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基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析

侯王宾 刘天琪 李兴源

基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析

侯王宾, 刘天琪, 李兴源
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  • 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.因此提出一种经验模态分解滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法.该方法先用经验模态分解对低频振荡信号进行自适应滤波,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.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE 4机系统振荡信号,并与基于低通滤波器的Prony分析进行比较.结果表明,在较大噪声环境下,该方法仍然能相对准确的辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性.
    • 基金项目: 国家科技支撑计划项目(批准号:2008BAA13B01)资助的课题.
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    [4]Zhang X D 2002 Modern Signal Processing (2nd ed) (Beijing: Tsinghua University Press) p119—125 (in Chinese)[张贤达 2002 现代信号处理(第二版)(北京:清华大学出版社)第119—125页]

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    [5]Grund C E, Paserba J J, Hauner J F , Nilsson S 1993 IEEE Trans on Power Systems 8 964

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    [6]Johnson M A, Zarafonitis I P, Call Igaris M 2000 Proceedings of IEEE Power Engineering Society Summer Meeting Seattle , WA , USA. Piscataway, NJ, USA Jul 16-20, 2000 p1918

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    [7]Xiong J J,Xing W R,Wan Q L 2008 Journal of Southeast University (Sci&Tech). 38 64 (in Chinese)[ 熊俊杰、邢卫荣、万秋兰 2008 东南大学学报(自然科学版) 38 64]

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    ]Li Q 2008 Master. Dissertation (Wuhan: Central China Normal University) (in Chinese)[李卿 2008 硕士学位论文 (武汉:华中师范大学)]

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    ]Yang Y F,Wu Y F,Ren X M,Qin W Y,Zhi X Z,Qiu Y 2008 Acta Phys. Sin. 58 3742(in Chinese)[杨永锋、吴亚锋、任兴民、秦卫阳、支希哲、裘焱 2008 物理学报 58 3742]

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    ]Gong Z Q,Zhou M W,Gao X Q,Dong W J 2005 Acta Phys. Sin. 54 3947(in Chinese)[龚志强、邹明玮、高新全、董文杰 2005 物理学报 54 3947]

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    ]Yang Y F, Ren X M,Qin W Y, Wu Y F,Zhi X Z 2008 Acta Phys. Sin. 57 6139 (in Chinese)[杨永锋、任兴民、秦卫阳、吴亚锋、支希哲 2008 物理学报 57 6139]

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    ]Xiong J J,Wan Q L, Zheng S J, Xu X 2007 Jiangxi Electric Power 31 16 (in Chinese) [熊俊杰、万秋兰、郑蜀江、徐贤 2007 江西电力 31 16]

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    ]Kundur P 1994 Power system stability and control(1st ed) (New York: McGraw-Hill Inc)

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    ]Xu Z 2004 Dynamic behavior analysis of AC-DC power system(1st ed)(Beijing: Machinery Industry Press)p153—155(in Chinese) [徐政 2004 交直流电力系统动态行为分析(第一版)(北京:机械工业出版社)第153—155页]

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出版历程
  • 收稿日期:  2009-06-24
  • 修回日期:  2009-09-01
  • 刊出日期:  2010-05-15

基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析

  • 1. 四川大学电气信息学院,成都 610065
    基金项目: 

    国家科技支撑计划项目(批准号:2008BAA13B01)资助的课题.

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.因此提出一种经验模态分解滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法.该方法先用经验模态分解对低频振荡信号进行自适应滤波,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.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE 4机系统振荡信号,并与基于低通滤波器的Prony分析进行比较.结果表明,在较大噪声环境下,该方法仍然能相对准确的辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性.

English Abstract

参考文献 (19)

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