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首页> 外文期刊>Electric power systems research >Identification of coherent trajectories by modal characteristics and hierarchical agglomerative clustering
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Identification of coherent trajectories by modal characteristics and hierarchical agglomerative clustering

机译：通过模态特征和层次聚类聚类识别相干轨迹

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This paper introduces a novel method to identify coherent generators using the inter-area modal characteristics of power systems. The key idea is to extract the inter-area modes from the simulated data and then to apply a clustering strategy. Thus, the proposed method consists of extracting the phase of the oscillatory modes via a modal identification technique and applying a hierarchical agglomerative clustering technique together with the Elbow's method to gather the phases of each mode, enabling to provide coherent trajectories of generators. The proposed method uses a Taylor-Fourier filtering strategy to remove noises and nonlinearity in the time evolution of coherent generators. Simulated signals with noise added are used for assessing the proposition. Results corroborate the proposed strategy for identifying coherent trajectories in large-scale power systems. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文介绍了一种利用电力系统区域间模态特征识别相干发电机的新方法。关键思想是从模拟数据中提取区域间模式，然后应用聚类策略。因此，所提出的方法包括通过模态识别技术提取振荡模式的相位，并应用分层凝聚聚类技术和Elbow方法来收集每个模式的相位，从而能够提供发生器的相干轨迹。所提出的方法使用泰勒-傅立叶（Taylor-Fourier）滤波策略来消除相干发生器时间演化中的噪声和非线性。添加了噪声的模拟信号用于评估命题。结果证实了用于识别大型电力系统中相干轨迹的拟议策略。 （C）2018 Elsevier B.V.保留所有权利。

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