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摘要:
由于传统的线性化方法存在难以有效辨识次同步振荡模态参数的问题,该文提出一种基于改进入侵杂草优化IIWO (improved invasive weed optimization)的阻尼正弦原子分解算法.该方法首先构造过完备阻尼正弦原子库,引入混沌序列初始化的多种群策略、预筛选机制、以及随机变异的扩散机制对入侵杂草优化IWO (invasive weed optimization)算法进行改进,利用改进得到的IIWO算法对传统的匹配追踪算法MP (matching pursuit)进行优化,以降低其搜索的时间复杂度.依据优化后的MP算法对信号进行阻尼正弦原子分解,搜索到最佳阻尼正弦原子后将其转换为次同步振荡模态参数,并与Prony的辨识结果进行了对比.仿真算例结果表明,经IIWO优化的阻尼正弦原子分解算法辨识精度较高,且具有良好的时频特性.
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文献信息
篇名 经IIWO优化的原子分解算法辨识次同步振荡模态
来源期刊 电力系统及其自动化学报 学科 工学
关键词 电力系统 次同步振荡 模态辨识 阻尼正弦原子分解 改进入侵杂草优化算法
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 62-67
页数 6页 分类号 TM712
字数 4001字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-8930.2016.04.011
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 邹红波 三峡大学电气与新能源学院 25 115 7.0 9.0
2 王飞 三峡大学电气与新能源学院 58 311 6.0 16.0
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电力系统及其自动化学报
月刊
1003-8930
12-1251/TM
大16开
天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
1989
chi
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