一种新型电力系统广域信号的预测补偿方法

摘要

本发明公开了一种新型电力系统广域信号的预测补偿方法，先采用CEEMDAN将PMU量测信号分解为多个具有不同时频特性的IMF分量；再使用C‑C法对各IMF分量进行相空间重构，使用wolf法判断各IMF分量的混沌特性；应用奇异谱分析(SSA)对已判明混沌的各阶分量的进行奇异谱分析与重构，舍弃混沌分量中低奇异值分量对应的噪声，以及低相关性信息；这种分解方案在保持混沌分量的总体趋势的同时，消除极小振幅的快速变化，使混沌分量变得更加平滑，提高预测补偿的精度；采用灰色Verhulst预测方法分别对非混沌分量以及奇异谱分析重构后的混沌分量进行预测，将预测求和后得出统一时标的控制器输入信号，完成对电力系统广域信号的预测补偿。