基于改进小波阈值去噪和RCRSV-MP算法的电力系统低频振荡模态辨识

• 作者: 刘对 刘思议 金涛
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 低频振荡 小波去噪 矩阵束算法 模态辨识 奇异值相对变化率 拟合精度
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 新能源与新负荷背景下的电网安全·建模与分析
• 页码范围: 166-172
• 页数: 7页
• 分类号: TM712
• 语种: 中文
• DOI: 10.16081/j.issn.1006-6047.2017.08.022

摘要

针对广域测量系统低频振荡辨识中存在噪声干扰和定阶不准确的问题,提出了基于改进小波阈值去噪和奇异值相对变化率(RCRSV)定阶的矩阵束(MP)算法相结合的方法对电力系统低频振荡模态进行辨识.在小波去噪基础上对阈值进行改进,使得阈值随分解层数的增加而发生改变,能够有效地抑制低频振荡信号的噪声;然后将去噪后的信号用RCRSV-MP算法进行辨识,从而获取低频振荡各个模态参数.根据RCRSV定阶具有自适应性,无需人为设定阈值.通过仿真算例、测试系统及电网实际案例的结果显示,所提方法相比于其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点,具有较强的实用性,能够实现在线辨识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金涛	福州大学电气工程与自动化学院	50	174	7.0	11.0
2	刘思议	福州大学电气工程与自动化学院	2	15	2.0	2.0
3	刘对	福州大学电气工程与自动化学院	5	35	4.0	5.0