基于滑窗FFT算法的低频振荡主导模式识别.pdf

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1、《电气开关》(2014．No．6)69文章编号：1004—289X(2014)06—0069—05基于滑窗FFT算法的低频振荡主导模式识别马建伟，杨芳(1．贵阳供电局，贵州I贵阳550000；2．清远供电局，广东清远511500)摘要：通过分析加窗截断低频振荡信号的频谱分布，提出了基于滑窗FFT算法的主导模式识别方法。该方法通过对滑窗前后相应谱分量变化的分析，就能识别出模式的衰减特性(即阻尼特性)；并针对FFTr算法特有的栅栏效应现象，提出了相应的模式识别方法和步骤。仿真结果表明，该方法可以有效的识别

2、低频振荡特征参数，计算量较少，并对含白噪声的信号具有较好的鲁棒性。关键词：低频振荡；滑窗；频谱分析；FFT算法中图分类号：TM71l文献标识码：ALowFrequencyOscillationModeRecongnitionBasedontheSlidingWindowFFTAlgorithmMAJian—wei，YANGFang(1．GuiyangPowerSupplyBureauGuiyangGuiyang550000，China；2．QingyuanPowerSupplyBureau，Qingy

3、uan511500，China)Abstract：Throughanalysisofthewindowedlowfrequencyoscillationsignal，anewmethodbasedonslidingwindowFFI1algorithmisproposed．Throughslidingafixedwindow．analysingtheamplitudechangeofthecorrespondingspectralcomponents，wecanidentifythedampingch

4、aracteristics；forthebarriereffectoftheFFTalgorithm，thepatternrecogni-tionmethodsandstepsarerespectivelyproposed．Thesimulationresultsshowthatthismethodcaneffectivelyidentifylowfrequencyoscillationcharacteristics，hasalessamountofcalculation，andhasbetterro

5、bustnessforcontainingwhitenoisesigna1．Keywords：lowfrequencyoscillation；slidingwindow；spectrumanalysis；FFTr算法通过指数函数的多阶线性组合拟合采样信号，反1引言映振荡分量的频率和阻尼E7-9]。但其对噪声非常敏电力系统低频振荡的发生机理有待于深入研感，降阶模型的研究成为难题0I“j。HHT算法通过数究]，因此基于单一机理的振荡模式参数辨识是不据的经验模态分解，然后对各固有模态分量进行Hil—准确、不

6、合理的。而直接利用现场实测数据进行低频bert变换，从而提取各振荡参数¨’j。虽可处理非平振荡模式识别分析，则不需要考虑其发生机理和参数稳信号，但其EMD过程可靠性较差，存在着端点效应，模型，是进行电力系统低频振荡主导模式识别的有效过冲现象，难以避免虚假成分，且实时性较差。文方法。目前，基于量测的低频振荡模式识别的方法主献[15—16]提出的基于离散傅里叶的低频振荡分析要有快速傅里叶算法(FFTr)、小波算法、Prony算法、方法，需要多次人为调整窗口长度，以准确识别频率HHT法等。快速傅里叶算法可以

7、通过频谱分析得到值，计算量较大，过程较为繁琐；文献[17—18]采用神信号频率，对含噪信号具有较好鲁棒性，但不能反应振经网络求解低频振荡模式参数，利用递推最小二乘法荡的阻尼特性J。小波算法通过追踪滑动窗口中的进行权值训练，具有较好的抗噪性，但收敛速度受初始小波脊点的变化反映信号的时变特性，具有较好的抗权值设置的影响较大。干扰性J，但存在小波基难以选取的问题J。Prony本文提出了基于滑窗FFT算法的主导模式识别70《电气开关》(2014．No．6)方法。通过对滑窗前后相应谱分量变化的分析，即可3基于滑

8、窗FFT算法的主导模式识别分析求解振荡模式的阻尼特性；只需经过两次快速傅里叶变换，即可较为准确的求解低频振荡的模态参数。并FFT算法是傅里叶变换在工程应用中的实现算针对FFTr算法特有的栅栏效应现象，提出了相应的模法。利用FFI’算法，可以得到对应(c，=2~rn／T的离散式识别方法和步骤。仿真算例中，单模式、多模式低频频谱(其中，n=1，2，3，⋯，Ⅳ，Ⅳ为采样点数，是采样振荡信号分别在无噪和叠加信噪比为15dB的随机白时间)。设被检测信号的角频率为=