基于emo-edsnn的电力系统低频振荡模态辨识

《基于emo-edsnn的电力系统低频振荡模态辨识》是一篇深入探讨电力系统低频振荡模态辨识方法的研究论文，全文共40页。该研究针对现代电力系统中普遍存在的低频振荡问题，提出了一种基于改进型优化算法与深度神经网络相结合的新方法，旨在提高模态辨识的准确性与效率。

文章首先介绍了电力系统低频振荡的基本概念及其对系统稳定性的影响，强调了模态辨识在电力系统运行与控制中的重要性。随后，详细阐述了传统模态辨识方法的局限性，如计算复杂度高、对噪声敏感等，为后续研究提供了背景依据。

论文的核心部分提出了EMO-EDSNN（增强型多目标优化-深度结构化神经网络）模型，该模型结合了多目标优化算法与深度学习技术，能够有效提取电力系统信号中的低频振荡特征，并实现对模态参数的精确识别。通过实验验证，该方法在多个典型电力系统案例中表现出较高的识别精度和良好的鲁棒性。

此外，文章还对比分析了EMO-EDSNN与其他主流方法的性能差异，进一步证明了其在处理复杂电力系统数据方面的优越性。研究结果对于提升电力系统的稳定性与安全性具有重要意义，也为未来相关领域的研究提供了新的思路和技术支持。