基于FastICA技术与TLS-ESPRIT方法的电力系统低频振荡模态辨识

• 作者: 张程 刘佳静 匡宇 邱炳林
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: 电力系统 低频振荡 快速独立分量分析 TLS-ESPRIT算法 模态辨识 噪声干扰
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 大功率电力电子与智能输配电|High-power Electrical Electronics and Intelligent Transmission and Distribution
• 页码范围: 2214-2222
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20201744

摘要

对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,FastICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)联合起来.首先运用FastICA技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理而达到降噪效果,而后将处理后的信号作为新的输入信号利用TLS-ESPRIT算法进行估计辨识,从而得到各个模态特征参数.通过对理想信号、EPRI-36机系统和电网实测信号仿真验证了所提方法的有效可行性,不但能够有效抑制噪声并准确地辨识低频振荡参数,而且在抗干扰性和提取精度上与传统辨识方法相比来说是有一定优势的.