基于EMD的WVD分布方法在电力系统低频振荡监测中木的应用收稿日期

《基于EMD的WVD分布方法在电力系统低频振荡监测中的应用》是一篇探讨电力系统低频振荡监测技术的研究论文。文章针对传统方法在处理非线性、非平稳信号时存在的局限性，提出了一种结合经验模态分解（EMD）与加伯-维格纳分布（WVD）的方法，以提高对电力系统中低频振荡现象的检测精度。

EMD作为一种自适应信号分析方法，能够将复杂信号分解为多个本征模态函数（IMF），从而更好地捕捉信号的局部特征。而WVD则是一种高分辨率的时间-频率分析工具，能够有效反映信号的瞬时频率变化。将两者结合，可以充分发挥各自的优势，提升对低频振荡的识别能力。

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，随后详细阐述了EMD和WVD的原理及组合应用的可行性。通过仿真实验，验证了该方法在不同工况下的有效性，并与传统方法进行了对比分析。

研究结果表明，基于EMD的WVD分布方法能够更准确地提取低频振荡特征，具有较高的抗干扰能力和良好的实时性，为电力系统的稳定运行提供了新的技术支持。此外，该方法在实际应用中表现出较强的适应性和可扩展性，具有广阔的工程应用前景。

本文共6页，内容详实，结构清晰，对于从事电力系统分析与控制的研究人员具有重要的参考价值。收稿日期信息未在文中明确提及，但文章整体内容体现了作者对该领域的深入思考和实践探索。