資料介紹
針對廣域測量系統的實測信號受高斯色噪聲的影響,提出一種利用FOMC-HTLS-Adaline進行低頻振蕩在線辨識的新方法。首先,為抑制高斯色噪聲的影響,利用四階混合累積量的盲高斯性,將四階混合累積量( FOMC)序列代替實測序列進行低頻振蕩的辨識。然后,利用HTLS和自適應神經網絡算法(Adaline ANN)相結合,估計出低頻振蕩的頻率、衰減因子、幅值和相位。Adaline神經網絡的引入解決了四階混合累積處理后,模式幅值和相位不易確定的難點,同時減少矩陣處理引入的誤差累積,提高檢測精度。四機兩區域系統仿真算例和實測相量測量單元( PMU)算例共同表明,FOMC-HTLS-Adaline算法可以在高斯色噪聲環境下,精確地在線辨識系統振蕩模式。
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