基于神经网络自适应滤波的低频振荡Prony分析

• 作者: 杨芳 马建伟
• 来源期刊: 中国水能及电气化
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 低频振荡 白噪声 神经网络自适应滤波 Prony算法
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 32-37
• 分类号: TM711
• 字数: 2630字
• 语种: 中文

摘要

针对传统Prony算法在分析低频振荡时对噪声非常敏感的缺点,提出一种基于神经网络自适应滤波和改进Prony算法相结合的电力系统低频振荡分析方法.该方法以广域测量信号作为输入,采用神经网络自适应滤波对低频振荡信号进行滤波预处理,调节性能指标阀值确定滤波效果,并通过改进Prony算法对滤波后的信号进行识别.仿真结果表明,该方法能有效滤除噪声,能较为准确地辨识低频振荡的主导模式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨芳	长沙理工大学电气与信息工程学院	15	40	4.0	6.0
2	马建伟	长沙理工大学电气与信息工程学院	4	32	3.0	4.0