基于优化无迹Kalman滤波的电网动态谐波估计

• 作者: 彭建春 江辉 王志忠 谢兴
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 电能质量 动态谐波估计 无迹卡尔曼滤波 粒子群算法 状态噪声协方差 观测噪声协方差
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 【电子与信息科学】
• 页码范围: 188-195
• 页数: 8页
• 分类号: TM711|TM93
• 字数: 5984字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2015.02188

摘要

提出一种基于粒子群优化的无迹卡尔曼滤波( particle swarm optimized unscented Kalman filter, PSOUKF)的电网动态谐波估计方法,利用包含种群分类与动态学习因子的改进粒子群优化算法,优化无迹卡尔曼滤波算法( unscented Kalman filter, UKF)的状态噪声协方差和观测噪声协方差,使系统噪声对电网动态谐波估计结果的影响得到充分考虑,克服了传统UKF算法将这两种方差视为常数导致的动态谐波估计精度低的缺陷。仿真结果表明, PSOKUF算法比卡尔曼滤波( Kalman filter, KF)算法和传统的UKF算法更有效,在没有增加计算复杂度的情况下,能够提高动态谐波估计精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志忠	深圳大学光电工程学院	9	49	5.0	6.0
2	彭建春	深圳大学机电与控制工程学院	26	249	8.0	15.0
3	江辉	深圳大学光电工程学院	20	170	7.0	12.0
4	谢兴	深圳大学光电工程学院	2	17	2.0	2.0