[发明专利]一种基于盲源分离算法的低频振荡模式分析方法

摘要

本发明公开了一种基于盲源分离算法的低频振荡模式分析方法，包括以下步骤：采集电力系统的低频振荡信号作为输入，利用Takens嵌入定理将该单通道时间序列构造成多通道观测信号矩阵；利用盲源分离算法对该矩阵进行处理，分解得到不同的低频振荡模式；结合时频分析方法，求出不同的单模式信号的瞬时幅值和频率；对瞬时频率取平均值得到平均频率，对瞬时幅值的对数随时间的变化曲线进行最小二次拟合得到平均衰减系数。本发明方法将Takens嵌入定理、盲源分离、时频分析的理论结合在一起，不仅能够准确地从单通道时间序列中分离出不同的振荡模式，并且能够跟踪不同模式的瞬时频率和幅值的变化情况，还具有一定的抗噪声能力。

主权项

1.一种基于盲源分离算法的低频振荡模式分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：1)通过装设在电力系统中的测量元件采集电力系统的低频振荡信号作为单通道时间序列；2)根据Takens嵌入定理利用步骤1)所述的单通道时间序列构造多通道观测信号矩阵；3)利用盲源分离算法对步骤2)所述的多通道观测信号矩阵进行分解，得到分离信号矩阵，所述分离信号矩阵包括单通道时间序列中所包含的低频振荡信号的不同模式；4)结合时频分析理论，求出步骤3)所述的低频振荡信号的不同模式yi(t)的瞬时幅值Ai(t)和瞬时频率fi(t)，其计算方法包括Hilbert变换法、傅里叶变换法、小波变换法和基于Teager能量算子的方法，所述利用Hilbert变换法计算低频振荡信号的不同模式yi(t)的瞬时幅值Ai(t)和瞬时频率fi(t)的公式如下：其中H()表示Hilbert变换，i＝1,2,…N，N为源信号个数；5)对步骤4)所述的瞬时频率进行平均求解得到平均频率，对步骤4)所述的瞬时幅值的对数相对时间的变化曲线进行最小二次拟合求得平均衰减系数。