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Microperturbation Method for Power System Online Model Identification

机译：电力系统在线模型辨识的微扰方法

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The microperturbation method (MPM) is an advanced online model identification technique for power systems, which utilizes some specifically designed multisine signal to perturb the system and to consequently stimulate amplitude-limited probing response that has desirable signal-to-noise ratio (SNR). The MPM removes the ambient noise from the contaminated probing response using statistical signal processing techniques and identifies system models by orthogonal decomposition-based subspace identification method (ORT). The capability to identify the precise system model at a low cost without impacting the system security gains the MPM tremendous application potentials. In this paper, we present an overview of the MPM, as well as its critical techniques and implementation procedures, and also shed lights on its potentials in real-time online applications in the power industry. The proposed approach is validated in an actual power system where the system dynamic model is successfully identified.
机译：微扰动方法（MPM）是一种用于电力系统的高级在线模型识别技术，它利用一些经过特殊设计的多正弦信号来扰动系统，从而激发具有理想信噪比（SNR）的限幅探测响应。 MPM使用统计信号处理技术从受污染的探测响应中消除环境噪声，并通过基于正交分解的子空间识别方法（ORT）识别系统模型。在不影响系统安全性的前提下以低成本识别精确系统模型的能力为MPM带来了巨大的应用潜力。在本文中，我们概述了MPM及其关键技术和实施程序，并阐明了其在电力行业实时在线应用中的潜力。在成功识别系统动态模型的实际电力系统中验证了所提出的方法。

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