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基于改进的ARMA递推算法的低频振荡模式在线辨识
被引量：
12
1
作者
陈刚
龚啸
+1 位作者
李军
古志明
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012年第1期12-17,49,共7页
为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出采用一种基于自回归滑动平均模型的两段加权递推最小二乘算法进行低频振荡模式辨识,并通过估计ARMA谱的方法以提取低频振荡的主导模式。该改进算法先采用加权递推最小二乘算法拟合高阶AR...
为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出采用一种基于自回归滑动平均模型的两段加权递推最小二乘算法进行低频振荡模式辨识,并通过估计ARMA谱的方法以提取低频振荡的主导模式。该改进算法先采用加权递推最小二乘算法拟合高阶AR模型单独得到白噪声估值,再将该估值用于常规加权递推最小二乘算法中,提高了算法参数辨识的精度和收敛速度。New-England 39节点系统的时域仿真测试验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性,并通过与常规加权递推最小二乘算法辨识效果的比较验证了该改进算法对低频振荡模式的辨识具有更好的精确性且提高了收敛速度。最后通过对某电网PMU实测数据的辨识分析,验证了该改进算法能够准确地辨识系统的低频振荡主导模式频率和阻尼比,具有实际的工程意义。
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关键词
自回归滑动平均模型
加权递推最小二乘算法
ARMA谱
低频振荡在线辨识
主导模式
在线阅读
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职称材料
基于解相关LMS自适应滤波算法的低频振荡模式在线辨识
被引量：
3
2
作者
刘尹
罗建
+5 位作者
陈刚
何潜
雷雨
梁伟
李军
古志明
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期72-76,82,共6页
为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出一种基于横向滤波器模型的解相关最小均方误差递推算法进行低频振荡模式辨识。该改进算法在原有最小均方自适应滤波算法的基础上,解除输入信号之间的相关性,提高了算法辨识的精度和收敛...
为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出一种基于横向滤波器模型的解相关最小均方误差递推算法进行低频振荡模式辨识。该改进算法在原有最小均方自适应滤波算法的基础上,解除输入信号之间的相关性,提高了算法辨识的精度和收敛速度。通过对New-England10机39节点系统的仿真数据分析以及南方某电网实测线路的辨识计算,其结果验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性。并通过与基本的LMS(最小均方)算法以及传统ARMA(自回归-滑动平均)算法辨识效果的比较,验证了该改进算法对低频振荡模式的辨识具有更好的精确性且提高了收敛速度,更具有实际的工程意义。
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关键词
横向滤波器
最小均方误差
解相关
低频振荡在线辨识
主导模式
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职称材料
题名
基于改进的ARMA递推算法的低频振荡模式在线辨识
被引量：
12
1
作者
陈刚
龚啸
李军
古志明
机构
南方电网科学研究院
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
重庆市电力公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012年第1期12-17,49,共7页
文摘
为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出采用一种基于自回归滑动平均模型的两段加权递推最小二乘算法进行低频振荡模式辨识,并通过估计ARMA谱的方法以提取低频振荡的主导模式。该改进算法先采用加权递推最小二乘算法拟合高阶AR模型单独得到白噪声估值,再将该估值用于常规加权递推最小二乘算法中,提高了算法参数辨识的精度和收敛速度。New-England 39节点系统的时域仿真测试验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性,并通过与常规加权递推最小二乘算法辨识效果的比较验证了该改进算法对低频振荡模式的辨识具有更好的精确性且提高了收敛速度。最后通过对某电网PMU实测数据的辨识分析,验证了该改进算法能够准确地辨识系统的低频振荡主导模式频率和阻尼比,具有实际的工程意义。
关键词
自回归滑动平均模型
加权递推最小二乘算法
ARMA谱
低频振荡在线辨识
主导模式
Keywords
ARMA model
weighted recursive least square method
ARMA spectrum
online identification of low frequencyoscillation
domain modes
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于解相关LMS自适应滤波算法的低频振荡模式在线辨识
被引量：
3
2
作者
刘尹
罗建
陈刚
何潜
雷雨
梁伟
李军
古志明
机构
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
重庆市电力公司电力科学研究院
重庆市电力公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期72-76,82,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB724505-1)
重庆市电力公司科技项目(20100658)~~
文摘
为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出一种基于横向滤波器模型的解相关最小均方误差递推算法进行低频振荡模式辨识。该改进算法在原有最小均方自适应滤波算法的基础上,解除输入信号之间的相关性,提高了算法辨识的精度和收敛速度。通过对New-England10机39节点系统的仿真数据分析以及南方某电网实测线路的辨识计算,其结果验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性。并通过与基本的LMS(最小均方)算法以及传统ARMA(自回归-滑动平均)算法辨识效果的比较,验证了该改进算法对低频振荡模式的辨识具有更好的精确性且提高了收敛速度,更具有实际的工程意义。
关键词
横向滤波器
最小均方误差
解相关
低频振荡在线辨识
主导模式
Keywords
transversal filter
Least Mean Square
decorrelation
on-line identification of low frequency oscillation
leading model
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于改进的ARMA递推算法的低频振荡模式在线辨识
陈刚
龚啸
李军
古志明
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012
12
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职称材料
2
基于解相关LMS自适应滤波算法的低频振荡模式在线辨识
刘尹
罗建
陈刚
何潜
雷雨
梁伟
李军
古志明
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012
3
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