基于WAMS的低频振荡模式识别方法研究

【摘要】研究低频振荡模式识别方法是实现电力系统低频振荡在线监测以及广域阻尼控制的重要理论基础。在众多的低频振荡模式识别方法中,基于广域测量系统的信号分析方法逐渐成为分析低频振荡现象的主流,而其中的Prony方法具有独特的优势,通过比较后,本文选择Prony方法作为分析低频振荡模式的主要方法。但传统Prony法对输入信号的要求很高,对数据噪声非常敏感,本文在分析Prony算法基本原理的基础上,针对Prony方法对噪声敏感的缺点,主要研究了如下内容：首先对Prony算法的参数选择进行分析,并且针对Prony算法对噪声敏感以及不能反映非平稳信号的不足,引入经验模态分解算法和小波去噪技术作为预处理技术。其次介绍了经验模态分解算法及其处理非平稳信号的能力,解决了Prony算法不能处理非平稳信号的弱点。通过能量权重比找出含有主导振荡模式的IMF,然后利用Prony算法对其进行模式识别,扩展了Prony法应用范围。算例结果表明了基于EMD的Prony算法在提取低频振荡模态参数的有效性和可行性。最后基于实际工程中噪声的存在,提出一种新的预处理方法,将EMD和小波方法相结合来处理测试信号,再进行Prony分析,很好的解决了Prony算法的不足,预处理结果比直接EMD和直接小波阈值去噪效果更好。仿真结果表明,经过预处理方法后的信号再通过Prony算法能够成功识别出待测信号的振荡模式,验证了新方法的可行性。
【作者】吕星；
【导师】李战明；邵冲；
【作者基本信息】兰州理工大学，控制理论与控制工程，2014，硕士
【关键词】低频振荡；广域测量系统；Prony；EMD；预处理；

【参考文献】
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