基于FCM聚类的低频振荡模态参数识别方法及系统
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摘要

本公开提供了一种基于FCM聚类的低频振荡模态参数识别方法,属于电力系统模态识别技术领域,对同步相量测量装置采集到的电力系统的至少一种量测数据进行预处理;以预处理后的量测数据为输入,进行多阶随机子空间计算,获得电力系统的多种不同阶数下的辨识结果;通过模糊C均值聚类,根据每类的元素数确定系统最小实现阶数,并通过聚类中心获得振荡参数辨识值;本公开通过多阶计算捕捉全部可能存在的振荡模态,对辨识结果经FCM聚类,真实模态易被聚类,根据聚类数即可自动辨别系统实际最低阶数,剔除虚假模态再聚类,实现了主导模态的高精度辨识。

基本信息
专利标题 :
基于FCM聚类的低频振荡模态参数识别方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111709350A
申请号 :
CN202010530018.8
公开(公告)日 :
2020-09-25
申请日 :
2020-06-11
授权号 :
CN111709350B
授权日 :
2022-05-13
发明人 :
王志远江晓东常晓青张鹏滕予非龙呈
申请人 :
天津大学;国网四川省电力公司电力科学研究院
申请人地址 :
天津市南开区卫津路92号
代理机构 :
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 :
祖之强
优先权 :
CN202010530018.8
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-13 :
授权
2020-10-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200611
2020-09-25 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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