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基于无迹粒子滤波的电网动态谐波估计
基于无迹粒子滤波的电网动态谐波估计
作者:
帅士奇
彭建春
江辉
陈笠
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电力系统
电能质量
动态谐波估计
粒子滤波
无迹卡尔曼滤波
无迹粒子滤波
摘要:
提出一种基于无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)算法的电网动态谐波估计方法.通过无迹卡尔曼滤波算法得到电网动态谐波状态量的估计值和协方差,运用这些结果改进传统粒子滤波算法的重要密度函数,采用粒子滤波算法得到电网动态谐波的最优估计值.该方法克服了无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)对噪声要求为高斯分布的限制和传统粒子滤波(particle filter,PF)算法易退化的缺点,保留了UKF对非线性问题的较好处理和PF强抗干扰性能力.仿真结果表明,在高斯噪声和非高斯噪声情况下,UPF算法得到的电网动态谐波幅值、相位的估计值都更接近真实值.
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基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented FastSLAM算法
同步定位与地图构建
粒子退化
自适应渐消无迹粒子滤波
自适应部分系统重采样
衰减记忆无迹卡尔曼粒子滤波算法研究
粒子滤波算法
无迹卡尔曼粒子滤波算法
衰减记忆
基于无迹卡尔曼滤波和权值优化的改进粒子滤波算法
粒子滤波
无迹卡尔曼滤波
权值优化
样本贫化
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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文献信息
篇名
基于无迹粒子滤波的电网动态谐波估计
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
粒子滤波
无迹卡尔曼滤波
无迹粒子滤波
年,卷(期)
2016,(1)
所属期刊栏目
电子与信息科学
研究方向
页码范围
80-88
页数
9页
分类号
TM711|TM93
字数
5979字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1249.2016.01080
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
彭建春
深圳大学机电与控制工程学院
26
249
8.0
15.0
2
江辉
深圳大学光电工程学院
20
170
7.0
12.0
3
陈笠
深圳大学光电工程学院
2
13
2.0
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4
帅士奇
深圳大学光电工程学院
1
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节点文献
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二级引证文献(0)
2019(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
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电能质量
动态谐波估计
粒子滤波
无迹卡尔曼滤波
无迹粒子滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
深圳大学学报(理工版)
主办单位:
深圳大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-2618
CN:
44-1401/N
开本:
大16开
出版地:
深圳市南山区深圳大学行政楼419室
邮发代号:
46-206
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
1946
总下载数(次)
10
总被引数(次)
10984
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深圳大学学报(理工版)2016年第5期
深圳大学学报(理工版)2016年第4期
深圳大学学报(理工版)2016年第3期
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