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基于可调Q因子小波变换与稀疏时域法的电力系统低频振荡模态辨识
文献摘要：
对于目前电力系统低频振荡模式识别和参数提取中的噪声干扰等问题,提出一种新的提取低频振荡关键模态参数的方法,将可调Q因子小波变换(Tunable Q factor Wavelet Transform,TQWT)和稀疏时域法(Sparse Time Domain method,STD)进行联合.首先运用TQWT技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理,达到降噪的目的.而后将处理后的信号作为新的输入信号,利用稀疏时域法进行振荡模态及其参数的辨识,其输入信号的采集既可单点测量也可多点测量.通过对测试信号和EPRI-36机系统仿真验证了所提方法的优越性,能够在信噪比较低的环境下对噪声进行有效抑制而准确地辨识出系统的振荡模态参数.与传统方法相比具有更好的抗噪能力,所提方法辨识过程中所需时间更短且辨识出的参数也更为准确.
文献关键词：
电力系统;低频振荡;可调Q因子小波变换;稀疏时域法;随机减量法;振荡模态参数
中图分类号：
作者姓名：
张程;邱炳林
作者机构：
福建工程学院电子电气与物理学院,福建 福州 350118;智能电网仿真分析与综合控制福建省高校工程研究中心,福建 福州 350118
文献出处：
引用格式：
[1]张程;邱炳林-.基于可调Q因子小波变换与稀疏时域法的电力系统低频振荡模态辨识)[J].电力系统保护与控制,2022(13):63-72
A类：
稀疏时域法
B类：
小波变换,电力系统低频振荡,模态辨识,振荡模式,模式识别,参数提取,噪声干扰,Tunable,Wavelet,Transform,TQWT,Sparse,Time,Domain,method,STD,广域测量,降噪,单点测量,EPRI,机系统,系统仿真,仿真验证,振荡模态参数,随机减量法
AB值：
0.287078
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