本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤濾波器的電網(wǎng)基波頻率跟蹤研究

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【摘要】：電網(wǎng)頻率反映了電能消耗與負(fù)載之間的動(dòng)態(tài)平衡關(guān)系,是調(diào)控系統(tǒng)正常運(yùn)行的重要參考量。對(duì)電力系統(tǒng)頻率進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤估計(jì)是研究電力系統(tǒng)控制,安全評(píng)估和分析電能質(zhì)量等方面的基礎(chǔ),重要性不言而喻,所以研究跟蹤電網(wǎng)頻率的動(dòng)態(tài)變化不僅具有現(xiàn)實(shí)意義,而且對(duì)電力行業(yè)也會(huì)產(chǎn)生積極影響。學(xué)者們經(jīng)過(guò)分析電網(wǎng)頻率特性,相繼提出多種電網(wǎng)頻率跟蹤方法,在確定性諧波信號(hào)下,提出傅里葉變換的方法。在非平穩(wěn)信號(hào)條件下,學(xué)者們基于數(shù)字濾波器提出一種微分正交變化方法。但到目前為止,傳統(tǒng)頻率跟蹤技術(shù)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生突變或存在強(qiáng)干擾時(shí)處理性能差,如何在畸變信號(hào)條件下對(duì)基波信號(hào)做到實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的跟蹤成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。本文結(jié)合實(shí)際電力系統(tǒng)模型,考慮到系統(tǒng)時(shí)刻處在外部擾動(dòng)之下,不但電壓會(huì)變化,而且基波頻率也會(huì)發(fā)生波動(dòng)。為了減小電網(wǎng)中諧波和噪聲對(duì)基波頻率跟蹤準(zhǔn)確度的影響,在經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)與分析不同方法后,首先利用小波濾波特性對(duì)電網(wǎng)原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,將小波變換方法應(yīng)用于在畸變信號(hào)條件下提取基波信號(hào),濾除信號(hào)中的除基頻外各高次諧波、間諧波和隨機(jī)噪聲成分。通過(guò)仿真驗(yàn)證,原始電壓信號(hào)經(jīng)小波變換,基波成分能準(zhǔn)確地分離出來(lái)。然后為增強(qiáng)基波模型的穩(wěn)定性,文中利用模型參考自適應(yīng)控制方法,采用可調(diào)增益Lyapunov-MRAC算法自適應(yīng)作用電網(wǎng)模型,減少了外界擾動(dòng)或內(nèi)部噪聲影響。在此基礎(chǔ)上將基波模型與擴(kuò)展卡爾曼濾波器結(jié)合,將自適應(yīng)濾波原理引入到電網(wǎng)基波頻率跟蹤研究中來(lái),建立狀態(tài)方程和測(cè)量方程,對(duì)基波頻率進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤處理。在跟蹤過(guò)程中比較分析算法的優(yōu)劣性,針對(duì)需要解決的問(wèn)題提出相關(guān)改進(jìn)算法以提高跟蹤的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確性。最后的仿真結(jié)果表明,ASTF算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)基波頻率實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的跟蹤。該算法一方面對(duì)測(cè)量噪聲方差R進(jìn)行自適應(yīng)實(shí)時(shí)調(diào)控,另一方面對(duì)觀測(cè)量中不良數(shù)據(jù)做到自適應(yīng)剔除。
【關(guān)鍵詞】：頻率跟蹤 自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤 小波變換 電網(wǎng)模型 系統(tǒng)辨識(shí)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM711;TN713
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題研究背景和意義10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析10-12
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容12-14
• 第2章 電網(wǎng)信號(hào)基波提取方法分析14-27
• 2.1 電網(wǎng)信號(hào)建模14-18
• 2.1.1 穩(wěn)態(tài)下電壓信號(hào)模型14-16
• 2.1.2 非穩(wěn)態(tài)下電壓信號(hào)模型16-18
• 2.2 基波信號(hào)提取方法18-25
• 2.2.1 全波傅里葉算法18-20
• 2.2.2 基于小波變換的基波提取原理20-22
• 2.2.3 電壓信號(hào)的小波分解與重構(gòu)方法22-23
• 2.2.4 基于小波變換基波提取實(shí)驗(yàn)23-25
• 2.3 基波提取仿真結(jié)果分析25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 卡爾曼原理及其在基波頻率跟蹤中的應(yīng)用27-44
• 3.1 卡爾曼濾波理論27-33
• 3.1.1 卡爾曼濾波基本方程27-28
• 3.1.2 最優(yōu)估計(jì)準(zhǔn)則28-30
• 3.1.3 卡爾曼濾波噪聲特點(diǎn)分析30-31
• 3.1.4 擴(kuò)展卡爾曼濾波器31-33
• 3.2 電網(wǎng)信號(hào)動(dòng)態(tài)估計(jì)模型33-39
• 3.2.1 系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)控制34-35
• 3.2.2 系統(tǒng)辨識(shí)方法35-37
• 3.2.3 Lyapunov穩(wěn)定性理論37-39
• 3.3 卡爾曼濾波在電力基波頻率跟蹤中的應(yīng)用39-43
• 3.3.1 目標(biāo)跟蹤39-40
• 3.3.2 信號(hào)模型與擴(kuò)展卡爾曼濾波器40-42
• 3.3.3 EKF算法的優(yōu)劣分析42-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第4章 自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤濾波算法設(shè)計(jì)44-52
• 4.1 強(qiáng)跟蹤濾波算法基礎(chǔ)44-47
• 4.1.1 強(qiáng)跟蹤濾波器結(jié)構(gòu)44-45
• 4.1.2 強(qiáng)跟蹤濾波算法遞推過(guò)程45-46
• 4.1.3 強(qiáng)跟蹤濾波器與擴(kuò)展卡爾曼濾波器區(qū)別46-47
• 4.2 強(qiáng)跟蹤濾波算法的自適應(yīng)改進(jìn)47-50
• 4.2.1 自適應(yīng)濾波理論47
• 4.2.2 自適應(yīng)調(diào)整觀測(cè)噪聲方差R及仿真效果47-49
• 4.2.3 觀測(cè)量中不良數(shù)據(jù)自適應(yīng)剔除49-50
• 4.3 基于自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤算法的頻率跟蹤流程圖50-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第5章 算例仿真及結(jié)果分析52-62
• 5.1 實(shí)驗(yàn)方法52-60
• 5.1.1 測(cè)試電壓信號(hào)預(yù)處理52-54
• 5.1.2 電網(wǎng)基波頻率跟蹤仿真分析54-60
• 5.2 結(jié)果分析60-61
• 5.2.1 基波提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析60-61
• 5.2.2 基波頻率跟蹤結(jié)果分析61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文68-69
• 致謝69

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 江輝;謝興;王志忠;彭建春;;基于優(yōu)化無(wú)跡Kalman濾波的電網(wǎng)動(dòng)態(tài)諧波估計(jì)[J];深圳大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版);2015年02期

2 趙仁德;馬帥;李海艦;吳曉波;;基于強(qiáng)跟蹤濾波器的電力系統(tǒng)頻率測(cè)量算法[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2013年07期

3 徐宏宇;王浩;王爾申;;基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的GPS定位數(shù)據(jù)處理方法研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2012年31期

4 葉芳;焦彥軍;周丹;王焯;;一種基于傅立葉算法的高精度測(cè)頻方法[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2012年08期

5 孫楓;唐李軍;;基于CKF的SINS大方位失準(zhǔn)角初始對(duì)準(zhǔn)[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2012年02期

6 張艷霞;陳旭林;;基于DFT的電力系統(tǒng)頻率及諧波精確算法[J];中國(guó)電力;2012年02期

7 張斌;張東來(lái);;電力系統(tǒng)自適應(yīng)基波提取與頻率跟蹤算法[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2011年25期

8 衛(wèi)志農(nóng);孫國(guó)強(qiáng);龐博;;無(wú)跡卡爾曼濾波及其平方根形式在電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2011年16期

9 徐巖;張曉明;王瑜;孫慶彬;王之猛;孫岳;;基于離散傅里葉變換的頻譜分析新方法[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2011年11期

10 李忠良;陳衛(wèi)兵;鄒豪杰;羅天資;張洪波;曾光華;;基于新息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)卡爾曼濾波[J];湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2011年01期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 候智圓;電力系統(tǒng)頻率動(dòng)態(tài)行為特征分析[D];山東大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：919859