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摘要:
通用的动态谐波状态估计卡尔曼滤波模型因状态转移矩阵为单位阵导致预测功能丧失,且测量噪声参数假设为常数,导致模型抗噪性能差.为提高谐波状态估计精度,提出了一种基于谐波源特征提取的动态谐波状态估计模型,该模型通过小波滤波得到谐波源波动的特征分量,将慢波动分量用于计算状态转移矩阵,将快波动分量用于计算系统噪声协方差矩阵.为适应谐波测量设备在线应用时的变化噪声环境,提出了一种自适应卡尔曼滤波算法.通过协方差匹配法判断测量噪声是否变化,当判断测量噪声发生变化时,采用时变噪声估值器估计测量噪声协方差矩阵.在IEEE 13和IEEE 69节点系统进行了仿真,表明所提出的方法与传统卡尔曼滤波方法相比,提高了在变化噪声环境下的状态估计的精度.
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文献信息
篇名 基于谐波源特征提取的电力系统动态谐波状态估计自适应方法
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 动态谐波状态估计 谐波特征提取 自适应卡尔曼滤波
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 2612-2619
页数 8页 分类号 TM76
字数 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.1589
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研究主题发展历程
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动态谐波状态估计
谐波特征提取
自适应卡尔曼滤波
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电网技术
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1000-3673
11-2410/TM
大16开
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82-604
1957
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