| 基于数据驱动随机子空间方法在低频振荡辨识中的应用 |
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| 引用本文： | 赵书强,张一,马燕峰.基于数据驱动随机子空间方法在低频振荡辨识中的应用[J].电力系统保护与控制,2013,41(8):81-86. |
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| 作者姓名： | 赵书强 张一 马燕峰 |
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| 作者单位： | 华北电力大学电气与电子工程学院，河北 保定 071003 |
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| 基金项目： | 国家电网公司大电网重大专项资助项目课题(SGCC-MPLG019-2012);河北省自然科学基金(E2010001693、E2011502014)资助项目；中央高校基本科研业务费专项资金资助（09MG07） |
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| 摘 要： | 根据WAMS实测数据，对电力系统低频振荡模式进行辨识，对基于数据驱动随机子空间（SSI）辨识方法进行了研究。首先通过小波技术消去信号中的噪声分量，然后消去直流分量。利用处理后的数据构造Hankel矩阵，通过QR分解、SVD分解，利用卡尔曼滤波估计得到系统的随机状态模型，再对状态矩阵进行特征值分解，最终得到系统低频振荡模式参数。利用该方法分别对理想信号、仿真信号、电力系统实测数据进行分析。分析结果表明，基于数据驱动随机子空间方法能够准确辨识出系统主导振荡模式，可以应用于低频振荡模式的在线辨识。
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| 关 键 词： | 低频振荡 模态辨识 SSI方法 消噪 电力系统 |
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