基于ICA和WVD的电力系统低频振荡参数辨识

• 作者: 付华 徐耀松 王雨虹 郭天驰
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 低频振荡 独立分量分析 Wigner-Ville分布 广域测量系统
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 74-79
• 页数: 6页
• 分类号: TM712
• 字数: 4239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19635/j.cnki.csu-epsa.000108

摘要

为了提高电力系统中的低频振荡参数辨识的精度,提出一种基于独立分量分析ICA(independent compo?nent analysis )和Wigner-Ville分布WVD(Wigner-Ville distribution)相结合的在线辨识方法.以广域测量系统WAMS(wide area measurement system)监测到的数据为原始输入信号,采用ICA算法对信号进行降噪处理,再应用Wigner-Ville分布研究信号的频率、幅值及能量分布特点.仿真分析和应用实例研究表明,该方法相较于传统Prony辨识算法而言,具有较强的抗噪能力和较好的辨识结果,可以更好地反映电力系统中非平稳信号的局部特性,提高了电力系统低频振荡参数在线辨识的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	徐耀松	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	56	401	12.0	18.0
3	王雨虹	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	26	188	8.0	13.0
7	郭天驰	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	1	1	1.0	1.0