本文關(guān)鍵詞：基于卡爾曼濾波的輸電線路繼電保護(hù)算法研究

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【摘要】：微機(jī)繼電保護(hù)在電力系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用,其核心技術(shù)是信號(hào)處理。微機(jī)保護(hù)裝置普遍采用傅里葉算法提取測(cè)量信號(hào)的基波分量。但是,傅里葉算法無法反應(yīng)信號(hào)的時(shí)域特性,處理具有局部特性的非平穩(wěn)信號(hào)能力較弱,性能受衰減直流分量和分?jǐn)?shù)次諧波分量影響較大等不足之處,大大降低了傳統(tǒng)微機(jī)保護(hù)算法的快速性和準(zhǔn)確性。因此,基于信號(hào)處理技術(shù)研究新的微機(jī)保護(hù)算法具有十分重要的意義。本文基于卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波、小波變換、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波這幾種經(jīng)典的信號(hào)處理方法,研究了輸電線路微機(jī)保護(hù)新算法。首先提出了小波-卡爾曼濾波和形態(tài)學(xué)-卡爾曼濾波兩種微機(jī)保護(hù)算法。該算法利用小波或數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的多尺度變換功能對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行分解,得到濾除了部分暫態(tài)噪聲的平滑信號(hào)和包含測(cè)量噪聲的細(xì)節(jié)信號(hào)。平滑信號(hào)用于更新卡爾曼濾波器的測(cè)量值,提高了濾波器的收斂速度,細(xì)節(jié)信號(hào)用于計(jì)算測(cè)量噪聲的統(tǒng)計(jì)特性,提高了濾波器的收斂精度。再利用卡爾曼對(duì)濾除暫態(tài)噪聲的信號(hào)進(jìn)行處理,實(shí)時(shí)估計(jì)出信號(hào)的基波分量。然后,針對(duì)基于線性卡爾曼濾波的微機(jī)保護(hù)算法對(duì)信號(hào)頻率偏移敏感的問題,提出了基于無跡卡爾曼濾波的輸電線路微機(jī)保護(hù)算法。算法考慮故障信號(hào)的頻率和直流偏移量,建立了非線性的數(shù)學(xué)模型。采用無跡卡爾曼濾波基于非線性模型估計(jì)出信號(hào)頻率、直流偏移量以及基波分量。最后,將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波和無跡卡爾曼濾波結(jié)合提出了形態(tài)學(xué)-無跡卡爾曼濾波算法。在MATLAB/Simulink環(huán)境下進(jìn)行多個(gè)算例的仿真,仿真結(jié)果證實(shí)了所提出濾波算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：微機(jī)繼電保護(hù) 輸電線路保護(hù) 傅里葉變換 卡爾曼濾波 小波多尺度分析 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 無跡卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM77
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 課題相關(guān)背景與意義11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)11-14
• 1.2.1 正弦量信號(hào)模型算法12
• 1.2.2 傅里葉及其改進(jìn)算法12-13
• 1.2.3 最小二乘法及其改進(jìn)算法13
• 1.2.4 小波變換算法13
• 1.2.5 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法13-14
• 1.2.6 卡爾曼濾波算法及其改進(jìn)算法14
• 1.3 論文的主要工作和章節(jié)安排14-17
• 第二章 微機(jī)繼電保護(hù)基本算法17-30
• 2.1 引言17-18
• 2.2 傅里葉算法18-20
• 2.2.1 傅里葉變換18-19
• 2.2.2 全波傅里葉算法原理19-20
• 2.2.3 半波傅里葉算法原理20
• 2.3 卡爾曼濾波算法20-25
• 2.3.1 算法原理21-24
• 2.3.2 狀態(tài)方程與觀測(cè)方程24-25
• 2.4 算例仿真25-29
• 2.4.1 仿真模型25-26
• 2.4.2 仿真結(jié)果26-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 電力故障信號(hào)暫態(tài)噪聲抑制算法30-41
• 3.1 引言30
• 3.2 小波變換30-34
• 3.2.1 算法原理30-32
• 3.2.2 多尺度分析32-33
• 3.2.3 模極大值33-34
• 3.3 多尺度形態(tài)濾波34-38
• 3.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算34-36
• 3.3.2 形態(tài)濾波器36
• 3.3.3 多尺度分析36-38
• 3.4 算例仿真38-39
• 3.4.1 小波多尺度分析仿真38-39
• 3.4.2 多尺度形態(tài)濾波仿真39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 基于卡爾曼濾波的微機(jī)保護(hù)算法41-50
• 4.1 引言41
• 4.2 小波-卡爾曼濾波算法41-44
• 4.2.1 算法原理41-42
• 4.2.2 算法流程42-44
• 4.3 形態(tài)學(xué)-卡爾曼濾波算法44-46
• 4.3.1 算法原理44-45
• 4.3.2 算法流程45-46
• 4.4 算例仿真46-48
• 4.4.1 小波-卡爾曼算法仿真46-47
• 4.4.2 形態(tài)學(xué)-卡爾曼算法仿真47-48
• 4.5 本章小結(jié)48-50
• 第五章 基于無跡卡爾曼濾波的微機(jī)保護(hù)算法50-66
• 5.1 引言50
• 5.2 無跡卡爾曼濾波算法50-54
• 5.2.1 算法原理50-52
• 5.2.2 信號(hào)的非線性模型52-53
• 5.2.3 參數(shù)提取53-54
• 5.3 形態(tài)學(xué)-無跡卡爾曼濾波算法54-56
• 5.3.1 算法原理54-55
• 5.3.2 算法流程55-56
• 5.4 算例仿真56-65
• 5.4.1 無跡卡爾曼濾波算法仿真56-62
• 5.4.2 形態(tài)學(xué)-無跡卡爾曼濾波算法仿真62-64
• 5.4.3 濾波算法性能比較64-65
• 5.5 本章小結(jié)65-66
• 第六章 總結(jié)與展望66-68
• 6.1 總結(jié)66-67
• 6.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 致謝74-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75

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