基于分布式计算的低频振荡辨识装置.pdf
新月****姐a
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基于分布式计算的低频振荡辨识装置.pdf
本发明公开了一种基于分布式计算的低频振荡辨识装置,包括采集原始数据并对采样数据进行预处理的采样单元、对采样数据进行计算与分析的算法软件单元、将算法软件单元提供的信号特征量与数据集中器进行数据交互的数据管理单元、进行文件管理、网络通信、人机交互的实现装置系统管理单元、将数据进行统一建模并提供数据交互标准的通信系统。本发明的优点是:基于装置本身采集的数据资源,在装置上基于多信号Prony算法进行低频振荡的分布式计算和分析,减轻主站计算压力和软硬件开销的同时,实现了对电力系统低频振荡更为快速、精确的实时辨识。
基于FastICA与TLS-ESPRIT的电力系统低频振荡模态辨识方法.pdf
本发明公开基于FastICA与TLS‑ESPRIT的电力系统低频振荡模态辨识方法,获取低频振荡信号进行零均值化和白化处理;构建分离矩阵并计算分离矩阵的逆矩阵;进行迭代循环,更新分离矩阵;判断为收敛后将利用FastICA恢复的信号作为新的主导信号进行采样;针对新的主导信号进行TLS‑ESPRIT分析,计算各个振荡模式的频率、衰减因子、幅值和相位。本发明不仅能够在噪声干扰的情况下较好地保留信号原有特征,提高信噪比;而且辨识准确且精度较高,能够较准确且全面地反应出低频振荡信号特性,因此其在低频振荡预警及阻尼控制
基于EEAC理论分析低频振荡.pdf
第33卷第4期Vol.33No.42009年2月25日Feb.25,2009基于EEAC理论分析低频振荡郝思鹏1,2,薛禹胜2,1,张晓明3,庞晓艳3(1.东南大学电气工程学院,江苏省南京市210096;2.国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司,江苏省南京市210003;3.四川省电力公司,四川省成都市610041)摘要:扩展等面积准则(EEAC)通过互补群惯量中心—相对运动(CCCOI2RM)变换,将多机系统受扰轨迹映射为一系列时变单机无穷大(TV2OMIB)系统的映象轨迹,并解耦各振荡模式的信息,进而
基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法.pdf
本发明公开了一种基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法,包括步骤:1)采用双协方差的随机子空间处理电力系统类噪声信号,得到两组特征的极点,定义为验证组H<base:Sub>1</base:Sub>和参考组H<base:Sub>2</base:Sub>;2)对两组极点的同阶极点进行筛选,得到物理极点,构成稳定图;3)对筛选得到的物理极点进行系统聚类,获得最终的真实模态参数。本发明突破现有识别方法数据量不足以及无法自动定阶的缺点,利用双协方差随机子空间和系统聚类方法,实现高效准确的事前低频振荡参数
一种电力系统低频振荡模态辨识方法.pdf
本发明涉及一种电力系统低频振荡模态辨识方法。该方法首先运用RobustICA技术对含噪的电力系统低频振荡信号进行预处理,达到去噪的目的;再将去噪后的电力系统低频振荡信号用EMO‑TLS‑ESPRIT方法进行辨识,从而获取低频振荡各个模态参数。在定阶问题上引入精确模态阶数(exactmodeorder,EMO)的定阶方法,综合考虑奇异值变化规律和数值大小的因素,能够克服人为选取阈值的不足,提高辨识的精度。本发明方法具有抗噪性能好,拟合精度高等优点,具有较强的实用性,能够实现在线辨识。