为解决现有辨识方法在针对耦合的次/超同步振荡参数提取过程中的噪声适应性差和模态混叠问题,该文提出了一种自适应的变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD),定义残差损失总熵、中心频率的切比雪夫距离以及边缘熵共同决...为解决现有辨识方法在针对耦合的次/超同步振荡参数提取过程中的噪声适应性差和模态混叠问题,该文提出了一种自适应的变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD),定义残差损失总熵、中心频率的切比雪夫距离以及边缘熵共同决定分解模态数和带宽,结合最小二乘-旋转不变技术(total least square-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,TLS-ESPRIT)对分解出的振荡分量进行参数辨识,无需另外使用降噪算法。通过复合信号测试法、PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真法验证了所提方法的有效性。最后,将所提方法与改进Prony算法、MCEEMD法在不同噪声水平和振荡频率下进行对比,结果表明,所提方法能够有效地抑制原始信号的噪声干扰,对耦合的次/超同步振荡信号分解更加准确,参数辨识结果可靠性较高,对风电系统振荡溯源、改善系统阻尼具有一定的参考意义。展开更多
对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-est...对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)联合起来。首先运用FastICA技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理而达到降噪效果,而后将处理后的信号作为新的输入信号利用TLS-ESPRIT算法进行估计辨识,从而得到各个模态特征参数。通过对理想信号、EPRI-36机系统和电网实测信号仿真验证了所提方法的有效可行性,不但能够有效抑制噪声并准确地辨识低频振荡参数,而且在抗干扰性和提取精度上与传统辨识方法相比来说是有一定优势的。展开更多
文摘为解决现有辨识方法在针对耦合的次/超同步振荡参数提取过程中的噪声适应性差和模态混叠问题,该文提出了一种自适应的变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD),定义残差损失总熵、中心频率的切比雪夫距离以及边缘熵共同决定分解模态数和带宽,结合最小二乘-旋转不变技术(total least square-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,TLS-ESPRIT)对分解出的振荡分量进行参数辨识,无需另外使用降噪算法。通过复合信号测试法、PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真法验证了所提方法的有效性。最后,将所提方法与改进Prony算法、MCEEMD法在不同噪声水平和振荡频率下进行对比,结果表明,所提方法能够有效地抑制原始信号的噪声干扰,对耦合的次/超同步振荡信号分解更加准确,参数辨识结果可靠性较高,对风电系统振荡溯源、改善系统阻尼具有一定的参考意义。
文摘对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)联合起来。首先运用FastICA技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理而达到降噪效果,而后将处理后的信号作为新的输入信号利用TLS-ESPRIT算法进行估计辨识,从而得到各个模态特征参数。通过对理想信号、EPRI-36机系统和电网实测信号仿真验证了所提方法的有效可行性,不但能够有效抑制噪声并准确地辨识低频振荡参数,而且在抗干扰性和提取精度上与传统辨识方法相比来说是有一定优势的。
