为了准确地辨识电力系统低频振荡模态参数,该文提出了基于数学形态学MM(mathematical morphol-ogy)和总体最小二乘法的旋转不变技术TLS-ESPRIT(total least squares-estimation of signal parameters viarotational invariance techniq...为了准确地辨识电力系统低频振荡模态参数,该文提出了基于数学形态学MM(mathematical morphol-ogy)和总体最小二乘法的旋转不变技术TLS-ESPRIT(total least squares-estimation of signal parameters viarotational invariance technique)的电力系统低频振荡模态参数识别新方法。首先运用基于数学形态学原理而构成形态滤波器对含有噪声的电力系统低频振荡测量信号进行滤波和平稳化处理,去除噪声,提高辨识精度;然后由TLS-ESPRIT算法辨识出电力系统低频振荡模态参数,该算法把信号分成信号子空间和噪声子空间,能够得到更符合电力系统实际的降阶模型和主导模态,有助于电力系统振荡特性分析和阻尼控制器的设计研究。数值仿真分析表明该方法的可行性和有效性。展开更多
文摘为了准确地辨识电力系统低频振荡模态参数,该文提出了基于数学形态学MM(mathematical morphol-ogy)和总体最小二乘法的旋转不变技术TLS-ESPRIT(total least squares-estimation of signal parameters viarotational invariance technique)的电力系统低频振荡模态参数识别新方法。首先运用基于数学形态学原理而构成形态滤波器对含有噪声的电力系统低频振荡测量信号进行滤波和平稳化处理,去除噪声,提高辨识精度;然后由TLS-ESPRIT算法辨识出电力系统低频振荡模态参数,该算法把信号分成信号子空间和噪声子空间,能够得到更符合电力系统实际的降阶模型和主导模态,有助于电力系统振荡特性分析和阻尼控制器的设计研究。数值仿真分析表明该方法的可行性和有效性。
