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基于自适应神经模糊滤波的低频振荡Prony分析
被引:21
作者
:
侯王宾
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
四川大学电气信息学院
侯王宾
论文数:
引用数:
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机构:
刘天琪
李兴源
论文数:
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引用数:
0
h-index:
0
机构:
四川大学电气信息学院
李兴源
机构
:
[1]
四川大学电气信息学院
来源
:
电网技术
|
2010年
/ 34卷
/ 06期
基金
:
国家科技攻关计划;
关键词
:
低频振荡;
有色噪声;
自适应神经模糊滤波;
改进Prony法;
归一化奇异值法;
D O I
:
10.13335/j.1000-3673.pst.2010.06.012
中图分类号
:
TM712 [电力系统稳定];
学科分类号
:
080802 ;
摘要
:
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点。文中提出一种自适应神经模糊滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用自适应神经模糊滤波对低频振荡信号进行滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析。其中改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定。将该方法用于分析IEEE4机2区系统表明,在有色噪声影响下,该方法仍能相对准确地辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性。
引用
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页码:53 / 58
页数:6
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