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一种联合检测和识别海啸共振振荡模态的方法: 本发明涉及一种联合检测和识别海啸共振振荡模态的方法，包括：获取目标区域指定海啸事件中的第一海啸波信号和常规海况下的背景噪声，采用海啸数值模拟方式获取模拟该海啸事件的第二海啸波信号和波幅场信息；在海啸数值模拟的准确性验证通...; 王培涛卢伟赵联大孙立宁侯京明范婷婷

基于拓展等效开环过程的多DFIG风电场振荡模态交互路径分析: 2025年; 随着风电规模扩大,风电场内部振荡风险加剧。现有振荡建模常把风电场等值为单台机组,忽略由风电机组间动态交互引发的振荡问题;现有振荡研究方法难以解释风电机组间交互作用过程。该文提出拓展等效开环传递过程(extended effective open-loop process,EEOP),以分析多双馈感应发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)风电场振荡模态的交互路径。首先,建立频域下多DFIG风电场传递函数矩阵反馈连接模型。基于DFIG两输入两输出特性重新划分传递函数矩阵,拓展EOP理论。推导多DFIG风电场等效开环传递函数,得到多DFIG间交互作用的解析表达以绘制交互路径,揭示多DFIG间的振荡传递过程和耦合关系。然后,基于2-范数和广义奈奎斯特理论,提出量化交互路径增益及其对风电场振荡特性影响的评估指标。最后,仿真分析风速、控制参数对交互作用的影响,验证交互路径和评估指标的正确性和有效性。; 叶剑桥李生虎齐楠陶帝文; 关键词：风电场振荡双馈感应发电机

Prony算法下电力系统低频振荡模态辨识研究: 2025年; 当存在电量信号错误拟合行为时,电网主机无法识别出低频振荡行为,导致电力系统发生混乱。针对上述情况,文中提出Prony算法下电力系统低频振荡模态辨识研究。选择Prony参数,推导出Prony算法表达式,求解低频模态量,完成基于Prony算法的电力信号低频模态分析。在低频信号振荡区间内,处理电力系统低频振荡的定阶情况,并设置具体的模态辨识条件,实现对电力系统低频振荡模态的辨识。通过实验进行验证,结果表明,错误拟合行为前电量信号低频振荡波曲线始终保持较为稳定的数值状态,低频振荡波的波幅为2.9 mm,应用所研究方法可以识别出电力信号的低频振荡行为,该方法不会导致电力系统混乱。; 李建青潘文明沈思杜海红刘士李; 关键词：PRONY算法电力系统低频振荡

响应驱动的电力系统宽频振荡模态参数分解方法及装置: 本发明公开了一种响应驱动的电力系统宽频振荡模态参数分解方法及装置，涉及电力技术领域。该方法包括：获取电力系统与宽频振荡相关的信号；通过S‑G滤波器对所述电力系统与宽频振荡相关的信号进行降噪处理，得到待辨识信号；建立所述待...; 曹天植周乐明梁培华卢文清李长宇谢欢刘瑛琳赵天琪王晓斐李琪冉

基于矩阵束和LM的含构网型变流器电力系统次同步振荡模态辨识方法、装置及存储介质: 基于矩阵束和LM的含构网型变流器电力系统次同步振荡模态辨识方法、装置及存储介质，属于电力系统中次同步振荡模态识别技术领域。本发明首先利用矩阵束法进行模式参数辨识，得到各模式参数的初值，然后利用LM法进行迭代，求解各模态参...; 崔杨周凌戴汉扬王硕宋新立马鑫

一种自适应去噪DMD的宽频振荡模态提取方法: 本发明公开了一种自适应去噪DMD的宽频振荡模态提取方法，所述方法包括：首先通过连接WAMS数据库接口获取PMU振荡录波数据；其次，判定数据维度，若是多PMU数据录波信号，则直接构建离散状态矩阵A,否则对单维度信号进行汉克...; 安甦蒲清昕刘明顺贺先强马覃峰朱灵子王寅张青青范翔王国松陈俊全陈锐张丹曹杰吴应双

基于动态模态分解的微电网振荡模态分析方法: 随着微电网的规模逐渐增大,大量无惯性的电力电子设备被引入其中,可能会造成系统的惯性降低,难以应对电网中的突发性故障,容易引发电网崩溃,对电力系统的稳定运行造成潜在威胁。因此对微电网系统运行状态实时监测并进行振荡分析,对于...; 许妍; 关键词：小信号分析多分辨率振荡模态

一种用于电力系统宽频振荡模态识别的方法及系统: 本发明公开了一种用于电力系统宽频振荡模态识别的方法及系统，属于电力系统仿真及分析技术领域。本发明方法，包括：确定待分析电力系统不同振荡模态，相对于不同控制参数的灵敏度；筛选出符合要求的灵敏度，对所述符合要求的灵敏度所对应...; 郭强龚浩岳郭剑波周勤勇张健张立波高熠莹黄丹齐步洋王雪琼陆润钊张松涛张雯程

中西太平洋自由群鲣资源丰度序列的振荡模态分析: 2024年; 为掌握中西太平洋自由群鲣(Katsuwonus pelamis)资源的波动周期特征及其与海洋环境振荡的响应关系,利用集合经验模态分解方法,对1990—2019年中西太平洋自由群鲣的标准化后CPUE时间序列进行振荡周期分解;并用时滞分析方法,获得各波动周期和环境周期相应关系强度和相位差。结果表明:1)自由群鲣资源种群波动可以认为是0.3 a、0.6 a、1.5 a、3.5 a和5.5 a等多个周期的振荡叠加综合效应表现。其中0.3 a和0.6 a为资源的季节性波动特征,相对影响较小;而1.5 a和3.5 a的年际波动对中西太平洋自由群鲣资源变动影响较大(累积方差解释率为46.96%)。2)自由群鲣资源的振荡是环境振荡和鲣生物周期综合作用的反映,其1.5 a的振荡和鲣的初次性成熟年龄有关;3.5 a的振荡和厄尔尼诺-南方涛动有关。3)3.5 a的振荡与尼诺指数相关系数为0.61,相位差8个月。; 王月杨晓明朱江峰; 关键词：振荡模态时滞分析中西太平洋

基于INMF和FastICA的电力系统次超同步振荡模态参数辨识方法: 本发明属于电力系统暂态稳定性领域，公开了基于INMF和FastICA的电力系统次超同步振荡模态参数辨识方法，本发明利用同步相量量测单元PMU单元采集到的电流数据进行模态参数辨识，首先对其进行同步挤压的短时傅里叶变换获得L...; 李文博邓军波钱伟荣沙鹏程

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