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基于约束EKF的低频振荡模态参数辨识
被引:7
作者:

刘亚南
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机构:
江苏方天电力技术有限公司 江苏方天电力技术有限公司

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孙永辉
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机构:
河海大学能源与电气学院 江苏方天电力技术有限公司
机构:
[1] 江苏方天电力技术有限公司
[2] 河海大学能源与电气学院
来源:
关键词:
卡尔曼滤波;
约束方法;
低频振荡;
粒子群算法;
参数辨识;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM712 [电力系统稳定];
学科分类号:
摘要:
低频振荡已成为限制电力系统区域间功率传输能力的突出问题,严重影响了电力系统的安全稳定运行。为了准确有效地提取低频振荡信号所包含的特征信息,分析低频振荡信号模态构成的特点,在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法的基础上,结合信号自身的物理约束,提出一种低频振荡模态参数辨识方法,实现了约束条件下的低频振荡模态参数实时在线辨识。所提方法能有效避免运用EKF算法进行低频振荡模态参数辨识时收敛性差和参数越界的问题,提高低频振荡模态参数辨识的精度。最后,对不同的低频振荡信号进行仿真测试分析,结果表明该约束EKF方法不但能够实现低频振荡模态参数的约束辨识,而且较EKF算法具有更好的收敛性和更高的辨识精度。
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