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摘要:
互联系统中,利用振荡曲线提取多机振荡信息,需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式.文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法:然后在一些基本假设的基础上,形成了模糊集合,并运用模糊聚类分析法将系统分区;最后用Prony分析算法从合适的低频振荡信号曲线中准确地提取区域主导振荡模式.通过对中国电力科学研究院8机36节点系统的算例仿真验证了该方法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 模糊聚类分析在低频振荡主导模式辨识中的应用
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 电力系统 模糊聚类 迭代自组织数据分析技术 系统分区 低频振荡 Prony方法 主导模式
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 30-33
页数 4页 分类号 TM712
字数 3619字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张涛 东北电力大学电气工程学院 8 54 5.0 7.0
2 蔡国伟 东北电力大学电气工程学院 138 1370 21.0 32.0
3 孙秋鹏 东北电力大学电气工程学院 3 33 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
电力系统
模糊聚类
迭代自组织数据分析技术
系统分区
低频振荡
Prony方法
主导模式
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
总被引数(次)
346228
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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