电力系统实测信号在传输的过程中可能出现异常数据,且包含大量的高斯白噪声和高斯有色噪声,对功率振荡检测结果的精确性产生了较大的影响。为实现功率振荡信号的准确检测,对信号预处理方法进行了改进,采用七点二阶算法前推差分公式对异...电力系统实测信号在传输的过程中可能出现异常数据,且包含大量的高斯白噪声和高斯有色噪声,对功率振荡检测结果的精确性产生了较大的影响。为实现功率振荡信号的准确检测,对信号预处理方法进行了改进,采用七点二阶算法前推差分公式对异常数据进行识别,并进行了补正、滤波和去直流处理。进一步地,将原始信号用四阶累积量代替,并使用旋转不变技术信号参数估计(Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法进行辨识,实现对功率振荡信号的精准检测。仿真结果表明,相比于直接使用ESPRIT算法,所提出的改进检测方法可以有效地消除异常数据、高斯白噪声和有色噪声对信号分析的影响,从而更为准确地辨识出系统中的振荡信息。展开更多
文摘电力系统实测信号在传输的过程中可能出现异常数据,且包含大量的高斯白噪声和高斯有色噪声,对功率振荡检测结果的精确性产生了较大的影响。为实现功率振荡信号的准确检测,对信号预处理方法进行了改进,采用七点二阶算法前推差分公式对异常数据进行识别,并进行了补正、滤波和去直流处理。进一步地,将原始信号用四阶累积量代替,并使用旋转不变技术信号参数估计(Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法进行辨识,实现对功率振荡信号的精准检测。仿真结果表明,相比于直接使用ESPRIT算法,所提出的改进检测方法可以有效地消除异常数据、高斯白噪声和有色噪声对信号分析的影响,从而更为准确地辨识出系统中的振荡信息。
