基于形态滤波和Prony算法的低频振荡模式辨识的研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Research on identifying low frequency oscillation modes based on morphological filtering theory and Prony algorithm
针对传统Prony方法对噪声敏感导致辨识精度不高的问题，提出了一种基于形态滤波和Prony算法相结合的低频振荡模式辨识的方法，实现了在有混合噪声干扰情况下低频振荡模式的准确辨识。基于数学形态学，设计了一种基于半圆形结构元素的形态滤波器，在选取合适的元素尺寸情况下，可以有效滤除混合噪声。对于去噪声之后的信号采用Prony算法进行辨识，可准确获取低频振荡各个模式参数。通过Matlab进行算例仿真，表明了对电力信号进行预处理的必要性以及所提出的方法能相…查看全部>>
A method based on morphological filtering theory and power algorithm is put forward to identify low frequency oscillation modes, aiming at how to avoid the limitation of Prony methods that is sensitive to noise thus to cause the inaccuracy. It realizes accurate identification of oscillation modes in the condition of fixed noises. A morphology filter, which is based on mathematical morphology and hemicycle structure element is designed to effectively suppress…查看全部>>
李安娜;吴熙;蒋平;徐钢;王成亮
东南大学电气工程学院，江苏 南京210096东南大学电气工程学院，江苏 南京210096东南大学电气工程学院，江苏 南京210096江苏方天电力技术有限公司，江苏 南京 211102江苏方天电力技术有限公司，江苏 南京 211102
信息技术与安全科学
低频振荡数学形态学滤波Prony算法模式辨识
low frequency oscillationmorphology filterProny algorithmoscillation mode identification
《电力系统保护与控制》 2015 (3)
计及多种不确定性的风电次同步振荡分析及其控制策略研究
137-142,6
国家自然科学基金(51407028)；江苏省自然科学基金(BK20140633)This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No.51407028) and Natural Science Foundation of Jiangsu Province (No. BK20140633)
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