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期刊文章详细信息

基于窗口滑动改进Prony算法的电力系统低频振荡识别  ( EI收录)  

A Moving-window Prony Algorithm for Power System Low Frequency Oscillation Identification

  

文献类型:期刊文章

作  者:丁蓝[1] 薛安成[1] 李津[1] 王金萍[2] 韩福坤[3] 王茂海[3]

机构地区:[1]华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室,北京市102206 [2]华北电力科学研究院,北京市100045 [3]华北电力调度通信中心,北京市100053

出  处:《电力系统自动化》

基  金:国家自然科学基金资助项目(50707035;50920105705;50837002);国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB219704);高等学校学科创新引智计划("111"计划)(B08013);华北电力大学博士基金资助项目(200822003)~~

年  份:2010

卷  号:34

期  号:22

起止页码:24-28

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20105113511995)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:Prony算法是获取电力系统低频振荡信息的有效方法。针对传统Prony方法只能选取局部信号进行分析且对噪声敏感的问题,提出了固定窗长滑动的改进措施,进而应用于电力系统低频振荡识别中。与传统方法相比,改进的Prony方法通过对信号采取滑动窗口处理,即将拟合目标函数由局部误差平方最小变为分窗口误差平方和最小,从而能够计及较长时间内的误差平均效应,因而具有抗噪声能力强、不受信号长度影响的特点。基于DSATools的仿真分析证实了窗口滑动的改进Prony算法能有效识别低频振荡模式,并且该方法在含噪声环境下仍然能够保持较高的准确性。

关 键 词:低频振荡 PRONY方法 窗口滑动  噪声 误差  

分 类 号:TM712]

参考文献:

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同被引文献:

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