Prony方法和ARMA法在低频振荡模式辨识中的适用性比较

被引：38

作者：

吴超 ^{[1
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陆超 ^{[1
]}

韩英铎 ^{[1
]}

吴小辰 ^{[2
]}

柳勇军 ^{[2
]}

机构：

[1] 清华大学电机工程与应用电子技术系电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室

[2] 南方电网技术研究中心

来源：

电力自动化设备 | 2010年 / 30卷 / 03期

关键词：

低频振荡; 模式辨识; 适用性; Prony方法; ARMA法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM711 [网络分析、电力系统分析];

学科分类号：

083903 [网络与系统安全];

摘要：

Prony方法和自回归滑动平均(ARMA)法是2种典型的电力系统低频振荡特征参数辨识方法,提出对这2种方法进行不同类型信号适用性的比较研究。在介绍2种方法基本原理的基础上,对比得出其在信号建模思想、模型参数估计原则上存在区别,进一步将这2种方法应用于处理36节点系统仿真明显扰动激励后系统响应信号和类噪声信号,对低频振荡模式辨识结果进行系统性研究。分析结果表明,ARMA法具有更好的适用性。

引用

页码：30 / 34

页数：5

共 7 条

[1]

计及模型定阶的低频振荡模式类噪声信号辨识 [J].