本文作者：汪颂军；刘涤尘；廖清芬；周雨田；王亚俊；王乙斐；赵一婕；成功正常投稿发表论文到《电力自动化设备》2014年12期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：结合集合经验模式分解(EEMD)和自然激励技术(NExT),基于广域测量系统(WAMS)的动态量测信息,提出低频振荡主导模式识别方法。该方法借助EEMD处理非平稳信号,利用EEMD时空滤波器、互相关系数和信号能量权重筛选出主导模式分量;通过NExT求互相关函数,并利用Teager能量算子识别时变幅值和频率,采用信号能量分析法辨识阻尼比并应用于预警系统。算例仿真结果表明,所提方法能够实时准确地辨识出系统的主导模式信息,且无需人工激励并剔除虚假模式,同时具有较强的抗噪性能。
【论文正文预览】：0引言随着全国联网程度的不断加深,低频振荡日益成为危及电网安全稳定运行的突出问题之一。基于系统日常运行工况下的实测轨迹进行的低频振荡模式在线辨识,对于低频振荡的在线监测、预警、控制器设计、系统阻尼优化等具有重要意义[1-3]。目前对电力系统低频振荡进行分析一般基
【文章分类号】：TM712
【稿件关键词】：集合经验模式分解自然激励技术工况模式分析低频振荡主导模式识别稳定性
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【稿件标题】：[bmcr工况论文]基于EEMD-NExT的低频振荡主导模式工况在线辨识与预警
【作者单位】：武汉大学电气工程学院;
【发表期刊期数】：《电力自动化设备》2014年12期
【期刊简介】：《电力自动化设备》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，电力自动化设备杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN32-1318/TM，国际刊号：ISSN1006-6047。电力自动化设备杂志社由中国华电集团公司主管、主办，本刊为月刊。自......更多电力自动化设备杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5938/)投稿信息
【版权所有人】：汪颂军；刘涤尘；廖清芬；周雨田；王亚俊；王乙斐；赵一婕；

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