基于改进频移经验模态分解的低频振荡参数提取

摘要：

对于规模越来越大的复杂电力系统来说,采用基于量测数据的低频振荡研究方法日益受到重视。经验模态分解（EMD）方法的分解过程具有自适应且适于分析非平稳信号,在低频振荡参数提取方面应用较多,但EMD方法存在模态混叠等现象。当信号中2个单频分量的频率在2倍频内时,频移经验模态分解（FS-EMD）可将2个分量分解开。但当信号中有多个单频分量的频率在2倍频内时,FS-EMD就无法分解。为了提高EMD的频率分辨率并使分解方法具有通用性,文中提出了改进的频移经验模态分解（RFS-EMD）算法。此方法增大了信号中组成分量的频率比,且保证频率不翻转,使之可循环使用RFS-EMD算法分解复杂信号。该方法在应用于电力系统低频振荡模态参数的提取时,能较好地提取多个2倍频范围内的低频振荡模态分量的频率、幅值、相位及阻尼比等参数。数值仿真和实例分析均表明了该方法的有效性。

关键词：低频振荡、经验模态分解、频移、改进

所属期刊栏目：36

分类号：TM(电工技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50977059;四川大学青年教师科研启动基金资助项目2012SCU11003

在线出版日期：2012-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：8-13