基于改进频移经验模态分解的低频振荡参数提取

对于规模越来越大的复杂电力系统来说，采用基于量测数据的低频振荡研究方法日益受到重视。在已有的分析方法中，Prony方法对噪声敏感，模型阶数选取困难。小波算法小波基选取困难。EMD方法分解过程自适应且适于分析非平稳信号，在低频振荡参数提取方面有了较多应用，但EMD方法存在模态混叠等现象。当信号中两个单频分量的频率在2倍频内时,频移经验模式分解(FS-EMD)可将2个分量分解开。但当信号中有多个单频分量的频率在2倍频内时，FS-EMD就无法分解了。为了提高EMD的频率分辨率并通用化，本文提出了改进的频移经验模态分解算法（RFS-EMD）。此方法增大了信号中组成分量的频率比，且保证频率不翻转，使之可循环使用RFS-EMD分解复杂信号。此法应用于电力系统低频振荡模态参数的提取，能较好提取多个二倍频范围内的低频振荡模态分量的频率、幅值、相位及阻尼比等参数，数值仿真和实例分析均表明本文方法的有效性