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彭章刚,周步祥,李世新,王精卫,周海忠,唐浩.基于ICA-EMD和Prony算法的区域电网低频振荡模式分析[J].电测与仪表,2015,52(23):.
PENG Zhanggang,ZHOU Buxiang,LI Shixin,WANG Jingwei,ZHOU Haizhong,TANG Hao.Analysis of Regional Power System Low Frequency Oscillation ModeBased on ICA-EMD and Prony Algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2015,52(23):.
基于ICA-EMD和Prony算法的区域电网低频振荡模式分析
Analysis of Regional Power System Low Frequency Oscillation ModeBased on ICA-EMD and Prony Algorithm
DOI:
中文关键词:  独立分量分析  经验模态分解  Prony算法  振荡模式辨识
英文关键词:independent  component analysis (ICA) ,empirical  mode decomposition (EMD), Prony  algorithm, oscillation  mode identification
基金项目:
                 
作者中文名作者英文名单位
彭章刚PENG Zhanggang1.四川大学 电气信息学院
周步祥ZHOU Buxiang1.四川大学 电气信息学院
李世新LI Shixin1.四川大学 电气信息学院
王精卫WANG Jingwei1.四川大学 电气信息学院
周海忠ZHOU Haizhong1.四川大学 电气信息学院
唐浩TANG Hao1.四川大学 电气信息学院
摘要点击次数: 2218
中文摘要:
      针对互联电网低频振荡频现,已有低频振荡模式分析方法对噪声较为敏感和难以处理非线性、非平稳信号等问题,提出一种基于独立分量分析(ICA)与经验模态分解(EMD)有机结合的Prony关键振荡模式辨识法。通过对观测到的功角信号进行滤波预处理,并对其进行经验模态分解提取得到固有模态函数(IMF),将已得原始固有模态函数白化,接着用独立分量分析处理得到真正的IMF,用Prony算法辨识各IMF分量提取出观测信号中关键振荡模式。研究结果表明,该方法综合利用了ICA的去相关性和噪声抑制优势及EMD对复杂信号的分解能力,克服了Prony算法难以去除噪声和分解频率相近模式的缺陷,有利于提高辨识精度和准确性,更能满足实际应用需求。
英文摘要:
      Due to the issues that low-frequency oscillation occurs frequently in interconnected grid it’s important to analyze the oscillation modes the fluctuation signal contains. In this work, a novel signal analysis method based on the combination of Independent Component Analysis (ICA) and Empirical Mode Decomposition (EMD) and Prony algorithm was presented. Through pretreating the observed power angle signals with filtering operation and its empirical mode decomposition to extract the intrinsic mode function (IMF), then processing the IMFs with whitening method, followed by using independent component analysis to get true IMFs, finally extract key oscillation modes from each IMF by Prony algorithm. Simulation results show that this method merged the advantages of both ICA and EMD which showed more competitiveness over the previous method, and help to improve the precision and accuracy of identification, to better meet the needs of practical application.
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