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| 一种低频振荡模式在线辨识的鲁棒递推ARMA算法 |
| 刘贵富1,卢继平1,陈刚2,王予疆1,徐玉韬1,何潜3,雷雨3,梁伟3,李军3 |
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| (1.重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400044;2.南方电网科学研究院，广东 广州 510080;3.重庆市电力公司，重庆 400015) |
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| 摘要: |
| 低频振荡模式在线辨识具有重要的工程应用价值。采用ARMA模型的常规递推算法（RLS）以及正则化鲁棒递推算法（R3LS）可有效辨识稳态类噪声信号，但对动态信号的辨识效果不太理想。分析了常规RLS算法在出现动态信号时可能发散的原因，通过在算法中引入基于输入信号自相关矩阵和互相关向量的L1范数的自适应权重参数，保证算法在各种条件下的收敛性，实现了一种全新的鲁棒递推ARMA算法（NRRLS）。采用IEEE-39节点系统时域仿真和某电网的PMU实测数据进行了大量的分析测试，并通过与RLS算法和R3LS算法的辨识效果进行比较，验证了NRRLS算法具有更好的鲁棒性和辨识精度，扩展了ARMA模型的应用范围，具有较高的理论和工程实用意义。 |
| 关键词: ARMA 鲁棒递推 在线辨识 动态信号 低频振荡模式 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2012.14.013 |
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| 基金项目:国家973计划资助项目（2009CB724505-1）；国家111计划资助项目（B08036）；重庆电力公司科技项目（20100658） |
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| Abstract: |
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| Key words: |
