【摘 要】
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电力系统次同步振荡具有非平稳、非线性特性,现有检测方法难以捕获振荡特征和变化趋势,为此提出K-means结合SWT的振荡检测方法,并将该方法引入次同步振荡谐波检测分析中。首先,利用SWT较强的抗模态混叠能力和抗噪性,在噪声环境下清晰直观表征信号振荡模态。同时,在SWT中运用频域切片,提取电力信号中的多重振荡模态,进行重构和参数辨识。考虑到SWT将小波系数挤压至中心频率,采用K-means聚类方法准确求出重构前振荡信号中心频率,并自动选择信号重构频域区间。最后,通过仿真算例验证该方法的有效性。
【机 构】
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南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院）,智能电网保护和运行控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目(SGSH0000DKJS1800428)。
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电力系统次同步振荡具有非平稳、非线性特性,现有检测方法难以捕获振荡特征和变化趋势,为此提出K-means结合SWT的振荡检测方法,并将该方法引入次同步振荡谐波检测分析中。首先,利用SWT较强的抗模态混叠能力和抗噪性,在噪声环境下清晰直观表征信号振荡模态。同时,在SWT中运用频域切片,提取电力信号中的多重振荡模态,进行重构和参数辨识。考虑到SWT将小波系数挤压至中心频率,采用K-means聚类方法准确求出重构前振荡信号中心频率,并自动选择信号重构频域区间。最后,通过仿真算例验证该方法的有效性。
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