基于数学形态学滤波技术和TLS-ESPRIT算法的低频振荡模式辨识研究
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国家自然科学基金项目(51077103);武汉大学自主科研项目(5082009)


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    针对传统Prony方法对噪声敏感和辨识精度不高的局限性,提出一种新的低频振荡模式辨识方法,实现了在有噪声干扰情况下低频振荡模式的准确辨识。该方法基于数学形态学设计出一种多结构元素的并行复合形态滤波器,可有效滤除多种噪声,保留更多的有用信息。对消噪后的信号采用基于总体最小二乘法-旋转不变技术的信号参数估计(TLS-ESPRIT)算法进行辨识,从而获取低频振荡各个模式参数。通过算例仿真,说明所提出的方法是可行和有效的。

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引用本文

董超,刘涤尘,廖清芬,等.基于数学形态学滤波技术和TLS-ESPRIT算法的低频振荡模式辨识研究[J].电力系统保护与控制,2012,40(3):114-118,123.[.[J]. Power System Protection and Control,2012,V40(3):114-118,123]

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