【摘 要】
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基于多点量测数据的低频振荡模态参数辨识方法具有辨识精度高,覆盖模态信息全的特点,但是该方法存在数据量增大,计算时间冗长的问题。针对上述问题,将基于数据缩减技术的改进
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,国网吉林省电力有限公司.吉林供电公司
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基于多点量测数据的低频振荡模态参数辨识方法具有辨识精度高,覆盖模态信息全的特点,但是该方法存在数据量增大,计算时间冗长的问题。针对上述问题,将基于数据缩减技术的改进小波变换参数识别方法应用于电力系统低频振荡参数辨识中。该方法通过对发电机出口有功功率信号的正功率谱密度矩阵进行奇异值分解,有效识别系统的模态阶数。利用奇异值分解将待辨识信号的协方差信号进行数据缩减,充分保留信号的信息量,从而在保证计算合理及精度的前提有效地减少待辨识的数据量,进而利用连续Morlet小波变换识别电力系统低频振荡参数。通过对4机2
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