稳态和动态混合信号的在线低频振荡模式辨识方法

被引：5

作者：

徐玉韬 ^{[1
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卢继平 ^{[1
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陈刚 ^{[2
]}

刘贵富 ^{[1
]}

王予疆 ^{[1
]}

何潜 ^{[3
]}

机构：

[1] 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆大学

[2] 南方电网科学研究院

[3] 重庆市电力公司

来源：

电力系统自动化 | 2012年 / 36卷 / 02期

关键词：

低频振荡; 振荡模式; 在线辨识; 高阶自回归滑动平均法; 超高斯信号; 归一化峰度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM712 [电力系统稳定];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对目前自回归滑动平均(ARMA)法结合Prony方法方案存在的扰动检测和算法切换的难题,文中提出并验证了可以基于归一化峰度判断滑动窗内是否包含动态信号的方法,然后提出一种基于归一化峰度在常规ARMA法和高阶ARMA法之间自适应切换的低频振荡模式辨识方案。通过对电网实测信号的分析,将所提出方法与Prony方法和常规ARMA法分析结果进行对比,验证了此方案的可行性。

引用

页码：31 / 35+105 +105

页数：6

共 9 条

[1] 基于ARMA模型的低频振荡模式在线辨识技术研究 [J].