论文摘要
实际现场中WAMS采集到的信号易受周围环境的影响,导致信号往往会有高斯色噪声的干扰,给模态辨识精度带来很大影响。针对以上问题,提出了基于四阶混合平均累积量和总体最小二乘-空间旋转不变技术（TLS-ESPRIT）相结合的方法来对电力系统低频振荡模态进行辨识。通过四阶混合平均累积量的方法对信号进行预处理,去除高斯色噪声的干扰,然后通过TLS-ESPRIT辨识方法对预处理后的信号进行辨识。通过仿真结果比较,该方法相比于其他方法具有抗噪性能好,辨识结果精度高的优点。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 隆舰艇,王庆丰,廖方帆,陈阜东,何攀,韩向哲,吴冰琴,周冬
关键词: 低频振荡,四阶混合平均累积量,算法,高斯色噪声,模态辨识
来源: 智慧电力 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 三峡大学电气与新能源学院,国网荆门供电公司,国网荆州供电公司
基金: 国家自然科学基金资助项目(61876097)~~
分类号: TM712
页码: 67-72+91
总页数: 7
文件大小: 870K
下载量: 37
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标签：低频振荡论文; 四阶混合平均累积量论文; 算法论文; 高斯色噪声论文; 模态辨识论文;