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
刘天琪
李兴源
机构
[1] 四川大学电气信息学院
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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