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針對(duì)廣域測(cè)量系統(tǒng)的實(shí)測(cè)信號(hào)受高斯色噪聲的影響，提出一種利用FOMC-HTLS-Adaline進(jìn)行低頻振蕩在線(xiàn)辨識(shí)的新方法。首先，為抑制高斯色噪聲的影響，利用四階混合累積量的盲高斯性，將四階混合累積量（ FOMC）序列代替實(shí)測(cè)序列進(jìn)行低頻振蕩的辨識(shí)。然后，利用HTLS和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（Adaline ANN）相結(jié)合，估計(jì)出低頻振蕩的頻率、衰減因子、幅值和相位。Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入解決了四階混合累積處理后，模式幅值和相位不易確定的難點(diǎn)，同時(shí)減少矩陣處理引入的誤差累積，提高檢測(cè)精度。四機(jī)兩區(qū)域系統(tǒng)仿真算例和實(shí)測(cè)相量測(cè)量單元（ PMU）算例共同表明，F(xiàn)OMC-HTLS-Adaline算法可以在高斯色噪聲環(huán)境下，精確地在線(xiàn)辨識(shí)系統(tǒng)振蕩模式。
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