一种低频振荡模式在线辨识的鲁棒递推ARMA算法

• 作者: 何潜 刘贵富 卢继平 徐玉韬 李军 梁伟 王予疆 陈刚 雷雨
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: ARMA 鲁棒递推 在线辨识 动态信号 低频振荡模式
• 年，卷（期）: 2012,（14）
• 页码范围: 76-82
• 分类号: TM71
• 字数: 4074字
• 语种: 中文

摘要

低频振荡模式在线辨识具有重要的工程应用价值.采用 ARMA 模型的常规递推算法(RLS)以及正则化鲁棒递推算法(R3LS)可有效辨识稳态类噪声信号,但对动态信号的辨识效果不太理想.分析了常规 RLS 算法在出现动态信号时可能发散的原因,通过在算法中引入基于输入信号自相关矩阵和互相关向量的 L1范数的自适应权重参数,保证算法在各种条件下的收敛性,实现了一种全新的鲁棒递推 ARMA 算法(NRRLS).采用 IEEE-39节点系统时域仿真和某电网的 PMU 实测数据进行了大量的分析测试,并通过与 RLS 算法和 R3LS 算法的辨识效果进行比较,验证了 NRRLS 算法具有更好的鲁棒性和辨识精度,扩展了 ARMA 模型的应用范围,具有较高的理论和工程实用意义.