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题名基于希尔伯特振动分解的低频振荡在线辨识
被引量：11
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作者
孟洁
李世明
温伯坚
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机构
三峡大学电气与新能源学院
广东电网有限责任公司电力调度控制中心
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出处
《广东电力》
2016年第8期71-78,共8页
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文摘
利用希尔伯特振动分解(Hilbert vibration decomposition,HVD)算法适于处理时变频率信号的特性,提出一种处理非平稳振荡信号的新算法——结合HVD的信号能量分析法,并应用于电力系统低频振荡在线辨识中。首先,对通过Hilbert变换获得的解析信号进行分析和滤波,得到幅值最大分量的瞬时频率,并由同步检测获得相应的幅值和初相位;然后,通过迭代运算检测出非平稳振荡信号各分量的频率、幅值、相位;最后,运用信号能量法对通过HVD得到的各平稳信号的主导振荡模式进行识别和分离。将该算法与Prony算法、基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的信号能量分析法进行比较,仿真测试和实例分析结果说明,此算法能够有效提取非轴对称振荡信号的主导模式,并且抗噪能力强、计算效率高。
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关键词
低频振荡
非平稳信号
在线辨识
希尔伯特振动分解
信号能量分析法
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Keywords
low frequency oscillation
non-stationary signal
online identification
Hilbert vibration decomposition（HVD）
signal energy analysis method
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分类号
TM71
[电气工程—电力系统及自动化]
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