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=

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