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基于改进Prony算法的电力系统低频振荡模式识别

唐颖杰  竺炜  谭喜意  
【摘要】:提出了一种新的用于电力系统低频振荡模式识别的改进Prony算法。将待求振荡幅值作为权值,基于神经网络训练,避免了实际计算中矩阵病态导致不可逆,或通过矩阵求逆计算幅值和相位时精度不高的问题;克服了传统Prony算法抗干扰较差的问题。仿真结果表明,该改进算法能够有效地去除干扰,可靠、准确地识别主导模式,且计算量少。在振荡信号中含有噪声以及采样点数多采样率较高的情况,该算法具有较大的优势。因此在电力系统低频振荡的识别方面具有较大的应用价值。

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