基本信息:
- 专利标题： 一种基于模态分解与稀疏时域法的低频振荡模态辨识方法
- 申请号：CN202211314783.1 申请日：2022-10-26
- 公开(公告)号：CN115718860A 公开(公告)日：2023-02-28
- 发明人： 刘磊 , 吴铮 , 杨少杰 , 董泽 , 杨振勇 , 陈振山 , 邢智炜 , 尤默
- 申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 北京华电杰德科技有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区中关村南大街2号A座12层1517室; ;
- 专利权人： 华北电力科学研究院有限责任公司,国家电网有限公司,北京华电杰德科技有限公司
- 当前专利权人： 华北电力科学研究院有限责任公司,国家电网有限公司,北京华电杰德科技有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区中关村南大街2号A座12层1517室; ;
- 主分类号： G06F18/10
- IPC分类号： G06F18/10 ; G06F17/16 ; G06N3/006
摘要：
本发明涉及低频振荡模态特征辨识技术领域，且公开了一种基于模态分解与稀疏时域法的低频振荡模态辨识方法，包括利用变分模态分解对低频振荡的量测信号进行分解，改进变分模态分解，采用灰狼优化算法，对变分模态分解进行改进，利用稀疏时域法进行振荡模态及其参数的辨识，本方案，通过改进变分模态分解方法对机组低频震荡信号进行预处理，引入灰狼优化算法优化变分模态分解，求取模型的最佳分解层数和二次惩罚因子值；将降噪处理后的信号作为新的输入信号，利用稀疏时域法进行振荡模态及其参数的辨识，对于低频震荡信号有着良好的辨识精度。