基于自适应神经模糊滤波的低频振荡Prony分析

被引:21
作者
侯王宾
刘天琪
李兴源
机构
[1] 四川大学电气信息学院
基金
国家科技攻关计划;
关键词
低频振荡; 有色噪声; 自适应神经模糊滤波; 改进Prony法; 归一化奇异值法;
D O I
10.13335/j.1000-3673.pst.2010.06.012
中图分类号
TM712 [电力系统稳定];
学科分类号
080802 ;
摘要
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点。文中提出一种自适应神经模糊滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用自适应神经模糊滤波对低频振荡信号进行滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析。其中改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定。将该方法用于分析IEEE4机2区系统表明,在有色噪声影响下,该方法仍能相对准确地辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性。
引用
收藏
页码:53 / 58
页数:6
相关论文
共 15 条
[1]   基于改进Prony算法的电力系统低频振荡模式识别 [J].
竺炜 ;
唐颖杰 ;
周有庆 ;
曾喆昭 .
电网技术, 2009, 33 (05) :44-47+53
[2]   关于低频振荡分析方法的评述 [J].
薛禹胜 ;
郝思鹏 ;
刘俊勇 ;
Gerard LEDWICH .
电力系统自动化, 2009, 33 (03) :1-8
[3]   Prony算法的低频振荡主导模式识别 [J].
熊俊杰 ;
邢卫荣 ;
万秋兰 .
东南大学学报(自然科学版), 2008, (01) :64-68
[4]   基于改进多信号Prony算法的低频振荡传递函数降阶辨识及PSS的设计 [J].
马燕峰 ;
赵书强 ;
顾雪平 .
电网技术, 2007, (17) :16-20+25
[5]   基于改进多信号Prony算法的低频振荡在线辨识 [J].
马燕峰 ;
赵书强 ;
刘森 ;
顾雪平 .
电网技术, 2007, (15) :44-49+90
[6]   基于ANFIS的有色噪声抵消技术 [J].
李青茹 ;
王培峰 .
微计算机信息, 2007, (10) :302-303
[7]   基于小波预处理技术的低频振荡Prony分析 [J].
刘森 ;
赵书强 ;
于赞梅 ;
马燕峰 .
电力自动化设备, 2007, (04) :64-67+82
[8]   基于模糊滤波和Prony算法的低频振荡模式在线辨识方法 [J].
李大虎 ;
曹一家 .
电力系统自动化, 2007, (01) :14-19
[9]   基于普罗尼辨识的VSC-HVDC附加阻尼控制器设计 [J].
郑超 ;
周孝信 .
电网技术, 2006, (17) :25-30
[10]   基于Prony方法的电力系统振荡模式分析及PSS参数设计 [J].
芦晶晶 ;
郭剑 ;
田芳 ;
吴中习 .
电网技术, 2004, (15) :31-34+44