[發明專利]基于MEEMD-Prony聯合算法的電力系統低頻振蕩特征參數提取方法有效
| 申請號: | 202110056660.1 | 申請日: | 2021-01-15 |
| 公開(公告)號: | CN112670990B | 公開(公告)日: | 2022-07-12 |
| 發明(設計)人: | 張程;劉佳靜;林谷青;匡宇;邱炳林 | 申請(專利權)人: | 福建工程學院 |
| 主分類號: | G06F17/40 | 分類號: | G06F17/40;H02J3/00;G01R31/00 |
| 代理公司: | 福州君誠知識產權代理有限公司 35211 | 代理人: | 戴雨君 |
| 地址: | 350000 福建*** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 meemd prony 聯合 算法 電力系統 低頻 振蕩 特征 參數 提取 方法 | ||
1.基于MEEMD-Prony聯合算法的電力系統低頻振蕩特征參數提取方法,其特征在于:其包括以下步驟:
步驟1,在原始信號中加入2組振幅和標準差都相等且方向相反的白噪聲,得到添加了噪聲的信號si+(t)和si-(t)
步驟2,將si+(t)和si-(t)分別進行經驗模態分解得到一系列IMF分量Iij+(t)和Iij-(t);步驟2的分解公式(2)如下:
其中,Iij(t)表示第i個信號的第j階分量;n為分解的IMF個數;
步驟3,采用集成方法求此階IMF分量Ij(t),
步驟4,判斷Ij(t)熵值是否大于MEEMD設定值θ;是則,顯示異常并執行步驟1;否則,執行步驟5;
步驟5,將各個信號分量從原始信號中分離得出剩余的殘量r(t);
步驟6,將剩余殘量r(t)剔除后,重構所有的IMF分量;
步驟7,把重構信號作為新的輸入信號通過Prony算法的分析,最后提取該低頻振蕩各個模態的特征參數;具體步驟為:
步驟7-1,構造P維數學模型并變換推出差分方程,差分方程為:
其中,為實際采樣信號x(n)的近似;P為模型階數;n=0,1,...,N-1;ak為a矩陣中第k行系數;
步驟7-2,對參數a1進行最小二乘法處理得到線性矩陣;
步驟7-3,求解Prony法式方程得到差分方程中a矩陣中的系數a1,a2,…,ap;
步驟7-4,求解此特征多項式1+a1z-1+…apz-p=0得到Prony特征根zi,其中i=1,2,...,p;
步驟7-5,計算低頻振蕩模態信息,其計算公式如下:
其中,Ai表示幅值;θi表示相位;fi表示頻率、αi表示阻尼;bi為參數列矩陣;Zi為上面所求的特征根;Im()表示取虛部;Re()表示取實部;△t表示間隔采樣時間。
2.根據權利要求1所述的基于MEEMD-Prony聯合算法的電力系統低頻振蕩特征參數提取方法,其特征在于:步驟4中θ=0.6。
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