基于数据驱动随机子空间方法在低频振荡辨识中的应用

被引:9
作者
赵书强
张一
马燕峰
机构
[1] 华北电力大学电气与电子工程学院
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助;
关键词
低频振荡; 模态辨识; SSI方法; 消噪; 电力系统;
D O I
暂无
中图分类号
TM712 [电力系统稳定];
学科分类号
摘要
根据WAMS实测数据,对电力系统低频振荡模式进行辨识,对基于数据驱动随机子空间(SSI)辨识方法进行了研究。首先通过小波技术消去信号中的噪声分量,然后消去直流分量。利用处理后的数据构造Hankel矩阵,通过QR分解、SVD分解,利用卡尔曼滤波估计得到系统的随机状态模型,再对状态矩阵进行特征值分解,最终得到系统低频振荡模式参数。利用该方法分别对理想信号、仿真信号、电力系统实测数据进行分析。分析结果表明,基于数据驱动随机子空间方法能够准确辨识出系统主导振荡模式,可以应用于低频振荡模式的在线辨识。
引用
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页数:6
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