基于EEMD-NExT的低频振荡主导模式工况在线辨识与预警

摘要：

结合集合经验模式分解(EEMD)和自然激励技术(NExT),基于广域测量系统(WAMS)的动态量测信息,提出低频振荡主导模式识别方法.该方法借助EEMD处理非平稳信号,利用EEMD时空滤波器、互相关系数和信号能量权重筛选出主导模式分量;通过NExT求互相关函数,并利用Teager能量算子识别时变幅值和频率,采用信号能量分析法辨识阻尼比并应用于预警系统.算例仿真结果表明,所提方法能够实时准确地辨识出系统的主导模式信息,且无需人工激励并剔除虚假模式,同时具有较强的抗噪性能.

关键词：集合经验模式分解、自然激励技术、工况模式分析、低频振荡、主导模式识别、稳定性

所属期刊栏目：34

分类号：TM712(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划项目2011AA-05A119;国家电网公司大电网重大专项资助项目课题SGCC-MPLG029-2012;the National High Technology Research and Development Program of China863 Program2011AA-05A119;State Grid Corporation of China,Major Projects on Planning and Operation Control of Large Scale GridSGCC-MPLG029-2012

在线出版日期：2015-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：111-116,122