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随机数据驱动下基于SDMD的机电振荡参数辨识

作者:杨德友; 李音璇; 楚帅; 李燕滨随机数据小干扰稳定参数辨识sdmd

摘要:随机响应数据蕴含丰富的系统工况信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行系统小干扰稳定分析。对环境激励电力系统随机响应进行建模,在此基础上提出了基于子空间动态模式分解的机电振荡参数辨识方法。SDMD辨识算法用于非线性随机动力系统的Koopman分析,利用截断的奇异值分解实现动态低秩近似,使系统维数大大降低,同时该算法可以有效地克服动态模式分解方法可能导致辨识结果产生偏差以及模态混合等问题。基于IEEE4机2区系统和IEEE16机5区系统进行仿真,并将该方法辨识结果与其他方法辨识结果进行对比和分析,验证了所提方法的可行性和有效性。

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智慧电力

《智慧电力》(月刊)创刊于1973年,由国家电网公司主管,国网陕西省电力公司主办,CN刊号为:61-1512/TM,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《智慧电力》全国性科技刊物。反映国内外能源,电力科技的新成果、新技术、新动态、是以电力应用技术,新技术研究,电网管理科学,理论探讨研究为主的综合信息载体传播电力科技,管理信息,交流学术思想。

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