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基于EEMD和矩阵束算法的低频振荡主导模式识别
基于EEMD和矩阵束算法的低频振荡主导模式识别
作者:
刘光晔
廖庭坚
朱永强
雷强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
矩阵束算法
低信噪比
集合经验模态分解
低频振荡
主导模式识别
摘要:
传统矩阵束算法在低信噪比时,难以准确辨识出信号参数,误差较大。因此,结合集合经验模态分解(EEMD)和矩阵束算法,提出了一种电力系统低频振荡主导模式识别的新方法。该方法利用EEMD进行平稳化处理,通过互相关系数和信号能量权重找出含有主导模式的IMF分量,并利用矩阵束算法分析得到模态参数,从而扩展了传统矩阵束算法的应用范围。算例分析结果表明,该方法可以较好地适应非线性系统,抗噪声能力较强,在低信噪比时仍然可用于低频振荡主导模式的识别,为电力系统低频振荡问题的研究提供了新思路。
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粒子滤波
EEMD
非线性
非高斯
去噪
低频振荡
利用矩阵束算法提取水力机组参数的振荡特性
水力机组
矩阵束算法
振荡特性
参数耦联
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文献信息
篇名
基于EEMD和矩阵束算法的低频振荡主导模式识别
来源期刊
电力系统保护与控制
学科
关键词
矩阵束算法
低信噪比
集合经验模态分解
低频振荡
主导模式识别
年,卷(期)
2016,(12)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
56-62
页数
7页
分类号
字数
4066字
语种
中文
DOI
10.7667/PSPC151278
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
刘光晔
湖南大学电气与信息工程学院
55
782
16.0
26.0
2
朱永强
湖南大学电气与信息工程学院
4
42
3.0
4.0
3
廖庭坚
湖南大学电气与信息工程学院
2
33
2.0
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雷强
湖南大学电气与信息工程学院
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低频振荡
主导模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统保护与控制
主办单位:
许昌开普电气研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1674-3415
CN:
41-1401/TM
开本:
大16开
出版地:
河南省许昌市许继大道1706号
邮发代号:
36-135
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
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