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基于ICA-EMD和Prony算法的区域电网低频振荡模式分析
引用本文:彭章刚,周步祥,李世新,王精卫,周海忠,唐浩.基于ICA-EMD和Prony算法的区域电网低频振荡模式分析[J].电测与仪表,2015,52(23).
作者姓名:彭章刚  周步祥  李世新  王精卫  周海忠  唐浩
作者单位:1.四川大学 电气信息学院,1.四川大学 电气信息学院,1.四川大学 电气信息学院,1.四川大学 电气信息学院,1.四川大学 电气信息学院,1.四川大学 电气信息学院
摘    要: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。

关 键 词:独立分量分析  经验模态分解  Prony算法  振荡模式辨识
收稿时间:2014/8/26 0:00:00
修稿时间:2014/8/26 0:00:00

Analysis of Regional Power System Low Frequency Oscillation ModeBased on ICA-EMD and Prony Algorithm
PENG Zhanggang,ZHOU Buxiang,LI Shixin,WANG Jingwei,ZHOU Haizhong and TANG Hao.Analysis of Regional Power System Low Frequency Oscillation ModeBased on ICA-EMD and Prony Algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2015,52(23).
Authors:PENG Zhanggang  ZHOU Buxiang  LI Shixin  WANG Jingwei  ZHOU Haizhong and TANG Hao
Affiliation:1. School of Electrical and Information,Sichuan University,1. School of Electrical and Information,Sichuan University,1. School of Electrical and Information,Sichuan University,1. School of Electrical and Information,Sichuan University,1. School of Electrical and Information,Sichuan University,1. School of Electrical and Information,Sichuan University
Abstract:
Keywords:independent  component analysis (ICA)  empirical  mode decomposition (EMD)  Prony  algorithm  oscillation  mode identification
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