【摘 要】
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研究低频振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡监视的重要理论基础。文章基于Prony算法,结合变量投影（VP）,采用奇异值分解（SVD）,应用可分离最小二乘,辨识出Prony算法数学模型
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61203106）,国家自然科学基金重点资助项目（50837001）
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研究低频振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡监视的重要理论基础。文章基于Prony算法,结合变量投影（VP）,采用奇异值分解（SVD）,应用可分离最小二乘,辨识出Prony算法数学模型参数,不仅避免了传统Prony算法矩阵求逆困难和误差较大的问题,而且降低了参数空间的维数,简化了搜索空间的拓扑结构,增强了模式识别的抗噪性能和运算速度。仿真结果表明,该算法提高了电力系统低频振荡模式识别的效率和精度。
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