电力自动化设备
電力自動化設備
전력자동화설비
ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT
2007年
4期
64-67,82
,共5页
刘森%赵书强%于赞梅%马燕峰
劉森%趙書彊%于讚梅%馬燕峰
류삼%조서강%우찬매%마연봉
电力系统%低频振荡%Prony算法%小波软阈值%去噪
電力繫統%低頻振盪%Prony算法%小波軟閾值%去譟
전력계통%저빈진탕%Prony산법%소파연역치%거조
提出了一种利用改进的小波软阈值去噪技术,首先对电力系统低频振荡数据进行预处理,然后采用Prony算法提取低频振荡信号特征的分析方法.在分析Prony算法原理的基础上,分析了参数选择对算法的分析速度与精度有较大影响,提出了Prony算法主要参数的选择策略,即信号抽样频率应大于信号最高频率的2倍,以避免频谱混叠;信号时间长度应包含2个周期最低频率的振荡,以提高参数估计精度;模型初始阶数应远大于信号中实际包含的指数项个数,以使最优子集分量逼近观察到的数据.仿真和动模实验结果表明,基于小波预处理技术的Prony算法具有分辨率高、拟合效果好的优点,能满足电力系统低频振荡特征分析的需要.
提齣瞭一種利用改進的小波軟閾值去譟技術,首先對電力繫統低頻振盪數據進行預處理,然後採用Prony算法提取低頻振盪信號特徵的分析方法.在分析Prony算法原理的基礎上,分析瞭參數選擇對算法的分析速度與精度有較大影響,提齣瞭Prony算法主要參數的選擇策略,即信號抽樣頻率應大于信號最高頻率的2倍,以避免頻譜混疊;信號時間長度應包含2箇週期最低頻率的振盪,以提高參數估計精度;模型初始階數應遠大于信號中實際包含的指數項箇數,以使最優子集分量逼近觀察到的數據.倣真和動模實驗結果錶明,基于小波預處理技術的Prony算法具有分辨率高、擬閤效果好的優點,能滿足電力繫統低頻振盪特徵分析的需要.
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