名
基于SVMD和能量转移SR-MLS反演识别技术的低频振荡信号特征辨识
被引量:
7
1
作者
张虹
王迎丽
勇天泽
马鸿君
代宝鑫
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司
国网吉林省电力有限公司检修公司
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1685-1694,共10页
基金
吉林省科技计划重点研发项目(20180201010GX)。
文摘
为解决多通道低频振荡信号特征辨识在噪声背景下提取精度低的问题,提出采用基于带宽总和限定的变分模态分解算法(bandwidth sum limit variational modal decomposition algorithm, SVMD)和随机共振–移动最小二乘(stochastic resonance-moving least squares, SR-MLS)反演识别技术相结合的方法进行低频振荡信号特征提取。以广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)检测数据作为原始输入信号,利用SVMD算法对信号进行自适应去趋势项主导模态分离;再利用SR-MLS反演识别技术以噪声能量转移的方式进行强噪背景下带参信号反演,进而获得辨识频率、阻尼比、振幅等特征信息。最后,通过自合成模拟信号、IEEE16机68节点系统仿真以及东北电网实测数据3个算例进行分析,仿真结果表明,所提方法相比于传统方法 Prony和希尔伯特-黄变换法(Hilbert-Huang transform,HHT)算法具有更高的识别精度和稳定性。
关键词
带宽总和限定
随机共振-移动最小二乘反演识别技术
能量转移
带参反演
模态辨识
低频振荡
Keywords
bandwidth sum limit
stochastic resonance-moving least-squares inversion recognition technology
energy transfer
parametric inversion
modes identification
low frequency oscillation
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVMD和能量转移SR-MLS反演识别技术的低频振荡信号特征辨识
张虹
王迎丽
勇天泽
马鸿君
代宝鑫
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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职称材料
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