模糊聚类分析在低频振荡主导模式辨识中的应用

作者：蔡国伟; 张涛; 孙秋鹏

来源：电网技术, 2008, (11): 30-33.

• 电力系统
• 模糊聚类
• 迭代自组织数据分析技术
• 系统分区
• 低频振荡
• Prony方法
• 主导模式 power system
• fuzzy clustering
• iterative self-organizing data analysis techniques
• partition of system
• low-frequency oscillation
• Prony method
• dominant mode

互联系统中,利用振荡曲线提取多机振荡信息,需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式。文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法;然后在一些基本假设的基础上,形成了模糊集合,并运用模糊聚类分析法将系统分区;最后用Prony分析算法从合适的低频振荡信号曲线中准确地提取区域主导振荡模式。通过对中国电力科学研究院8机36节点系统的算例仿真验证了该方法的可行性和有效性。

• 出版日期2008
• 单位东北电力大学