牵引供电系统异常扰动在线识别与评估算法

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牵引供电系统中的异常电气扰动产生的暂态/稳态的过电压、过电流具有特征相近、频率分开范围大、捕捉困难等特点,造成扰动事件的类型判定与扰动的关键模态、参数辨识困难。因此,提出一种基于奇异谱分析和Hilbert变换的扰动特征提取算法,实现了对不同异常扰动类型的在线快速识别;其次,改进了TLS-ESPRIT算法以精确获取扰动的关键模态参数并根据各扰动的特征及扰动的关键模态参数定义了扰动严重程度评估指标;最后,利用上述算法对仿真数据和现场实测数据进行验证,结果表明该算法可以有效、快速地识别牵引供电系统异常扰动类型并对其严重程度进行评估。
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