【摘 要】
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针对传统的矩阵束算法在低信噪比时存在计算数值不稳定、极点提取精确度不高的缺点,提出了一种基于互相关（cross-correlation,CC）优化的改进矩阵束（improved matrix pencil algo
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,武汉大学电气工程学院,国家电网湖北省电力公司荆门供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金（（51207114）,中央高校基本科研业务费专项基金（武汉大学2012207020207）
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针对传统的矩阵束算法在低信噪比时存在计算数值不稳定、极点提取精确度不高的缺点,提出了一种基于互相关（cross-correlation,CC）优化的改进矩阵束（improved matrix pencil algorithm,IMP）算法,应用于电力系统次同步振荡模态辨识,并结合算例与传统的矩阵束算法和改进Prony算法辨识结果进行了比较。结果表明：该方法能快速准确地辨识系统的次同步振荡模态,具有拟合度高、抗噪声能力强的特点,有助于大系统及强噪声背景下次同步振荡模态分析及阻尼控制器的设计研究。
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