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J-GLOBAL ID：201702232168070430   整理番号：17A1521392

一般化モルフォロジーフィルタと改良マトリックスビームに基づく電力系統の低周波振動モード同定【JST・京大機械翻訳】

Power System Low Frequency Oscillation Identification Based on the Generalized Morphological Method and Improved Matrix Pencil Algorithm

著者 (2件)： Jin Tao (福州大学電气工程与自動化学院 福州 350116) ,  Liu Dui (福州大学電气工程与自動化学院 福州 350116)
資料名： Diangong Jishu Xuebao  (Diangong Jishu Xuebao)
巻： 32  号： 6  ページ： 1-13  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2502A  ISSN： 1000-6753  CODEN： DIJXE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在の相互接続電力系統におけるますます深刻な低周波振動現象に対して、高精度低周波振動モード識別方法を提案し、既存の方法の欠点を克服した。新しい一般化形態フィルタを,一般化形態学的開ループと閉演算に基づいて設計し,雑音を効果的に除去し,信号の固有特性を保存した。低周波振動信号は,このフィルタによってフィルタリングされた後に,改良されたマトリックス・アルゴリズムを用いてパターン認識を行い,高精度の各モードパラメータを得ることができる。同定アルゴリズムの重要な次数問題に対して,正規化特異エントロピー法を用いることにより,システムのフィッティング精度の差が大きくない場合に,モード次数の推定値をより現実的な値に近づけることができ,同定の正確さを向上させることができた。提案した方法の有効性と実現可能性を,シミュレーション例,試験システム,および電力網の実際の例により検証し,電力系統の減衰制御と電力網の安定運転のための有効な基礎を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *LF【周波数】 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  *振動モード ,  パターン認識 ,  *フィルタ ,  相互接続 ,  *モルフォロジー ,  *電力系統 ,  フィルタリング ,  正規化
準シソーラス用語： 次数 ,  高精度 ,  *低周波振動 ,  *モルフォロジーフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Low frequency oscillation ,  generalized morphology ,  matrix pencil ,  singular entropy ,  mode identification

分類 (2件)： 雑音一般  (ND04010J) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 一般化 ,  モルフォロジーフィルタ ,  マトリックス ,  ビーム ,  電力系統 ,  低周波振動 ,  同定