基于Prony算法的电力系统低频振荡在线辨识研究

摘要

研究在线的振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡在线监视以及广域阻尼控制的重要理论基础。本论文在分析Prony算法基本原理的基础上，提出了主要参数的选择策略。考虑到该算法对噪声敏感，采用了改进的小波阈值去噪技术对数据进行预处理，提高了信噪比，减小了噪声对Prony分析结果的影响。由于该方法计算效率低，不适合在线分析，提出了一种适于低频振荡在线应用的改进方法。该方法首先对待分析数据进行预处理，然后对模型有效阶数确定和相应参数的估计进行了改进。算例仿真验证了该算法具有噪声抑制能力强、系统定阶性能好以及计算速度快等优点，能够满足电力系统低频振荡在线辨识的需要。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引言

1.1课题研究的意义

1.2低频振荡问题的研究现状

1.2.1低频振荡的机理

1.2.2研究方法

1.3 Prony方法在低频振荡分析中的研究现状

1.4本文主要工作

第二章Prony法在低频振荡辨识中的应用

2.1引言

2.2 Prony算法理论分析

2.3 Prony算法的参数选择策略

2.3.1采样频率的选取

2.3.2时间长度的选取

2.3.3模型有效阶数的选取

2.4 Prony算法与各种常用信号分析算法的比较

2.4.1傅立叶变换

2.4.2小波分析方法

2.4.3 Prony分析方法

2.5 Prony算法分析算例

2.5.1 MATLAB仿真环境

2.5.2仿真模型的分析

2.6本章小结

第三章基于小波预处理技术的低频振荡Prony分析

3.1引言

3.2小波变换在信号去噪中的应用

3.2.1小波的分解与重构

3.2.2小波去噪的基本原理

3.2.3小波去噪方法

3.3小波软阈值数据预处理技术应用于Prony分析

3.3.1小波软阈值去噪技术

3.3.2 Prony方法计算步骤

3.4仿真与动模试验分析

3.4.1加噪声的理想信号的Prony分析

3.4.2低频振荡仿真数据的Prony分析

3.4.3动模实验数据分析

3.5本章小结

第四章基于改进Prony算法的低频振荡在线辨识

4.1引言

4.2 Prony分析方法

4.3改进Prony算法

4.3.1传统Prony方法的数学描述

4.3.2模型有效阶数确定

4.3.3 AR参数估计

4.3.4数据预处理

4.4仿真算例

4.4.1加噪声的理想信号Prony分析

4.4.2电力系统仿真数据的Prony分析

4.5本章小结

第五章结论

参考文献

致谢

在学期间发表的学术论文和参加科研情况