文档名：基于RBF和TFT的自适应宽频振荡监测方法
摘要：近年来,随着可再生能源的大力发展,电力电子设备的渗透率越来越高,电力系统的振荡特性逐渐呈现出宽频化特征,而现有的广域监测系统(WAMS)面向工频分量,难以满足宽频振荡监测、控制、保护的需求.为此,本文提出了一种基于径向基(RBF)神经网络和泰勒傅里叶变换(TFT)的宽频振荡监测方法,实现了宽频振荡信号的精确估计.首先,利用离散傅里叶变换(DFT)进行初步估计,然后采用TFT精确计算宽频振荡信号的参数.为降低TFT算法的计算量,本文将RBF神经网络用于噪声强度估计,根据噪声大小自适应确定数据窗长.最后,对大量仿真数据及河北沽源和新疆哈密的实测振荡数据进行了验证,结果表明即使在噪声较大时,RBF神经网络的拟合效果也十分出色,文中方法的精确性仍然较高,因此,有望在未来应用于工程实际中.
作者：项颂 苏鹏 吴晓丹 王杨 蒋小龙 Author：XIANGSong SUPeng WUXiaodan WANGYang JIANGXiaolong
作者单位：国网内蒙古东部电力有限公司,内蒙古呼和浩特010010四川大学电气工程学院,四川成都610065
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2023, 42(10)
分类号：TM712
关键词：宽频振荡 新能源 广域测量系统 振荡参数辨识 傅里叶变换 RBF
Keywords：broadbandoscillation newenergyresources wide-areameasurementsystem oscillationparametersidentification Fouriertransform RBF
机标分类号：TM711TP391.41TP273
在线出版日期：2023年11月6日
基金项目：国家电网有限公司总部科技项目，国家自然科学基金基于RBF和TFT的自适应宽频振荡监测方法[
期刊论文] 电工电能新技术--2023, 42(10)项颂 苏鹏 吴晓丹 王杨 蒋小龙近年来,随着可再生能源的大力发展,电力电子设备的渗透率越来越高,电力系统的振荡特性逐渐呈现出宽频化特征,而现有的广域监测系统(WAMS)面向工频分量,难以满足宽频振荡监测、控制、保护的需求.为此,本文提出了一种基于径...参考文献和引证文献
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