[发明专利]一种新的辨识SSO模态参数的算法在审
| 申请号： | 201910018329.3 | 申请日： | 2019-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN109782592A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 高陈;肖仕武 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 102206*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于电力系统SSO模态辨识领域，提出了一种新的辨识SSO模态参数的算法，该算法基于改进入侵杂草优化（invasive weed optimization，IWO）算法优化的阻尼正弦原子分解算法。该方法根据次同步振荡信号特点构造过完备阻尼正弦原子库，引入混沌序列、选择机制、小生境分类策略以及矢量跟踪思想对IWO算法进行改进，利用改进后的IWO算法对传统的匹配追踪算法（matching pursuit，MP）进行优化，通过原子分解得到最佳阻尼正弦原子，将最佳阻尼正弦原子转换为次同步振荡信号的模态参数，即可实现对次同步振荡模态参数的有效辨识。 | ||
| 搜索关键词： | 算法 模态参数 阻尼正弦 辨识 同步振荡信号 原子分解 匹配追踪算法 改进 电力系统 分类策略 混沌序列 矢量跟踪 算法优化 同步振荡 选择机制 有效辨识 传统的 小生境 模态 优化 杂草 入侵 引入 转换 | ||
【主权项】：
1.一种新的辨识SSO模态参数的算法，其特征在于：根据次同步振荡信号特点构造过完备阻尼正弦原子库，引入混沌序列、选择机制、小生境分类策略以及矢量跟踪思想对IWO算法进行改进，利用改进后的IWO算法对传统的匹配追踪算法（matching pursuit，MP）进行优化，通过原子分解得到最佳阻尼正弦原子，将最佳阻尼正弦原子转换为次同步振荡信号的模态参数，实现对次同步振荡模态参数的有效辨识。
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