"基于递推随机子空间的电力系统低频振荡辨识"
电力系统低频振荡是一种常见的电力系统不稳定现象，对电力系统的稳定性和安全性产生了严重的影响。为实时提取低频振荡模式信息，提高电力系统的稳定性和安全性，基于递推随机子空间的电力系统低频振荡辨识方法被提出。
该方法引入了基于双边迭代的子空间递推方法，实现了随机子空间递推辨识。通过递推误差并结合低频振荡数据的特点，提出了一种能够保证快速平稳递推的遗忘因子和加权因子选择策略。
该方法对理想数据、仿真数据和WAMS数据进行了分析，验证了该方法的可行性。结果表明，基于递推随机子空间的电力系统低频振荡辨识方法能够实时、准确地提取低频振荡模式信息，对电力系统的稳定性和安全性产生了积极的影响。
在电力系统中，低频振荡是一种常见的不稳定现象，对电力系统的稳定性和安全性产生了严重的影响。因此，低频振荡辨识技术的研究具有重要的实际意义和应用价值。
当前，低频振荡辨识技术主要包括自回归移动平均（ARMA）、子空间、汉克尔总体最小二乘（HTLS）、Prony、矩阵束、频域分解（FDD）等参数化方法，以及FFT、谱密度分析、维格纳分布（WVD）、经验模态分解（EMD）、局部均值分解（LMD）等非参数化方法。
Prony方法是目前最常用的低频振荡辨识方法之一，该方法将辨识信号表示成一系列具有任意幅值、相位、频率和衰减因子的复指数信号的线性组合。Prony方法具有非线性的多位滤波特性，但该方法只能用于暂态振荡信号分析，对于稳态信号的分析存在一定的局限性。
为解决Prony方法的局限性，基于递推随机子空间的电力系统低频振荡辨识方法被提出，该方法能够实时、准确地提取低频振荡模式信息，对电力系统的稳定性和安全性产生了积极的影响。
基于递推随机子空间的电力系统低频振荡辨识方法是一种实时、准确的低频振荡辨识方法，对电力系统的稳定性和安全性产生了积极的影响。该方法具有重要的实际意义和应用价值，对电力系统的发展和智能化具有重要的贡献。
