一种新的阻尼正弦原子分解算法辨识SSO模态参数

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.2016.01.075.05

中国电力 ›› 2016, Vol. 49 ›› Issue (1): 75-79.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2016.01.075.05

一种新的阻尼正弦原子分解算法辨识SSO模态参数

郑志萍¹，吴军²，杨武盖¹，岑炳成²，柯丽娜²

1. 福建水利电力职业技术学院，福建永安 366000；
2. 武汉大学电气工程学院，湖北武汉 430072

收稿日期:2015-10-12 出版日期:2016-01-18 发布日期:2016-02-04
作者简介:郑志萍（1976—），女，福建莆田人，副教授，工程硕士，从事电力系统自动化及智能电网等方面的研究。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（51207114）

Modal Parameter Identification of SSO Based on Damping Sine Atomic Decomposition Optimized by Improved IWO

ZHENG Zhiping¹, WU Jun², YANG Wugai¹, CEN Bingcheng², KE Lina²

1. Fujian College of Water Conservancy and Electric Power, Yongan 366000, China;
2. School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China

Received:2015-10-12 Online:2016-01-18 Published:2016-02-04
Supported by:
This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 51207114).

摘要/Abstract

摘要： 针对大多数线性化方法难以实现对次同步振荡（subsynchronous oscillation，SSO）模态参数的有效辨识，提出了基于改进入侵杂草优化（invasive weed optimization，IWO）算法优化的阻尼正弦原子分解算法。该方法根据次同步振荡信号特点构造过完备阻尼正弦原子库，引入混沌序列、选择机制、小生境分类策略以及矢量跟踪思想对IWO算法进行改进，利用改进后的IWO算法对传统的匹配追踪算法（matching pursuit，MP）进行优化，通过原子分解得到最佳阻尼正弦原子，将最佳阻尼正弦原子转换为次同步振荡信号的模态参数，即可实现对次同步振荡模态参数的有效辨识。算例结果表明，该算法具有良好的时频特性，辨识精度高，适用于扰动源定位、故障诊断等领域。

关键词: 电力系统, 次同步振荡, 阻尼正弦原子分解, 辨识, 模态参数, 改进入侵杂草优化算法, 时频特性

Abstract: Since the existing linearization method can’t effectively identify subsynchronous oscillation modal, the damping sine atomic decomposition based on improved Invasive Weed Optimization (IWO) algorithm is proposed. The complete damping sine atomic library that represents subsynchronous oscillation signal is constructed. The chaotic sequence, selection mechanism, Niche classification strategy, and vector tracing ideas are introduced into the improved IWO algorithm to optimize the traditional matching pursuit(MP) algorithm. The optimized MP algorithm is used for damping sine atomic decomposition of subsynchronous oscillation signal. And then the parameters of the obtained optimal damping sine atomic are converted into subsynchronous oscillation modal parameters. The identified results indicate that the damping sine atomic decomposition optimized by improved IWO has advantages of good time-frequency features and high identification accuracy. And it is applicable to the disturbance source localization, fault diagnosis and other fields.

Key words: power system, subsynchronous oscillation, damping sine atomic decomposition, identification, modal parameter, improved invasive weed optimization algorithm, time frequency characteristics

中图分类号:

TM712

郑志萍，吴军，杨武盖，岑炳成，柯丽娜. 一种新的阻尼正弦原子分解算法辨识SSO模态参数[J]. 中国电力, 2016, 49(1): 75-79.

ZHENG Zhiping, WU Jun, YANG Wugai, CEN Bingcheng, KE Lina. Modal Parameter Identification of SSO Based on Damping Sine Atomic Decomposition Optimized by Improved IWO[J]. Electric Power, 2016, 49(1): 75-79.

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