本文作者：代贤忠；沈沉；成功正常投稿发表论文到《电力系统自动化》2014年23期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：基于端口供给能量分解,提出了一种新的电力系统振荡类型识别方法。对端口供给能量进行成分分解,发现弱阻尼振荡和强迫振荡下端口供给能量趋势分量分别按指数和线性规律变化。采用经验模式分解算法识别出主导振荡模式,计算端口供给能量,利用经验模式分解算法提取端口供给能量趋势分量。对变化幅度明显的端口供给能量趋势分量进行线性和指数拟合并得到拟合误差指标,对拟合数据和原始数据进行相关性计算得到相关度指标。然后利用误差指标和相关度指标判别该趋势分量的变化规律,进而利用变化规律的不同识别振荡类型。最后通过IEEE39节点系统的仿真分析和实际电厂的实例分析证明了该识别方法的有效性。
【论文正文预览】：0引言电力系统功率振荡会威胁电网安全稳定运行,国内外出现过多次振荡事故[1-2]。负阻尼振荡机理认为励磁和调速系统参数不合理会引起负阻尼振荡[3],强迫振荡机理认为发电机机械功率、负荷或励磁电压的周期性扰动可能引起强迫振荡[4]。弱阻尼振荡和强迫振荡的诱因不同,消除振
【文章分类号】：TM712
【稿件关键词】：端口供给能量经验模态分解强迫振荡弱阻尼振荡振荡类型识别
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【稿件标题】：[远程桌面端口论文]基于端口供给能量分解的电力系统振荡类型区分方法
【作者单位】：清华大学电机工程与应用电子技术系;电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学;
【发表期刊期数】：《电力系统自动化》2014年23期
【期刊简介】：《电力系统自动化》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，电力系统自动化杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN32-1180/TP，国际刊号：ISSN1000-1026。电力系统自动化杂志社由国家电网公司主管、国网电力科学研究院主办，......更多电力系统自动化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/9697/)投稿信息
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