基于四阶混合平均累计量的矩阵束算法在低频振荡在线辨识中的应用

被引：16

作者：

胡楠 ^{[1
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李兴源 ^{[1
]}

李宽 ^{[1
]}

穆子龙 ^{[2
]}

朱瑞可 ^{[1
]}

机构：

[1] 四川大学电气信息学院

[2] 重庆市电力公司江北供电局

来源：

中国电机工程学报 | 2013年 / 33卷 / 07期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

广域测量系统; 低频振荡; 四阶混合平均累积量; 矩阵束; 高斯色噪声; 相量测量单元;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2013.07.012

中图分类号：

TM712 [电力系统稳定];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

广域测量系统(wide area monitoring system,WAMS)的发展为电力系统低频振荡在线辨识奠定了基础。WAMS采集的信号含有高斯白噪声,经低通滤波处理后会产生高斯色噪声,因此会对模式识别的准确性产生不利影响。针对这一问题,提出以实测信号的四阶混合平均累计量(fourth-order mixed mean cumulant,FOMMC)的对角切片来代替实测信号,并结合矩阵束(matrix pencil,MP)算法对振荡模式进行识别的方法。仿真结果表明,FOMMC-MP算法能够有效从色噪声环境中辨识出系统主导模态。

引用

页码：53 / 60+19 +19

页数：9

共 8 条

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