一种新的阻尼正弦原子分解算法辨识SSO模态参数

• 作者: 吴军 岑炳成 杨武盖 柯丽娜 郑志萍
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 次同步振荡 阻尼正弦原子分解 辨识 模态参数 改进入侵杂草优化算法 时频特性
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 电网
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: TM712
• 字数: 3385字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2016.01.075.05

摘要

针对大多数线性化方法难以实现对次同步振荡(subsynchronous oscillation,SSO)模态参数的有效辨识,提出了基于改进入侵杂草优化(invasive weed optimization,IWO)算法优化的阻尼正弦原子分解算法.该方法根据次同步振荡信号特点构造过完备阻尼正弦原子库,引入混沌序列、选择机制、小生境分类策略以及矢量跟踪思想对IWO算法进行改进,利用改进后的IWO算法对传统的匹配追踪算法(matching pursuit,MP)进行优化,通过原子分解得到最佳阻尼正弦原子,将最佳阻尼正弦原子转换为次同步振荡信号的模态参数,即可实现对次同步振荡模态参数的有效辨识.算例结果表明,该算法具有良好的时频特性,辨识精度高,适用于扰动源定位、故障诊断等领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴军	武汉大学电气工程学院	64	764	16.0	25.0
2	岑炳成	武汉大学电气工程学院	10	129	7.0	10.0
3	柯丽娜	武汉大学电气工程学院	9	44	4.0	6.0