引文信息王诗雨, 季天瑶, 张禄亮, 朱林.基于形态学滤波与VMD的风电并网系统振荡模态参数辨识[J].广东电力，2022，35(5):1.0-7.0

WANG Shiyu, JI Tianyao, ZHANG Luliang, ZHU Lin.Modal Parameter Identification of Wind Power Grid-connection System Oscillation Based on Morphological Filtering and VMD[J] .Guangdong Electric Power，2022，35(5):1.0-7.0

基于形态学滤波与VMD的风电并网系统振荡模态参数辨识

作者：

王诗雨, 季天瑶, 张禄亮, 朱林

单位：

华南理工大学 电力学院, 广东 广州 510641

Doi:10.3969/j.issn.1007-290X.2022.005.001

基金项目：国家自然科学基金项目(52077081)

摘要：针对风电并网系统振荡模态参数辨识困难的问题,提出一种基于多尺度形态滤波器与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的振荡模态分解方法,结合Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser energy operator,TKEO)识别振荡信号的模态参数。采用加权多尺度形态滤波器(weighted multi-scale morphology filter,WMMF)对时域信号进行去噪,通过VMD方法提取振荡频率范围内的模态分量,结合TKEO算法,实现模态参数的识别。通过自合成的理想振荡信号和风电场模型的仿真数据证明了所提方法的可行性,并通过与其他辨识方法的对比验证了该方法的优越性。

相关热词 : 风电并网系统