电气开关
電氣開關
전기개관
ELECTRIC SWITCHGEAR
2013年
6期
54-58
,共5页
电力系统%低频振荡%白噪声%带宽自适应滤波%Prony
電力繫統%低頻振盪%白譟聲%帶寬自適應濾波%Prony
전력계통%저빈진탕%백조성%대관자괄응려파%Prony
针对传统Prony法在分析低频振荡时对噪声非常敏感的缺点,提出了一种基于带宽分析的余弦基神经网络滤波方法.首先,利用余弦基神经网络逼近低频振荡信号,通过对权值的分析,确定信号有效带宽;然后根据信号带宽进行带通滤波,再将输出信号导入Prony模块分析.其中,针对有效带宽范围的确定,提出了固定带宽与动态带宽的分析方法.分别在脉冲噪声、高频谐波噪声、随机白噪声背景下进行了算例分析,表明了该方法对含噪低频振荡信号具有较好的滤波效果,有效地提高Prony算法的振荡主导模式识别精度.能满足电力系统低频振荡特征分析的需要.
針對傳統Prony法在分析低頻振盪時對譟聲非常敏感的缺點,提齣瞭一種基于帶寬分析的餘絃基神經網絡濾波方法.首先,利用餘絃基神經網絡逼近低頻振盪信號,通過對權值的分析,確定信號有效帶寬;然後根據信號帶寬進行帶通濾波,再將輸齣信號導入Prony模塊分析.其中,針對有效帶寬範圍的確定,提齣瞭固定帶寬與動態帶寬的分析方法.分彆在脈遲譟聲、高頻諧波譟聲、隨機白譟聲揹景下進行瞭算例分析,錶明瞭該方法對含譟低頻振盪信號具有較好的濾波效果,有效地提高Prony算法的振盪主導模式識彆精度.能滿足電力繫統低頻振盪特徵分析的需要.
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