基于双协方差随机子空间识别的类噪声数据低频振荡辨识

林伟斌; 季天瑶; 张禄亮

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基于双协方差随机子空间识别的类噪声数据低频振荡辨识

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cqvip:低频振荡可能会给电力系统的安全稳定带来极大危害,因此在线监测和分析低频振荡参数十分重要。为了有效地从类噪声数据中获取低频振荡模态参数,基于双协方差随机子空间识别(stochastic subspace identification,SSI)算法提出了一种低频振荡模态辨识的新方法。在传统SSI算法的基础上,引入双协方差SSI算法和系统聚类算法对物理模态自动拾取、自动定阶,实现低频振荡参数的有效精确辨识。分别应用传递函数和IEEE WSCC 3机9节点系统模型产生的仿真数据进行了测试,结果表明该方法能够实现自动定阶,得到的稳定图较传统SSI算法更清晰,识别结果中不会出现虚假模态,能高精度估计低频振荡模态参数,且抗噪性能良好。

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来源
《广东电力》 |2020年第1期|25-32|共8页
作者
林伟斌; 季天瑶; 张禄亮;
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作者单位

华南理工大学电力学院广东广州510641;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论与分析;
关键词
类噪声; 低频振荡; 随机子空间识别; 双协方差; 系统聚类;

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