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基于EEMD和矩阵束算法的低频振荡主导模式识别   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
传统矩阵束算法在低信噪比时,难以准确辨识出信号参数,误差较大。因此,结合集合经验模态分解(EEMD)和矩阵束算法,提出了一种电力系统低频振荡主导模式识别的新方法。该方法利用EEMD进行平稳化处理,通过互相关系数和信号能量权重找出含有主导模式的IMF分量,并利用矩阵束算法分析得到模态参数,从而扩展了传统矩阵束算法的应用范围。算例分析结果表明,该方法可以较好地适应非线性系统,抗噪声能力较强,在低信噪比时仍然可用于低频振荡主导模式的识别,为电力系统低频振荡问题的研究提供了新思路。  相似文献   
2.
负荷裕度是静态电压稳定性最重要指标之一,定义了非线性复变电力系统的最小负荷裕度。利用非线性电路动态等值方法,引入功率参变量,构造拉格朗日函数。证明非线性电力网络负荷节点获取极大有功功率的必要条件:负荷静态等值阻抗模等于负荷节点看进系统的动态等值阻抗模,然后提出评估电压稳定性的阻抗模裕度指标。同一扰动下,阻抗模裕度越小,电压稳定性越薄弱,节点负荷裕度越小,只需计算最薄弱节点的最大负荷裕度,即系统最小负荷裕度。通过阻抗模裕度最先到达零来确定最薄弱节点获取的极大有功功率,计算其最大负荷裕度。计及负荷功率扰动方式与负荷电压静态特性,通过对IEEE30节点系统的仿真表明:单节点负荷功率扰动方式及恒定阻抗与恒定电流负荷比例的增加,提高了系统的最小负荷裕度。  相似文献   
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