本文選題：電力系統(tǒng) + 電能質(zhì)量��； 參考：《深圳大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版)》2016年01期

【摘要】：提出一種基于無跡粒子濾波(unscented particle filter,UPF)算法的電網(wǎng)動(dòng)態(tài)諧波估計(jì)方法.通過無跡卡爾曼濾波算法得到電網(wǎng)動(dòng)態(tài)諧波狀態(tài)量的估計(jì)值和協(xié)方差,運(yùn)用這些結(jié)果改進(jìn)傳統(tǒng)粒子濾波算法的重要密度函數(shù),采用粒子濾波算法得到電網(wǎng)動(dòng)態(tài)諧波的最優(yōu)估計(jì)值.該方法克服了無跡卡爾曼濾波算法(unscented Kalman filter,UKF)對噪聲要求為高斯分布的限制和傳統(tǒng)粒子濾波(particle filter,PF)算法易退化的缺點(diǎn),保留了UKF對非線性問題的較好處理和PF強(qiáng)抗干擾性能力.仿真結(jié)果表明,在高斯噪聲和非高斯噪聲情況下,UPF算法得到的電網(wǎng)動(dòng)態(tài)諧波幅值、相位的估計(jì)值都更接近真實(shí)值.
[Abstract]:A dynamic harmonic estimation method based on unscented particle filter (unscented particle filter) algorithm is proposed. The estimation value and covariance of dynamic harmonic state of power network are obtained by unscented Kalman filter algorithm. The important density function of traditional particle filter algorithm is improved by using these results. The particle filter algorithm is used to obtain the optimal estimation value of power grid dynamic harmonics. This method overcomes the limitation of unscented Kalman filter which requires the noise to be Gao Si distribution, and the traditional particle filter (particle filter) algorithm is easy to degenerate, which preserves the better handling of nonlinear problems and the strong anti-interference ability of PF. The simulation results show that the phase estimation of the dynamic harmonic amplitude obtained by the Gao Si algorithm is closer to the real value under both the Gao Si noise and the non-Gao Si noise.
【作者單位】： 深圳大學(xué)光電工程學(xué)院;深圳大學(xué)機(jī)電與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51477104) 深圳市基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(JCYJ20140418193546100)~~
【分類號(hào)】：TN713;TM714.2

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 肖湘寧,徐永海,劉昊;電壓凹陷特征量檢測算法研究[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2002年01期

2 汲清波;馮馳;呂曉鳳;;UKF、PF與UPF跟蹤性能的比較[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年32期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐育福;蔡金錠;李天友;;基于正弦函數(shù)模型的電壓暫降檢測算法[J];電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào);2008年02期

2 陸東生;趙素華;王振東;;基于DSP的多功能電能質(zhì)量監(jiān)測儀的研制[J];電測與儀表;2006年02期

3 陳友勇;謝岳;;一種單相電壓凹陷檢測方法及其DSP實(shí)現(xiàn)[J];電測與儀表;2006年11期

4 王運(yùn)華;劉瑞芳;魏斌;;一種用于高溫超導(dǎo)儲(chǔ)能系統(tǒng)的電壓跌落檢測方法[J];電測與儀表;2010年06期

5 張慶超;肖玉龍;;一種改進(jìn)的電壓暫降檢測方法[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2006年02期

6 劉海春;徐立智;謝少軍;;基于周期相位的電壓跌落檢測方法[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2009年09期

7 李承;楊博;鄒云屏;丁洪發(fā);;基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電壓暫降特征量實(shí)時(shí)檢測方法[J];電機(jī)與控制學(xué)報(bào);2010年09期

8 羅湘;劉兵;荊平;邱宇峰;;動(dòng)態(tài)電壓恢復(fù)器的檢測算法研究[J];電力建設(shè);2008年09期

9 羅湘;蘇U，

本文編號(hào)：2098184