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FFT结合神经网络的低频振荡主导模式识别  
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【英文篇名】 Power system low frequency oscillation dominant pattern recognition based on FFT and neural network algorithm
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【作者】 马建伟; 竺炜; 曾喆昭; 杨芳;
【英文作者】 MA Jian-wei1; ZHU Wei1; 2; ZENG Zhe-zhao1; YANG Fang1(1.Hunan Province Key Laboratory of Smart Grids Operation and Control; School of Electrical and InformationEngineering; Changsha University of Science and Technology; Changsha 410004; China; 2.China Electric Power Research Institute; Beijing 100192; China);
【作者单位】 长沙理工大学电气与信息工程学院智能电网运行与控制湖南省重点实验室; 中国电力科学研究院;
【文献出处】 电力科学与技术学报 , Journal of Electric Power Science and Technology, 编辑部邮箱 2011年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 Prony; 神经网络; 低频振荡; 模式识别;
【英文关键词】 Prony; neural network; low frequency oscillation; pattern recognition;
【摘要】 为提高电力系统低频振荡主导模式识别的抗噪性,提出一种FFT结合神经网络的识别方法.首先,基于加窗插值FFT算法求解各振荡模式的频率及其能量权重;然后利用神经网络分段逼近低频振荡信号,根据相邻两段的幅值变化求解衰减因子;最后拟合求出低频振荡信号的幅值和相位.仿真结果表明,该方法能可靠、准确地识别低频振荡主导模式,与Prony算法相比具有较好的抗噪性.
【英文摘要】 In order to improve noise immunity of power system low frequency oscillation dominant pattern recognition,a new algorithm based on FFT and neural network is proposed in this paper.Firstly,the frequency and energy weight of the dominant mode can be calculated by using the windowed and interpolated FFT algorithm.Secondly,the neural network method is used to analyze low-frequency oscillation signal,and the damping factor can be calculated based on the variation of amplitude.Finally,the amplitude and phase of l...
【基金】 国家自然科学基金(61040049); 湖南省自然科学基金(11JJ6032); 湖南省科技计划项目(2010FJ4095)
【更新日期】 2012-03-01
【分类号】 TM712
【正文快照】 近年来,随着电力系统的高速发展及快速励磁装置的采用、跨区电网的互联,电力系统中的低频振荡问题越来越突出,已经严重威胁了电网的稳定和安全[1].在低频振荡模式识别方法中,由于低频振荡的机理及其原因有待于深入研究[2],根据单一机理的低频振荡模式识别是不合理的.文献[3]提?

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