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基于类噪声数据的电力系统低频振荡模态参数辨识

闫红艳 Hwang Jin Kwon 高艳丰

发电技术2022,Vol.43Issue(1):19-31,13.
发电技术2022,Vol.43Issue(1):19-31,13.DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.21083

基于类噪声数据的电力系统低频振荡模态参数辨识

Modal Parameter Identification of Low Frequency Oscillation in Power System Based on Ambient Data

闫红艳 1Hwang Jin Kwon 2高艳丰2

作者信息

  • 1. 河北工程大学水利水电学院,河北省 邯郸市 056038
  • 2. 韩国又石大学能源工程系,韩国 镇川 365-803
  • 折叠

摘要

关键词

低频振荡/类噪声数据/自回归滑动平均(AR-MA)模型/变分模态分解(VMD)/离散傅里叶变换(DFT)曲线拟合

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

闫红艳,Hwang Jin Kwon,高艳丰..基于类噪声数据的电力系统低频振荡模态参数辨识[J].发电技术,2022,43(1):19-31,13.

基金项目

河北省社会科学发展研究课题(20210201316) (20210201316)

河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2021021). (ZD2021021)

发电技术

OACSCDCSTPCD

2096-4528

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