基于改进去噪性能的Prony算法电网低频振荡模态辨识研究

发布时间：2019-03-18 10:05

【摘要】：针对电网低频振荡Prony辨识算法对噪声较为敏感、对输入信号要求较高的问题,提出了一种基于小波去噪与扩展Prony算法相结合的高精度低频振荡模态辨识方法。在小波去噪的基础上通过对阈值进行改进,使得小波去噪的阈值随着小波的分解而发生变化,从而对低频振荡信号达到较好的滤波效果,并在此基础上研究扩展Prony算法,对构建的仿真信号运用IEEE4机2区域系统产生低频振荡信号以及实际PMU监测的低频振荡信号进行算法验证。仿真和实验表明提出的方法能够比较准确和快速的辨识电力系统低频振荡信号,且具有较高的精度和较好的鲁棒性,为电力系统低频振荡模态辨识提供了一种行之有效的方法。
[Abstract]:In order to solve the problem that the low frequency oscillation Prony identification algorithm is sensitive to noise and requires higher input signal, a high precision low frequency oscillation mode identification method based on wavelet de-noising and extended Prony algorithm is proposed. On the basis of wavelet de-noising, the threshold value of wavelet de-noising is changed with the decomposition of wavelet, so as to achieve better filtering effect for low-frequency oscillation signal. On this basis, the extended Prony algorithm is studied. The simulation signal generated by IEEE 4 computer 2 area system and the low frequency oscillation signal monitored by actual PMU are verified by the algorithm. Simulation and experiments show that the proposed method can identify power system low frequency oscillation signals accurately and quickly, and has high precision and good robustness, which provides an effective method for identification of power system low frequency oscillation modes.
【作者单位】： 福州大学电气工程与自动化学院;
【基金】：欧盟FP7国际科技合作基金(909880) 国家自然科学基金(61304260) 福建省杰出青年科学基金(2012J06012)
【分类号】：TM712

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