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基于NExT-ERA与SSI-DATA环境激励下的低频振荡辨识方法比较
  • ISSN号:1006-6047
  • 期刊名称:《电力自动化设备》
  • 时间:0
  • 分类:TM712[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]西南交通大学电气工程学院,四川成都610031, [2]四川省电力公司计量中心,四川成都610045
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(U1134205);国家自然科学基金面上项目(51177139)
中文摘要:

随着广域测量系统的应用,采用环境激励下相量测量单元量测得到的类噪声信号进行低频振荡在线模态辨识具有很好的应用前景。针对NEx T-ERA以及SSI-DATA 2种环境激励下的低频振荡辨识方法进行性能评估。简要回顾2种算法的基本原理;基于算法中关键参数以及仿真条件设置不同的评估标准,通过仿真算例的模态参数辨识对2种算法的性能进行分析比较;对2种算法各自的优点和适用性进行评估与总结。

英文摘要:

Along with the application of wide-area measurement system,it is of good application prospect to apply the noise-like signals measured by the phasor measurement units under ambient excitation to online identify the modes of low-frequency oscillation. The performances of low-frequency oscillation identification based on NExT-ERA and SSI-DATA ambient excitation methods are assessed. The basic principles of two corresponding algorithms are briefly reviewed,different assessment criteria are set according to their key parameters and simulation conditions,their performances are compared based on the simulative results of modal parameter identification,and their merits and applicability are summarized.

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期刊信息
  • 《电力自动化设备》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国华电集团公司
  • 主办单位:南京电力自动化研究所 国家电力公司南京电力自动化研究所有限公司 国电南京自动化股份有限公司
  • 主编:吴济安
  • 地址:南京高新技术产业开发区星火路8号
  • 邮编:210032
  • 邮箱:epae@sac-china.com
  • 电话:025-83418700-3321 83420237
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-6047
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1318/TM
  • 邮发代号:28-268
  • 获奖情况:
  • 第三届华东地区优秀期刊,中国电力报刊协会优秀期刊,江苏期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:29852