基于数据驱动随机子空间方法在低频振荡辨识中的应用

• 作者: 张一 赵书强 马燕峰
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 低频振荡 模态辨识 SSI方法 消噪 电力系统
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 81-86
• 分类号: TM711
• 字数: 3619字
• 语种: 中文

摘要

根据WAMS实测数据,对电力系统低频振荡模式进行辨识,对基于数据驱动随机子空间(SSI)辨识方法进行了研究.首先通过小波技术消去信号中的噪声分量,然后消去直流分量.利用处理后的数据构造Hankel矩阵,通过QR分解、SVD分解,利用卡尔曼滤波估计得到系统的随机状态模型,再对状态矩阵进行特征值分解,最终得到系统低频振荡模式参数.利用该方法分别对理想信号、仿真信号、电力系统实测数据进行分析.分析结果表明,基于数据驱动随机子空间方法能够准确辨识出系统主导振荡模式,可以应用于低频振荡模式的在线辨识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马燕峰	华北电力大学电气与电子工程学院	57	776	17.0	26.0
2	赵书强	华北电力大学电气与电子工程学院	144	2290	29.0	40.0
3	张一	华北电力大学电气与电子工程学院	4	18	1.0	4.0