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摘要
次同步振荡是在电力系统运行平衡点受到扰动后产生的一种异常电磁及机械振荡现象。针对希尔伯特黄变换在次同步振荡分量提取时存在噪声干扰和模态混叠问题，提出一种适用于次同步振荡参数辨识的多重同步压缩变换(MSST)和希尔伯特变换结合的方法。该方法在傅里叶同步压缩变换基础上，对次同步振荡信号时频谱进行多次同步压缩，以此来提高信号时频分布的重构精度和能量聚集程度。通过仿真并结合实际工程录波数据进行验证，首先使用多重同步压缩变换方法对信号进行时频分析，得到信号时频图，然后用多重同步压缩变换变换逆变换分解重构出各个模态分量，最后用希尔伯特变换对提取出来的单个模态分量进行参数辨识，识别其频率、阻尼比、衰减因子等主要参数。仿真结果表明，相比于短时傅里叶变换(STFT)、同步提取变换(SET)和傅里叶同步挤压变换(FSST),MSST能够提高信号时频分布的能量聚集程度和重构精度，能够实现多分量的次同步振荡模态分解。实际数据结果表明该方法能有效克服噪声干扰和模态混叠问题，准确辨识次同步震荡参数，对电力系统安全稳定运行具有一定的参考意义。
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