基于NExT-ERA与SSI-DATA环境激励下的低频振荡辨识方法比较

被引:11
作者
高洁 [1 ]
李群湛 [1 ]
汪佳 [2 ]
王燕 [1 ]
周阳 [1 ]
机构
[1] 西南交通大学电气工程学院
[2] 不详
基金
国家自然科学基金重点项目;
关键词
低频振荡; 环境激励; 在线模态辨识; 自然激励技术; 特征系统实现算法; 随机子空间算法;
D O I
10.16081/j.issn.1006-6047.2016.01.013
中图分类号
TM712 [电力系统稳定];
学科分类号
摘要
随着广域测量系统的应用,采用环境激励下相量测量单元量测得到的类噪声信号进行低频振荡在线模态辨识具有很好的应用前景。针对NEx T-ERA以及SSI-DATA 2种环境激励下的低频振荡辨识方法进行性能评估。简要回顾2种算法的基本原理;基于算法中关键参数以及仿真条件设置不同的评估标准,通过仿真算例的模态参数辨识对2种算法的性能进行分析比较;对2种算法各自的优点和适用性进行评估与总结。
引用
收藏
页码:89 / 96
页数:8
相关论文
共 11 条
[1]   基于多类型受扰轨迹的电力系统低频振荡分析 [J].
郝思鹏 ;
楚成彪 ;
张仰飞 ;
阚建飞 .
电力自动化设备, 2014, 34 (12) :52-57
[2]   基于EEMD-NExT的低频振荡主导模式工况在线辨识与预警 [J].
汪颂军 ;
刘涤尘 ;
廖清芬 ;
周雨田 ;
王亚俊 ;
王乙斐 ;
赵一婕 .
电力自动化设备, 2014, 34 (12) :111-116+122
[3]   基于动态响应的机电振荡特征识别与能控性评估方法 [J].
杨德友 ;
蔡国伟 ;
陈家荣 .
电力自动化设备, 2014, 34 (02) :54-60
[4]   基于改进随机子空间法和稳定图技术的电力系统低频机电振荡特征识别 [J].
倪敬敏 ;
沈沉 ;
刘锋 .
中国科学:技术科学, 2012, 42 (06) :686-696
[5]   基于广域测量信息在线辨识低频振荡 [J].
鞠平 ;
谢欢 ;
孟远景 ;
代飞 ;
鄢安河 ;
孙素琴 ;
范斗 ;
吴峰 ;
张保会 .
中国电机工程学报, 2005, (22) :59-63
[6]   基于环境激励的模态参数辨识方法综述 [J].
续秀忠 ;
华宏星 ;
陈兆能 .
振动与冲击, 2002, (03) :3-7+91
[7]  
基于环境激励的大型土木工程结构模态参数识别研究[D]. 叶锡均.华南理工大学. 2012
[8]  
随机子空间方法在桥梁模态参数识别中的应用研究[D]. 常军.同济大学. 2006
[9]  
基于随机子空间法的梁桥模态参数识别[D]. 刘东霞.西南交通大学. 2008
[10]  
动态电力系统的理论和分析[M]. 清华大学出版社 , 倪以信等著, 2002