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基于原子稀疏分解的低频振荡模态参数辨识方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
李勋;龚庆武;贾晶晶;肖辉
通讯作者:
Li, X.
作者机构:
[贾晶晶; 肖辉; 李勋; 龚庆武] Wuhan University, Wuhan 430072, China
[肖辉] Changsha University of Science and Technology, Changsha 410004, China
通讯机构:
[Li, X.] W
Wuhan University, Wuhan 430072, China
语种:
中文
关键词:
原子稀疏分解;低频振荡;模态参数;振荡模式;Prony分析;时频分布
关键词(英文):
Atomic sparse decomposition;Low-frequency oscillation;Modal parameters;Oscillation mode;Prony analysis;Time-frequency distribution
期刊:
电工技术学报
ISSN:
1000-6753
年:
2012
卷:
27
期:
9
页码:
124-133
基金类别:
中央高校基本科研业务费专项资金(201120702020012); 湖南省科技计划(2012FJ4128)资助项目;
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
电气与信息工程学院
摘要:
为克服传统特征分析法不适合分析大规模高阶系统,而傅里叶算法和Prony算法等线性化方法又难以处理非平稳信号的缺点,本文将一种新的处理非线性、非平稳信号方法——原子稀疏分解法应用于电力系统低频振荡模态参数识别。该方法利用匹配追踪(MP)算法将初始信号从Gabor原子库中分解得到最佳匹配原子,并采用伪牛顿法对参变量进行优化,进而求出衰减正弦量原子的参变量,最终完成整个低频振荡模态参数的提取过程。仿真结果表明该方法的可行性和有效性,为电力系统稳定分析提供一种全新的途径和方法。
摘要(英文):
For the traditional eigenvalue analysis method is not suitable for analyzing the large scale high-order system and the Fourier method and Prony algorithm are incapable of dealing with nonstationary signals, a novel method, atomic sparse decomposition, is introduced in this paper which is invented to deal with nonlinear or nonstationary signals to the analysis of low-frequency oscillations. This method obtains the optimal atom from a signal by using matching pursuits (MP) algorithm with the Gabor dictionary, and makes a search for parameters using the Newton-like method and finally identified t...

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