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基于慢同调理论和希尔伯特-黄变换的发电机在线同调识别
被引:16
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[1] 北京交通大学电气工程学院
来源:
基金:
高等学校博士学科点专项科研基金;
中央高校基本科研业务费专项资金资助;
关键词:
电力系统;
慢同调分群;
希尔伯特-黄变换;
同调识别;
广域测量系统;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM31 [发电机、大型发电机组(总论)];
学科分类号:
摘要:
提出一种在线同调机群识别方法。根据慢同调分群算法确定线性化系统的最优慢同调聚合分群数,根据分群矩阵的相关系数、振荡模式的参与因子,以及广域测量系统提供的功角信息,利用希尔伯特-黄变换提取发电机的振荡模式能量谱,实现扰动后的发电机群的同调识别。通过WSCC系统和新英格兰10机39节点系统的仿真实验验证所提方法的适用性和有效性,该方法能全面反映系统在受扰后的动态特性和系统的非线性时变特性。
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金宇清
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不详 浙江大学电气工程学院

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鞠平
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不详 浙江大学电气工程学院

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李天云
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东北电力大学电气工程学院 广东电网公司佛山供电局

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机构: 西安交通大学电气学院电器教研室

王建华
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机构: 西安交通大学电气学院电器教研室

宋政湘
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耿英三
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戴晨松
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机构: 电力自动化研究院!南京

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机构: 电力自动化研究院!南京

薛禹胜
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机构: 电力自动化研究院!南京