基于EEMD和矩阵束算法的低频振荡主导模式识别

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作   者：

雷强;  刘光晔;  朱永强;  廖庭坚; 

作者机构：

湖南大学电气与信息工程学院; 

关键词：

低频振荡;  集合经验模态分解;  主导模式识别;  矩阵束算法;  低信噪比; 

期刊名称：

电力系统保护与控制

基金项目：

基于相对综合动态等值的电力系统电压稳定分析理论与应用

i s s n：

1674-3415

年卷期：

2016 年 44 卷 12 期

页   码：

56-62

摘   要：

传统矩阵束算法在低信噪比时,难以准确辨识出信号参数,误差较大。因此,结合集合经验模态分解(EEMD)和矩阵束算法,提出了一种电力系统低频振荡主导模式识别的新方法。该方法利用EEMD进行平稳化处理,通过互相关系数和信号能量权重找出含有主导模式的IMF分量,并利用矩阵束算法分析得到模态参数,从而扩展了传统矩阵束算法的应用范围。算例分析结果表明,该方法可以较好地适应非线性系统,抗噪声能力较强,在低信噪比时仍然可用于低频振荡主导模式的识别,为电力系统低频振荡问题的研究提供了新思路。