基于SURE小波消噪和归一化奇异熵TLS-ESPRIT法的低频振荡辨识

在对低频振荡信号特征参数的提取过程中往往会存在噪声干扰和辨识算法定阶不准确的问题。针对此问题，提出了Stein的无偏似然估计(SURE)小波阈值消噪和总体最小二乘-旋转不变技术(TLS-ESPRIT)相结合的方法，用于提取振荡模态的参数。首先利用SURE小波阈值消噪技术实现对振荡信号的预处理，提升信号的信噪比，而后将处理后的信号作为新的主导信号利用TLS-ESPRIT算法进行振荡参数的辨识。在辨识算法的关键定阶问题上，提出的归一化奇异熵的定阶方法能使信号模态阶数的估计值更加接近真实值。通过对数值信号算例和PSASP中EPRI8机36节点系统算例进行仿真，并与传统算法进行对比，验证了该改进方法的可行性和精确性。