【摘 要】
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基于稳态类噪声信号的自回归滑动平均（ARMA）法和基于动态信号的Prony方法是二种典型的低频振荡模式辨识方法。常规ARMA块处理法基于二阶统计量建模，要求滑动窗内的信号为稳态（近似高斯）信号。但当滑动窗内同时包含稳态信号和动态信号时，信号为超高斯信号。基于高阶统计量的ARMA法可以有效分析超高斯信号，拓展了ARMA法适用范围。归一化峰度是检测信号高斯性的量化指标，本文首先提出并验证了可以基于归一
【机 构】
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学），重庆市 沙坪坝区 400044 南方电网科
【出 处】
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中国电机工程学会电力系统自动化专业委员会三届一次会议暨2011年学术交流会
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基于稳态类噪声信号的自回归滑动平均（ARMA）法和基于动态信号的Prony方法是二种典型的低频振荡模式辨识方法。常规ARMA块处理法基于二阶统计量建模，要求滑动窗内的信号为稳态（近似高斯）信号。但当滑动窗内同时包含稳态信号和动态信号时，信号为超高斯信号。基于高阶统计量的ARMA法可以有效分析超高斯信号，拓展了ARMA法适用范围。归一化峰度是检测信号高斯性的量化指标，本文首先提出并验证了可以基于归一化峰度判断滑动窗内是否包含动态信号的方法，然后提出一种基于归一化峰度在常规ARMA法和高阶ARMA法之间自适应切换的低频振荡模式辨识方案。通过对电网实测信号分析，将本文方法与Prony方法和常规ARMA法分析结果进行对比，验证了此方案的可行性。
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