The purpose of this paper is development of the algorithmic model of B-spline nonlinear signal decomposition in electric power systems and consideration of its software implementation. This will enable the correct analysis of records for power system oscillation parameter revelation in order to choose the required control action. Methods. The algorithm of B-spline nonlinear signal decomposition proposed in the article is based on the method of empirical mode decomposition (EMD). Results. The developed algorithmic model and mathematical models of algorithm procedures are presented. The advantage of using B-spline function decomposition records is proved as compared with the classical method of empirical mode decomposition. The results of software implementation of the proposed algorithm of B-spline nonlinear signal decomposition are provided. Conclusion. Software implementation of B-spline decomposition of nonlinear signals increases the high speed response in obtaining the results of electric power system record identification by 1.4 times as compared with the classical empirical mode decomposition algorithm.

Цель. Разработка алгоритмической модели B-сплайн разложения нелинейных сигналов в электроэнергетических системах и ее программная реализация. Это позволит проводить корректный анализ регистрограмм для выявления колебаний параметров энергосистемы с целью выбора необходимого управляющего воздействия. Методы. Предложенный в статье алгоритм B-сплайн разложения нелинейных сигналов базируется на методе эмпирической модовой декомпозиции (Empirical mode decomposition EMD). Результаты. Представлены разработанные алгоритмическая модель и математические модели процедур алгоритма. Обосновано преимущество применения B-сплайн разложения регистрограмм по сравнению с классическим методом эмпирической модовой декомпозиции. Приведены результаты программной реализации предложенного алгоритма B-сплайн разложения нелинейных сигналов. Заключение. Программная реализация B -сплайн разложения нелинейных сигналов повышает быстродействие получения результатов идентификации регистрограмм электроэнергетических систем в 1,4 раза по сравнению с классическим алгоритмом EMD.