电力科学与技术学报2021，Vol.36Issue(4) ：132-140.DOI:10.19781/j.issn.1673-9140.2021.04.017

基于K-means聚类和同步挤压小波变换的次同步振荡检测

Sub-synchronous oscillation detection based on K-means clustering and frequency synchrosqueezing wavelet transforms

刘韶峰 徐泰山 鲍颜红 陈颖杰
电力科学与技术学报2021，Vol.36Issue(4) ：132-140.DOI:10.19781/j.issn.1673-9140.2021.04.017
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基于K-means聚类和同步挤压小波变换的次同步振荡检测

Sub-synchronous oscillation detection based on K-means clustering and frequency synchrosqueezing wavelet transforms

刘韶峰 1徐泰山 1鲍颜红 1陈颖杰2
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作者信息

  • 1. 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院),江苏 南京 211106;智能电网保护和运行控制国家重点实验室,江苏 南京 211106
  • 2. 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院),江苏 南京 211106
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摘要

电力系统次同步振荡具有非平稳、非线性特性,现有检测方法难以捕获振荡特征和变化趋势,为此提出K-means结合SWT的振荡检测方法,并将该方法引入次同步振荡谐波检测分析中.首先,利用SWT较强的抗模态混叠能力和抗噪性,在噪声环境下清晰直观表征信号振荡模态.同时,在SWT中运用频域切片,提取电力信号中的多重振荡模态,进行重构和参数辨识.考虑到SWT将小波系数挤压至中心频率,采用K-means聚类方法准确求出重构前振荡信号中心频率,并自动选择信号重构频域区间.最后,通过仿真算例验证该方法的有效性.

关键词

次同步振荡/同步挤压小波变换/时频分析/K-means聚类

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基金项目

出版年

2021
电力科学与技术学报
长沙理工大学

电力科学与技术学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.85
ISSN：1673-9140
被引量6
参考文献量16
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