基于EMD-TEO及信号能量分析法的主导低频振荡模式识别

被引：23

作者：

王娜娜 ^{[1
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刘涤尘 ^{[1
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廖清芬 ^{[1
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陈恩泽 ^{[1
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黄涌 ^{[2
]}

赵红生 ^{[2
]}

机构：

[1] 武汉大学电气工程学院

[2] 华中电网有限公司

来源：

电工技术学报 | 2012年 / 27卷 / 06期

关键词：

电力系统; 低频振荡; 主导模式识别; 经验模态分解; Teager能量算子;

D O I：

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2012.06.029

中图分类号：

TM712 [电力系统稳定];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

提出了一种识别电力系统主导低频振荡模式的新方法。该方法综合了经验模态分解(EMD)、Teager能量算子(TEO)及信号能量分析法,借助经验模态分解处理非平稳信号,不需考虑定阶问题,扩展了信号能量分析法的应用范围;利用Teager能量算子的快速响应能力及健壮性,提高了频率辨识精度;根据二阶模型下的信号能量分析法,提出了一种阻尼比的简化算法。分别在WEPRI-36系统和实际电网中进行了验证,并与Q-R特征值分析法及Prony算法进行了准确性比较。结果表明,新方法对非线性系统的适应性比Prony算法强,可用于低频振荡主导模式的有效识别。

引用

页码：198 / 204

页数：7

共 19 条

[1]

基于WAMS的低频振荡模式分析法的研究综述.[A].黄冉;李晓明;.2008中国电力系统保护与控制学术研讨会.2008,

[2] 基于小波能量系数的主导低频振荡模式检测 [J].