【摘 要】
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低频振荡已经成为目前电力系统运行所面临的严重问题,在大量测噪声条件下,如何通过WAMS(wide ar?ea measurement system)量测值进行精准有效的振荡模态识别至关重要.本文提出
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,国网四川省电力公司电力科学研究院,美国康奈尔大学电气与计算机工程学院
【基金项目】
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国家电网公司科技项目(521999180001)
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低频振荡已经成为目前电力系统运行所面临的严重问题,在大量测噪声条件下,如何通过WAMS(wide ar?ea measurement system)量测值进行精准有效的振荡模态识别至关重要.本文提出了一种新的模态识别方法,通过构造商梯度系统,并追踪与最优参数估计值对应的退化稳定平衡流形进行求解.根据实际系统运行提出了两阶段算法:第一阶段通过改进随机子空间方法获得初始参数辨识值,若不满足残差精度要求,则第二阶段以其为初值通过基于商梯度系统的方法求解.通过在高比例噪声条件下与Prony算法对比,并对IEEE
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