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基于自适应多元变分模态分解的电力系统低频振荡模态辨识
电力系统低频振荡是电力系统中的一种重要问题，它可能导致电力系统的不稳定甚至崩溃，对电网稳定运行和供电可靠性造成严重影响。因此，对电力系统低频振荡的模态辨识具有重要的理论和实际意义。
传统的电力系统低频振荡模态辨识方法主要采用奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）或主成分分析（PrincipleComponentAnalysis,PCA）等线性变换方法。然而，这些方法在处理非线性、非高斯分布的信号时存在一定的局限性。为了克服这些局限性，本文提出了一种基于自适应多元变分模态分解的电力系统低频振荡模态辨识方法。
自适应多元变分模态分解是一种新兴的信号处理方法，它结合了多元统计分析和变分模态分解的优点，可以有效地处理非线性和非高斯分布的信号。该方法首先将信号通过线性变换映射到高维空间，然后利用多元统计分析方法对信号进行降维处理，最后采用变分模态分解方法对信号进行分解。通过对信号的自适应多元变分模态分解，可以得到信号的基模态和共振模态，也就是低频振荡模态。
在本文的研究中，首先对电力系统低频振荡信号进行采集和预处理，然后利用自适应多元变分模态分解对信号进行特征提取。接下来，通过建立电力系统低频振荡的特征向量空间，采用多元统计分析方法对特征向量进行降维处理，并得到信号的基模态和共振模态。最后，利用变分模态分解方法对信号进行分解，得到低频振荡模态。
为了验证所提方法的有效性，本文选取了实际电力系统低频振荡数据进行实验。实验结果表明，基于自适应多元变分模态分解的电力系统低频振荡模态辨识方法可以有效地提取信号的低频振荡模态，并能够准确地刻画电力系统低频振荡的特征。
综上所述，本文提出的基于自适应多元变分模态分解的电力系统低频振荡模态辨识方法在处理非线性和非高斯分布的信号方面具有优势，并在实际应用中取得了较好的效果。该方法为电力系统低频振荡的模态辨识提供了一种新的思路和方法，对电力系统的稳定运行和供电可靠性具有重要的理论和实际意义。