频移经验模态分解在低频振荡参数提取中的应用

当信号中2个单频分量的频率在2倍频内时,经验模态分解（EMD）无法将2个分量分解开。为提高EMD的频率分辨率,提出了基于信号调制的频移EMD算法。此方法增大了信号中组成分量的频率比,使之达到EMD可分的程度。将该方法应用于电力系统低频振荡模态参数的提取,能较好地提取2倍频范围内的低频振荡模态分量的瞬时频率、瞬时幅值、相位及阻尼比等参数,数值仿真和实例分析均表明了该方法的有效性。     

基于ICA-EMD和Prony算法的区域电网低频振荡模式分析

针对互联电网低频振荡频现,已有低频振荡模式分析方法对噪声较为敏感和难以处理非线性、非平稳信号等问题,提出一种基于独立分量分析(ICA)与经验模态分解(EMD)有机结合的Prony关键振荡模式辨识法。通过对观测到的功角信号进行滤波预处理,并对其进行经验模态分解提取得到固有模态函数(IMF),将已得原始固有模态函数白化,接着用独立分量分析处理得到真正的IMF,用Prony算法辨识各IMF分量提取出观测信号中关键振荡模式。研究结果表明,该方法综合利用了ICA的去相关性和噪声抑制优势及EMD对复杂信号的分解能力,克服了Prony算法难以去除噪声和分解频率相近模式的缺陷,有利于提高辨识精度和准确性,更能满足实际应用需求。     

用改进的Hilbert-Huang变换辨识电力系统低频振荡

针对Hilbert-Huang变换(HHT)在辨识电力系统低频振荡模态时易出现的模态混叠问题,提出了利用改进HHT辨识密频电力系统低频振荡模态参数的方法。首先通过Fourier变换确定每个模态频率的大致范围;然后在利用经验模态分解(EMD)求取每个模态时,根据所求得的模态频率的密集程度,或引入屏蔽信号,或通过滤波处理的方式,以分离频率相近的模态;最后通过对每个模态的瞬时幅值和频率进行线性最小二乘拟合,得到每个模态的模态参数。利用传统的HHT和改进的HHT分别对理想信号、仿真信号以及实际录波信号进行了分析,分析结果表明该方法能够准确辨识出低频振荡的特征参数,适用于密频电力系统低频振荡的辨识。     

基于改进变分模态分解的低频振荡模式辨别

针对现有信号处理方法无法有效解决电力系统低频振荡信号中的非线性及混叠问题的现状,将一种变分模态分解(VMD)方法引入到低频振荡的模式辨识中,并利用样本熵与快速傅里叶变换(FFT)对VMD无法自适应分解的情况进行了改进。原始信号由改进变分模态分解(IVMD)方法分解为若干模态分量,然后利用Teager-Kaiser能量算子(TKEO)对各分量分别拟合即可获得幅值、频率和阻尼等参数。在构造的测试信号下,令提出方法与VMD、经验模态分解(EMD)、总体最小二乘旋转矢量不变技术(TLS-ESPRIT)和Prony等方法进行模式参数辨识性能对比,结果表明,IVMD方法有效克服了EMD、TLS-ESPRIT和Prony在处理模态混叠、含噪声序列和非平稳信号等方面的不足。最后,通过对IEEE 4机2区域系统和新英格兰39节点系统仿真信号的辨识,验证了该方法在提取电力系统低频振荡模式参数中的有效性。     

HHT在电力系统低频振荡模态参数提取中的应用

针对目前电力系统低频振荡的分析局限于用线性化方法来处理而导致的分析结果不精确，甚至不尽合理，提出基于希尔伯特-黄变换(HHT)的提取电力系统低频振荡模态参数新方法。首先运用HHT中的经验模态分解(EMD)实现各低频振荡模态分量的有效分离，并对各模态分量进行希尔伯特(Hilbert)变换、计算其相对应瞬时幅值、瞬时频率及相位；其次运用该文推导的阻尼比计算公式提取各振荡模态分量阻尼比，从而实现低频振荡模态参数的有效提取。同时对超低频振荡的产生机理给出一种新的解释，该方法有助于分析电力系统强非线性振荡模态及阻尼控制器的设计研究。数值仿真及实例分析均表明该方法的可行性和有效性。     

窄带模态分解算法在电力系统低频振荡特征参数辨识中的应用研究

对多模式耦合振荡分析过程中振荡特征参数提取困难的问题,本文提出了一种适用于电力系统多模式耦合功率振荡信号特征提取的窄带模态分解算法。窄带模态分解算法依据窄带信号特征构建目标函数,利用迭代重构筛选过程来代替传统优化算法,从提取多模式耦合振荡信号中的平稳窄带模态分量。本文首先利用窄带模态分解算法,提取具有平稳特征的单一模式振荡分量,进而根据低频振荡信号的数学描述,利用最小二乘法对窄带模态分量进行线性拟合,实现振荡特征参数的提取。测试信号及实测数据分析结果证明了本文方法的有效性,与经验模态分解的对比结果,充分验证了本文方法在电力系统低频振荡特征提取中的强适应性。     

基于改进希尔伯特-黄变换算法的电力系统低频振荡分析

作为一种非线性时变信号处理方法,希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)已经被应用到电力系统低频振荡的分析中.分析经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)过程中存在的端点效应和模态混叠现象.针对EMD分解过程中的端点效应问题,通过4种端点延拓方法的比较,得出适合电力系统低频振荡信号分析的延拓方法.在介绍频率偏差法基本原理和适用范围的基础上,提出利用频率偏差法来解决EMD分解中存在的模态混叠现象,并建立基于极值点对称延拓和频率偏差原理的改进HHT算法.测试信号和仿真算例证明频率偏差法可有效地解决信号在EMD分解过程中的模态混叠现象,扩大了HHT在低频振荡信号分析中的应用范围.     

HHT算法在电力系统低频振荡模态辨识中的应用

针对电力系统低频振荡信号的非线性、非平稳特征,提出了一种新的处理方法——希尔伯特-黄变换(HHT)。该方法能够克服传统分析难以处理非平稳信号的缺点;利用其中的经验模态分解(EMD)对信号模态分量的有效分离,对分量进行Hilbert变换,得到相应的参量。通过计算实现对振荡信号的模态参数的辨识与提取,因此该方法能够应用到阻尼控制器的设计中。仿真结果表明该控制器能有效地抑制电力系统低频振荡,提高了系统的安全稳定性。     

利用改进数位演算法和经验模态分解的电力系统低频振荡信号瞬时参数的提取

为分析电力系统低频振荡的动态特性,需要提取低频振荡信号的瞬时参数,而电力系统低频振荡信号为非线性时变复合信号,因此参数提取前需要对其进行振荡模态分解。首先结合最小平方误差法提出了改进数位演算方法,以提高信号参数的提取精度;其次应用经验模态分解法对低频振荡信号进行模态分解,确定有效振荡模态;最后根据提取参数可分析电力系统低频振荡的动态特性。算例结果验证了该方法的有效性。     

提升经验模态分解检测低频振荡模式精度的改进算法研究

基于实测受扰轨迹分析低频振荡问题已成为现代电力系统稳定性分析的重要手段。针对经验模态分解（EMD）方法分析低频振荡信号时,影响该方法精度的端点效应、频率漂移、模态混叠、阻尼损失等问题,分别提出基于ARMA模型的端点延拓法、B样条插值法、精细化复小波分析法及能量微差因子控制法加以解决。通过这些方法的混成应用,设计出一套改进的应用算法,有效提高了低频振荡信号非平稳特性参数检测精度。最后,通过EPRI-36仿真算例和RTDS实时算例测试,验证了所提算法检测复杂低频振荡信号模式信息具备很高的有效性和精度。     

EMD法在提取电力系统低频振荡特性中的应用

经验模态分解方法是一种全新的非平稳信号分析方法,根据低频振荡信号的非平稳特性,介绍了经验模态分解方法应在低频振荡特性分析中的应用。仿真结果表明,该方法可以准确提取系统的低频振荡特征。     

基于MEEMD与MP的电网低频振荡模态识别

针对目前电力系统低频振荡模态辨识的精确性和抗干扰性问题,提出了一种基于改进集合经验模态分解方法与矩阵束的电网低频振荡模态特征辨识新方法。首先利用改进集合经验模态分解方法将采集到的量测信号分解,从而获得若干个IMF分量序列及其残余量,再将剩余项去除后把其余本征模态函数进行重构,最后把重构信号通过矩阵束的分析来获知各个振荡模式信息。数值信号和EPRI-36节点系统的仿真验证了所提方法的有效性。     

基于广义形态滤波与改进矩阵束的电力系统低频振荡模态辨识

针对当前互联电力系统中越来越严重的低频振荡现象,提出一种高精度低频振荡模式辨识方法来克服现有方法的一些不足。该方法基于广义形态开、闭运算设计了新型广义形态滤波器,可以有效地去除噪声,较好地保留信号的原有特征;低频振荡信号通过该滤波器滤波后再使用改进矩阵束算法进行模式辨识,可以获得高精度的各个模式参数。对于辨识算法的关键定阶问题,采用归一化奇异熵定阶方法,该方法能在系统拟合精度指标相差不大的情况下使模态阶数的估计值更加接近真实值,提高了辨识的准确性。通过仿真算例、测试系统及电网实际案例验证了本文提出的方法的有效性和可行性,为电力系统阻尼控制和电网的稳定运行提供了有效依据。     

基于可调Q因子小波变换与稀疏时域法的电力系统低频振荡模态辨识

对于目前电力系统低频振荡模式识别和参数提取中的噪声干扰等问题,提出一种新的提取低频振荡关键模态参数的方法,将可调Q因子小波变换(Tunable Q factor Wavelet Transform, TQWT)和稀疏时域法(Sparse Time Domain method, STD)进行联合。首先运用TQWT技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理,达到降噪的目的。而后将处理后的信号作为新的输入信号,利用稀疏时域法进行振荡模态及其参数的辨识,其输入信号的采集既可单点测量也可多点测量。通过对测试信号和EPRI-36机系统仿真验证了所提方法的优越性,能够在信噪比较低的环境下对噪声进行有效抑制而准确地辨识出系统的振荡模态参数。与传统方法相比具有更好的抗噪能力,所提方法辨识过程中所需时间更短且辨识出的参数也更为准确。     

电力系统传动转矩控制器低频振荡控制方法研究

转矩控制器时常发生的低频振荡问题,不仅影响电力系统正常运行、对相关系统设备具有较大危害,而且电力系统参数的过快变化,也在一定程度上提升了低频振荡的控制难度,为此,面向电力系统中的转矩控制器,提出一种低频振荡控制方法.根据网压信号构建系统的状态空间模型方程,经初始化与重采样处理粒子集,依据粒子最优状态估计去除信号噪声,基...     

基于EMD的WVD分布方法在电力系统低频振荡监测中的应用

为了更加准确地进行电力系统低频振荡分析,引入了一种新的非线性、非平稳信号的处理方法-EMD(经验模态分解)的维格纳—威力分布(WVD)方法,通过EMD分解以及WVD算法处理分析非线性和非平稳电力信号的局域动态行为和特征,得到低频振荡的模态参数-振幅、频率、阻尼比、相位、开始与结束时刻。该方法准确地反映了系统所包含的多个振荡模式在时间上的变化规律以及模式之间的互相影响,并且有着高分辨率和有效地处理少量样本的短数据的优势,可提高识别能力和处理效果。通过多次试验表明该方法能够较准确地识别振荡特征。