基于多元经验模式分解的电力系统低频振荡模式辨识

• 作者: 何晓洋 孙志鑫 张艳军 王长江 苏安龙
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 电力系统 低频振荡 多元经验模式分解 Teager能量算子 预测误差法
• 年，卷（期）: 2019,（22）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 113-125
• 页数: 13页
• 字数: 10034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19783/j.cnki.pspc.181554

摘要

提出了一种辨识电力系统主导低频振荡模式的新方法.该方法结合了多元经验模式分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD)、Teager能量算子及预测误差法(Prediction Error Method,PEM),通过多元经验模式分解将含电力系统低频振荡特征信息的信号进行分解,得到多个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;借助Teager能量算子的快速响应能力,筛选出含有主导振荡模式的主要IMF分量;最后采用预测误差法辨识出各主导振荡模式的振荡频率和阻尼.分别利用IEEE68节点测试系统和辽宁电网实测PMU数据对所提方法进行分析、验证.结果表明,该方法可有效从电力系统的广域量测信息中辨识出电力系统的主导振荡模式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艳军		16	49	4.0	6.0
2	王长江	东北电力大学电气工程学院	9	29	2.0	5.0
3	苏安龙		4	5	2.0	2.0
4	何晓洋		7	15	2.0	3.0
5	孙志鑫	东北电力大学电气工程学院	1	2	1.0	1.0