采用改进Prony算法的电力系统故障暂态信号分析

为提高对含有谐波、间谐波和衰减直流分量的电力系统故障暂态信号的分析精度,提出基于改进Prony算法的暂态信号分析方法。Prony算法的模型具有能较准确描述故障暂态信号特征、直接提取信号频率的优点。先采用差分算法滤除衰减直流分量并对高频信号进行放大以提高Prony算法的分析精度,利用Prony算法对信号中含有的频率分量进行估计,以确定神经网络的神经元个数和训练的初始值。将各频率分量的频率作为神经网络训练待定的权值,同时估计各频率分量的频率和幅值。仿真结果证明了所提方法的快速性和有效性。     

Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用

准确有效地确定信号中各次谐波及间谐波分量的参数,对于改善电能质量具有重要的意义。文中提出了一种应用于谐波和间谐波在线参数辨识的Prony算法改进方案。该方案由于使用QR分解算法求解方程组,减小了算法的计算耗时,提高了算法的稳定性。其次文中提出了自适应采样频率的方法、模型阶数和时间窗的选取原则,以及提取真实频率成分的可靠方法,使Prony算法具有更高的辨识性能和可靠性。经过电弧炉电流信号的分析说明,文中所提出的方法可以大大缩短Prony算法的计算耗时,提高Prony算法在线谐波参数辨识的可靠性。     

基于改进多信号Prony算法的低频振荡在线辨识

提出了适合低频振荡在线辨识的改进多信号Prony算法。首先通过小波变换消除各信号的噪声，然后消去直流分量，建立多信号的样本函数矩阵，通过奇异值–总体最小二乘法对Prony算法进行改进，分离信号空间和噪声子空间，确定信号的阶数，最后利用最小二乘法进行辨识。利用传统Prony算法、改进单信号Prony算法和改进多信号Prony算法对理想信号、仿真信号以及实际录波信号进行了分析，分析结果表明利用改进多信号Prony算法同时对多信号进行分析能够提高辨识的精度，缩短运算时间，辨识阶数及辨识结果均优于传统算法，适合于低频振荡的在线辨识。     

一种基于综合DFT和Prony算法的谐波与间谐波分析方法

针对传统频域谐波测量方法存在的时域分析局限性,提出了一种综合频域(FFT)和时域(Prony)的谐波与间谐波分析方法。首先对谐波与间谐波信号进行离散傅里叶变换(DFT),获取信号的频谱范围,据此选择Prony算法的采样率,并依据信噪比选取Prony算法的模型阶数。然后基于Prony算法得到信号中各谐波与间谐波分量的频率、幅值、相位和衰减因子。最后基于能量系数筛选得到主导次谐波与间谐波分量,通过基于Prony的数据重构得到主导次分量的时域变化趋势。实测数据分析表明,所提分析方法可以准确得到主导次谐波与间谐波分量的时域指标和变化趋势,实用性较强,为事故准确溯源分析提供了有效手段。     

基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测法

针对传统Prony算法易受噪声干扰且同一区域内多路电能质量信号存在相关性的特点,文中提出了一种基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测算法,实现在较强噪声条件下的谐波准确检测。首先,采用中心频率法和轨迹相似度法改进多元变分模态分解（MVMD）算法;其次,利用改进的MVMD算法联合分解相关联的多路信号,提取出主导模态分量并重组为适宜Prony分析的稳定信号;最后,对稳定信号进行Prony分析得到初步的谐波参数,通过阈值筛选和人工鱼群全局寻优,得到准确的谐波检测参数。仿真实验表明,改进的MVMD去噪算法的输出信噪比为37.3,高于VMD去噪法（33.2）和小波去噪法（32.8）,去噪效果更优;文中算法谐波检测结果的误差总体小于传统Prony算法,具有谐波检测准确度高、同时计算多路信号的特点。     

基于改进的Prony算法在线辨识电力系统低频振荡模式

基于传统的Prony算法对输入信号要求较高,同时对分析数据的噪声非常敏感,提出了一种改进的Prony算法,对在线获取的信号进行快速拟合,从而分析出信号的振幅、阻尼比、频率和相角等信息。改进的Prony算法的拟和精度在36节点的多机系统中进行验证,该算法输入信号是基于广域测量系统提供的各机组功角变量。仿真计算结果表明,该改进算法可实现低频振荡主导模式的在线辨识。     

采用Prony与粒子群算法的电力暂态信号分析

为了提高对含有谐波/间谐波、衰减直流分量和噪声的电力故障暂态信号的分析精度,提出了基于改进Prony算法与粒子群优化算法相结合的电力故障暂态信号分析方法。该文先采用多小波方法对信号进行消噪处理,再利用差分算法滤除衰减直流分量并对高频信号进行放大,以提高Prony算法的分析精度;然后利用改进Prony算法估计出信号中含有的频率个数和相关参量的粗略估计值,以此为基础建立电力参数模型,以得到的相关参量的粗略估计值作为算法的初始种群值,并估计出各参量的范围,最后采用粒子群优化算法对模型进行求解。仿真结果表明,所提方法能对所研究的电力故障暂态信号进行精确分析。     

改进的Prony算法在多正弦信号频率估计中的应用研究

针对噪声背景下经典Prony算法对多正弦信号频率估计受限的问题,提出一种抗噪性强的改进Prony算法。通过建立一种新的累积关系,提出的算法可以在低信噪比情况下,仅利用适当数量的新序列值线性重构稀疏和,从而较为精确地估计出信号的频率。对提出的算法与经典Prony算法的性能作出仿真实验对比。实验结果表明,在信号中嵌入噪声时,经典Prony算法在估计信号频率时失去效用,而新算法依旧可以有效估计信号频率。所以,提出的算法抗噪能力较强,性能相对稳定,精度较高,在多正弦信号频率估计中表现出更好的实用性。     

基于小波预处理技术的低频振荡Prony分析

提出了一种利用改进的小波软阈值去噪技术,首先对电力系统低频振荡数据进行预处理,然后采用Prony算法提取低频振荡信号特征的分析方法。在分析Prony算法原理的基础上,分析了参数选择对算法的分析速度与精度有较大影响,提出了Prony算法主要参数的选择策略,即信号抽样频率应大于信号最高频率的2倍,以避免频谱混叠;信号时间长度应包含2个周期最低频率的振荡,以提高参数估计精度;模型初始阶数应远大于信号中实际包含的指数项个数,以使最优子集分量逼近观察到的数据。仿真和动模实验结果表明,基于小波预处理技术的Prony算法具有分辨率高、拟合效果好的优点,能满足电力系统低频振荡特征分析的需要。     

基于改进的Prony算法在线辨识电力系统低频排振荡模式

基于传统的Prony算法对输入信号要求较高,同时对分析数据的噪声非常敏感,提出了一种改进的Prony算法,对在线获取的信号进行快速拟合,从而分析出信号的振幅、阻尼比、频率和相角等信息.改进的Prony算法的拟和精度在36节点的多机系统中进行验证,该算法输入信号是基于广域测量系统提供的各机组功角变量.仿真计算结果表明,该改进算法可实现低频振荡主导模式的在线辨识.     

基于Prony算法的谐波和间谐波频谱估计

电力系统中,准确有效的确定信号中的各次谐波分量及间谐波信号,对于改善电能质量有着重要意义.在分析间谐波特性基础上,提出了一种基于Prony算法的信号分解法.该方法将指数变换的时频特性与谐波信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,并利用最小二乘法得到高精度的拟合.经过电弧炉模拟系统试验证明,Prony 算法在谐波和间谐波信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.     

分段Prony算法在特高压输电线路故障信号分析中的应用

本文在分析现有的基于相对均方误差的分段Prony算法受噪声干扰严重、分段不准确的基础上,提出了基于小波变换的分段Prony算法,该分段方法抗干扰能力强、计算速度快。文中对加入不同信噪比噪声的信号使用小波变换检测突变点对信号进行分段,得到较理想的分段结果,并对分段Prony算法各个子段之间参数关系进行分析和计算。同时针对带并联电抗器的特高压输电线路故障相恢复电压的特点,利用改进的分段Prony算法分别对发生瞬时性故障和永久性故障的故障相电压信号进行分析,提取出电压暂态分量,有效地区分出带并联电抗器的特高压输电线路的故障性质。     

基于特定频带的Prony暂态振荡检测方法

小波分析和Prony算法都是分析暂态信号的有效方法,但小波分析不能得到信号频点信息,Prony算法的实现需要事先判断信号发生时刻.该文通过比较二者的优缺点,结合小波分析时频局部化和Prony算法可以准确获取振荡模式特征的优点,提出基于特定频带的Prony暂态振荡检测方法,克服了基于特定频带的STFT检测方法由于振荡信号...     

电力系统暂态变量的Prony分析

电力系统暂态过程中,各类变量由衰减直流分量与衰减交流分量(基波,谐波)组成。确定暂态信号中的各分量对电力系统控制和保护至关重要。Prony分析可以直接提供按指数规律衰减信号中各种分量的频率和幅值,更切合电力系统暂态变量的特点,并可用最小二乘法得到高精度的拟合。本文采用两个算例来说明该方法的有效性,第一个算例对石洞口二厂600MW汽轮发电机静止励磁系统实测阶跃响应进行Prony分析并作误差分析,第二个算例对发电机空载三相短路电流进行Prony分析,得到短路电流各分量。     

低频振荡预警及分析功能在新疆电网WAMS系统中的应用及改进

对新疆电网广域测量系统高层应用中的低频振荡预警和分析功能进行了深入研究与改进.针对系统中原有的Prony算法分析长数据段时无法辨识出衰减快的分量而导致误差偏大的不足及视窗短的问题,引入时域峰值识别法,将两者有效的结合起来,进行长短视窗分析,有效提高了分析长数据段的准确性.同时建立了两段数据层分析方法及不同系统的数据转化分析方法,将同系统的数据分段、分层进行分析,将不同系统采集到的数据进行对比分析相互验证.通过实例验证了算法的可行性和有效性,对电网运行起到了实际作用,有利于新疆电网低频振荡分析和实时告警,保证了电网的安全稳定运行.     

小电流接地系统单相接地故障选线的算法探讨

通过对现有选线方法的分析及选线系统面临问题的探讨,提出采用改进的Prony算法提取故障零序电流的谐波分量,通过比较谐波分量的幅值和相位选出故障线路.实验结果表明,该方法可以准确的实现小电流接地系统单相接地故障的选线,并且无需区分暂态和稳态过程.     

基于Prony相对熵的故障投票选线新方法

提出一种小电流接地系统故障选线方法。先采用Prony分段拟合故障后首个T/4周期内的暂态零序电流信号,再依据能量最大原则遴选出表征故障特征信息的暂态主导分量,然后求取各线路相对于其他线路的暂态主导分量相对熵,最后提出采用初步投票与k值校验的故障投票选线机制对Prony相对熵数值进行投票。结果表明,该方法不仅能准确判定出故障发生的线路,而且可提高故障选线结果的可信度。     

基于后向预测Prony算法的超高压输电线路暂态量保护方案

提出了一种基于故障后暂态电流信号的保护方案,利用运算法详细推导了分布参数下超高压输电线路各种故障类型时电流暂态信号的成分,分析结果表明故障后的暂态信号包含谐波形式的高频分量,其频率和相位特征能够可靠区分区内、外故障和各种故障类型.使用后向预测Prony算法作为提取暂态电流特征的工具,并对方程组的求解使用QR分解以缩短算...     

基于 EMD 和 Prony 算法的同步电机参数辨识

Prony 算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高.鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony 算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中.利用EMD 的分解能力,对采集到的同步电机三相突然短路电流进行时空滤波和平稳化处理,除去高频噪声 IMF 分量,然后用 Prony 准确辨识出同步电机的瞬态和超瞬态参数.仿真试验结果表明该方法具有精度高、抗噪性强等特点.