基于FastICA技术与TLS-ESPRIT方法的电力系统低频振荡模态辨识

作     者：张程 刘佳静 匡宇 邱炳林 ZHANG Cheng;LIU Jiajing;KUANG Yu;QIU Binglin

作者机构：福建工程学院电子电气与物理学院福州350118 智能电网仿真分析与综合控制福建省高校工程研究中心福州350118 

出 版 物：《高电压技术》 (High Voltage Engineering)

年 卷 期：2021年第47卷第6期

页      面：2214-2222页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金(51977039) 福建工程学院科研启动基金(GY-Z18060) 

主　　题：电力系统 低频振荡 快速独立分量分析 TLS-ESPRIT算法 模态辨识 噪声干扰 

摘      要：对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)联合起来。首先运用FastICA技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理而达到降噪效果,而后将处理后的信号作为新的输入信号利用TLS-ESPRIT算法进行估计辨识,从而得到各个模态特征参数。通过对理想信号、EPRI-36机系统和电网实测信号仿真验证了所提方法的有效可行性,不但能够有效抑制噪声并准确地辨识低频振荡参数,而且在抗干扰性和提取精度上与传统辨识方法相比来说是有一定优势的。