【摘 要】
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将Hilbert-Huang变换（HHT）算法和Prony算法相结合进行电力系统低频振荡模式识别。利用HHT算法对实测信号进行经验模态分解,使之分解成处于不同频率的固有模态函数（IMF）;然后根据H
【机 构】
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上海电机学院电气学院,上海电机学院电子信息学院
【基金项目】
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上海市教育委员会科研创新项目资助(11YZ267)
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将Hilbert-Huang变换（HHT）算法和Prony算法相结合进行电力系统低频振荡模式识别。利用HHT算法对实测信号进行经验模态分解,使之分解成处于不同频率的固有模态函数（IMF）;然后根据Hilbert变换,分析IMF分量的频率和相位,提取出含主导低频振荡模式的IMF;利用Prony算法对含低频振荡模式的IMF进行分析,提取出低频振荡模态参数,准确识别低频振荡模态。通过算例分析,证明了该方法可提高模态识别的精确性,验证了提取低频振荡模态参数的有效性。
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