基于改進的EMD濾波的電力系統(tǒng)低頻振蕩Prony分析.pdf

1、隨著全國聯(lián)網(wǎng)的逐步擴大與高倍勵磁系統(tǒng)的廣泛應用，導致電網(wǎng)系統(tǒng)的總阻尼減小甚至成為負值，極易引起電力系統(tǒng)的低頻振蕩現(xiàn)象，對電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定有著嚴重的危害。為了研究電力系統(tǒng)低頻振蕩的產(chǎn)生機理以及控制低頻振蕩的方法，需要進行電力系統(tǒng)低頻振蕩分析。信號分析的普羅尼(Prony)算法與經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)算法是目前電力系統(tǒng)低頻振蕩算法研究中兩種有效的算法。
　　本文首先詳細分析了Prony算法的基本原理和特性:該算法能夠較好地分析線性

2、信號，但對于非線性信號與噪聲信號，用該算法得出的模態(tài)參數(shù)會存在極大誤差。同時本文還分析了EMD算法的基本原理和特性:該算法雖然能夠將非線性信號或含噪聲信號分解成一系列的平穩(wěn)分量再通過Hilbert變換可得到較為準確的各個模態(tài)參數(shù)，但是EMD分解過程中存在端點效應問題，即分解后的分量在兩端點處存在一定的擬合誤差。接著，本文分析了周期延拓、基于斜率的延拓、平行延拓、鏡像延拓在改進端點擬合誤差方面的成果，并在上述研究分析的基礎上，給出基于波形

3、相關系數(shù)和波形幅度相對標準差的改進的EMD延拓算法，用Matlab仿真與其它算法進行了算例的分析比較，證明改進算法能夠更加有效地抑制端點效應。然后，采用將改進的EMD分解算法與Prony算法相結合的分析方法，來提取電力系統(tǒng)低頻振蕩信號的各個模態(tài)參數(shù)。該方法既克服了Prony算法對于非線性和噪聲信號的辨識結果存在誤差的問題，又解決了EMD分解中的端點效應問題，能夠更加精確地提取出電力系統(tǒng)低頻振蕩信號中的各個模態(tài)參數(shù)。最后，在Matlab上