基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波的低頻振蕩模式分析.pdf

1、大電網(wǎng)互聯(lián)引起的低頻振蕩問(wèn)題越來(lái)越突出,已嚴(yán)重影響到電網(wǎng)的安全運(yùn)行。由于實(shí)際系統(tǒng)模型參數(shù)的復(fù)雜,通過(guò)運(yùn)行狀態(tài)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別低頻振蕩模式,是分析低頻振蕩機(jī)制和抑制振蕩的重要前提。其中,常用的Prony法存在噪聲敏感的問(wèn)題,因此,本文主要針對(duì)含噪低頻信號(hào)的濾波預(yù)處理進(jìn)行研究。
　　 闡述了Prony法的基本原理和數(shù)學(xué)推導(dǎo)模型,對(duì)采樣頻率、長(zhǎng)度和有效階數(shù)等參數(shù)的選擇進(jìn)行分析。分別在無(wú)噪聲、隨機(jī)白噪聲、脈沖噪聲和高頻諧波噪聲的背景下進(jìn)行仿

2、真算例分析,結(jié)果表明Prony法在進(jìn)行低頻振蕩分析時(shí)對(duì)噪聲較為敏感,識(shí)別含噪信號(hào)時(shí)誤差較大。
　　 提出一種基于帶寬分析的余弦基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波方法。首先,利用余弦基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近低頻振蕩信號(hào),通過(guò)對(duì)權(quán)值的分析,確定信號(hào)有效帶寬;然后根據(jù)信號(hào)帶寬進(jìn)行帶通濾波,再將輸出信號(hào)導(dǎo)入Prony模塊分析。其中,針對(duì)有效帶寬范圍的確定,提出了固定帶寬與動(dòng)態(tài)帶寬的分析方法。分別在脈沖噪聲、高頻諧波噪聲、隨機(jī)白噪聲背景下進(jìn)行了算例分析,表明了該方法含

3、噪低頻振蕩信號(hào)具有較好的濾波效果,有效地提高。Prony算法的振蕩主導(dǎo)模式識(shí)別精度。
　　 提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FIR自適應(yīng)濾波方法。根據(jù)FIR濾波器的原理,以廣域測(cè)量信號(hào)作為輸入,以含噪信號(hào)過(guò)去的輸入值和現(xiàn)輸入值作為隱層神經(jīng)元,利用遞推最小二乘法進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練,從而達(dá)到濾波效果。另外,通過(guò)調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)閥值,可實(shí)現(xiàn)計(jì)算速度和精度的平衡,利于信號(hào)在線辨識(shí)。分別在疊加不同程度信噪比的隨機(jī)白噪聲情況下進(jìn)行了算例分析,表明該方