一种先进的APF补偿电流自适应检测法

针对有源电力滤波器(APF)设计过程中,在检测谐波电流时要满足实时性强和精确度高的要求,在传统自适应检测方法的基础上,提出了一种先进的三相APF系统补偿电流自适应检测方法。该方法结合了空间矢量变换与自适应干扰对消的原理,克服了传统自适应检测方法存在的固有局限性,具有较强的自适应性,在系统电流严重畸变时,能实时高精度地检测出三相系统中的各相谐波分量,同时可检测出基波正、负序分量。文中详细分析了检测电路的频率特性,该检测电路采用锁相环产生参考电压和在积分器前串接低通滤波器,并通过广义矢量变换矩阵取代传统变换矩阵的方法,大大提高了系统检测精度和动态响应特性。该方法同样适应于电压各分量的检测。实验结果证明了该检测方法的正确性和优越性。     

三相四线制系统任意次谐波电流的检测新方法

利用有源电力滤波器补偿电力系统的无功和谐波电流时,为实时准确地检测出谐波电流,根据通用瞬时无功功率理论,提出了一种适用于三相四线制系统的任意次谐波电流的检测方法。该方法以传统的ip-iq法为基础,适当修改变换矩阵就可检测不对称系统任意次谐波的正序、负序分量,再等价三角变换所得的每相电流零序分量以检测出任意次谐波的零序分量,相加所得的正、负和零序分量即得到任意次谐波电流。该方法克服了传统的ip-iq法不能用于三相四线制系统任意次谐波检测的缺陷,具有原理简单,检测精度高和稳定性好等特点。理论分析和仿真结果都证实了该方法的准确性。     

双馈感应式风力发电系统中定子谐波电流的检测方法

分析了基于瞬时无功理论的谐波电流检测方法的原理,设计了一种高选择性滤波器,改进了传统的滤波方法,该检测方法不仅能检测出基波分量,并且能够检测出特定的谐波分量。     

基于广义谐波理论的单相有源电力滤波器设计

根据广义谐波理论，证明了应用自适应噪声对消技术可实时检测出需要补偿的广义谐波电流分量。该法比传统的谐波检测电路简单、易实现、抗扰性强。以该分量为输出目标电流的单相有源电力滤波器能将非线性负载补偿成纯电阻负载。仿真结果证明了该方法的有效性。     

低压抗直流电流互感器及检测装置研究

针对传统低压电流互感器在直流分量负荷下存在传变误差大的技术缺陷,分析了直流分量导致传统电流互感器失准的机理,研发了低压抗直流分量电流互感器,并提出了电流互感器抗直流性能检测方法,在此基础上研制出电流互感器抗直流性能检定装置。实验证明该抗直流分量电流互感器具有较好的抗直流性能,能满足现场运行要求。     

三相电压跌落检测新方法

为实现三相电压跌落的快速精确检测,提出含稳态分量和补偿分量的解耦检测方法。首先运用瞬时对称分量法在坐标系中推导出基波电压正序、负序分量的解耦检测模型;然后根据该解耦模型构建含稳态分量和补偿分量的离散卡尔曼滤波器,采用数学形态滤波器和网格分形方法定位电压突变发生和恢复时刻,并重置卡尔曼滤波器参数以加快检测动态响应速度;最后将提出的检测方法用于各种电压故障情形下的检测和动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)补偿仿真中。仿真结果表明,所提方法的检测动作时间为2~3个采样周期,与传统dq变换法相比,其动态响应速度快一个数量级,证明了所提解耦检测方法在响应速度、稳态精度方面具有优越性。     

动态电压恢复器补偿信号改进检测法

提出了一种基于派克变换的动态电压恢复器补偿信号的改进检测方法。该电压检测方法不需锁相环,具有较好的检测精度和动态响应速度。最后,通过Matlab仿真,验证了该电压检测方法的有效性,并对含有暂态分量的信号检测进行了仿真,表明该法对暂态分量的检测具有一定的功用。     

基于瞬时无功功率理论的高次谐波电流检测方法研究

本文首先介绍了传统的ip-iq谐波检测方法原理,经过对其进行分析研究,提出了一种用于高次谐波电流检测的改进ip-iq检测方法。该方法是基于瞬时无功功率理论,在传统ip-iq检测方法中补加上一个负序分量检测环节,实现同时对高次谐波电流的正序分量和负序分量的分解检测,最终实现对高次谐波电流的测取。并使用Matalab软件进行了仿真,结果证明了改进的ip-iq方法对高次谐波电流检测的可靠性及相应的实用特点。     

基于数学形态学和TLS-ESPRIT算法的间谐波检测

在无干扰情况下.传统的问谐波检测方法能较好地检测出间谐波分量;而当有干扰存在时,就无法检测出间谐波.针对传统检测方法的局限性.提出一种新的间谐波检测方法,实现了在有干扰情况下对间谐波的准确检测,且检测结果具有较高的精度.该方法利用形态滤波器有效抑制噪声的特性对检测信号进行消噪处理,保留信号的主要特征分量:对消噪后的信号采用TLS-ESPRIT算法进行检测,通过特征值分解得到信号子空间,并对信号子空间进行奇异值分解确定出空间旋转矩阵,求解间谐波分量.算例仿真结果表明,所提出的方法是可行和有效的.     

基于VMD的谐波检测方法

针对电网谐波检测问题,分析已提出的几种传统的谐波检测方法,首次提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的电网谐波检测方法。运用VMD方法将所含谐波的电网信号分解为一系列的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后对分解出的IMF分量采用希尔伯特黄变换(HilbertHuang transform,HHT),获得每一个IMF分量的瞬时频率和瞬时幅值。由于VMD方法能准确的分解出每一个IMF分量,因此所得到的瞬时频率和瞬时幅值达到了很高精度的获取,并且与在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)所得到IMF分量Hilbert变换进行对比,说明了该方法比传统的Hilbert变换分解能力更强。为验证该方法对电网谐波的检测能力,将VMD算法与传统的瞬时无功功率谐波检测算法运用到实测数据中。仿真和实测数据表明,该方法是检测谐波的有效新方法。     

动态电压恢复装置中滤波器的设计

针对动态电压恢复器 (DVR)结构特点与工作过程 ,进行了低通滤波器电路拓扑结构、参数及材料的设计。运用频谱特性分析法、阻抗匹配法进行了滤波器的理论分析与设计。采用MATLAB中的simulink组建的DVR模拟系统对滤波效果进行了仿真分析。最后将设计的滤波器接入实际电路进行实验研究。在克服了由于铁芯饱和引起的铁磁谐振问题后 ,实现了运行可靠、符合标准的滤波器     

大型地下洞室群施工动态可视化仿真研究进展

将可视化技术引入地下洞室群施工仿真中发展起来的地下洞室群施工动态可视化仿真已成为近年来地下洞室群施工仿真发展的一个主要趋势。对国内外大型地下洞室群施工动态可视化仿真产生及发展进行了深入研究和归纳 ,把地下洞室群施工仿真在可视化分析方面的逐步完善分为三个阶段 ,即传统的施工过程二维动态演示阶段 ,基于OpenGL的施工过程三维动态演示阶段和最新的基于GIS的施工过程三维动态演示阶段。对各阶段研究成果分析了其优点和不足 ,提出了结合工程地质的地下洞室群施工仿真     

基于带宽自适应滤波的低频振荡Prony分析

针对传统Prony法在分析低频振荡时对噪声非常敏感的缺点,提出了一种基于带宽分析的余弦基神经网络滤波方法。首先,利用余弦基神经网络逼近低频振荡信号,通过对权值的分析,确定信号有效带宽;然后根据信号带宽进行带通滤波,再将输出信号导入Prony模块分析。其中,针对有效带宽范围的确定,提出了固定带宽与动态带宽的分析方法。分别在脉冲噪声、高频谐波噪声、随机白噪声背景下进行了算例分析,表明了该方法对舍噪低频振荡信号具有较好的滤波效果,有效地提高Prony算法的振荡主导模式识别精度。能满足电力系统低频振荡特征分析的需要。     

基于长短期记忆网络的UKF动态谐波状态估计

传统动态谐波状态估计的卡尔曼滤波预测步通常以单位阵构建状态空间模型,同时将系统噪声协方差矩阵假设为常数阵,从而导致动态估计预测精度降低,影响动态状态估计模型的滤波性能。为了准确建立谐波状态的空间模型,提出一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的时序预测方法。通过大量历史数据离线训练模拟复杂的状态转移过程,基于历史时刻的滤波估计值预测当前时刻的谐波状态量,有效提高无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)中预测模型精度。在改进IEEE34节点三相不平衡系统上进行了测试分析。与传统算法进行对比,结果证明所提出的方法在谐波状态估计精度和鲁棒性方面均表现更好。     

改进的自适应卡尔曼滤波在北斗伪距单点定位中的研究

针对加权最小二乘法定位精度不高,卡尔曼滤波对初始位置敏感以及噪声协方差固定不变的缺点,提出了一种将加权 最小二乘法和改进的卡尔曼滤波相结合的伪距单点定位解算方法。 该方法首先利用加权最小二乘法解算出接收机初始位置, 然后将该位置作为改进的自适应卡尔曼滤波的初始值,再建立动力学模型来进行滤波。 实验结果表明基于移动窗口协方差估 计的自适应卡尔曼滤波相比于传统卡尔曼滤波,能将单点定位精度提高 50%,收敛速度也提高了 90%。 该算法可以用在对精 度要求不高的民用导航和定位中。     

基于多重渐消因子变分贝叶斯的陀螺阵列融合算法

针对由多个MEMS陀螺仪组成的阵列系统在动态情况下噪声时变导致输出精度低的问题，提出了新的动态滤波模型和滤波方法。通过分析MEMS陀螺的误差特性和对角速度进行动态建模，构建了基于角速度估计的阵列陀螺随机误差动态滤波模型。由于动态情况下模型的不确定性导致传统方法精度较差，设计了一种多重渐消因子变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法，利用变分贝叶斯思想和强跟踪理论提高了滤波器量测噪声估计精度、收敛速度和鲁棒性。最后在高精度转台上进行了静态实验和动态实验。实验结果表明：在静态条件下，“虚拟陀螺”方差降低为单个陀螺的4%，零偏不稳定性降低为47.2%；在动态条件下，“虚拟陀螺”能有效跟踪角速度的变化且角速度残差方差降低为单个陀螺的6.2%。该滤波算法能有效提高MEMS陀螺阵列系统的输出精度。     

基于粒子滤波算法的发电机机电暂态过程动态状态估计

广域测量系统(WAMS)作为一种测量手段,不可避免地存在测量误差。为了获得更优的控制策略和分析结果,有必要对实际量测数据进行滤波处理后再应用。文中提出了一种对实际量测数据进行动态滤波估计的新方法,在发电机二阶动态方程的基础上,建立了发电机动态状态估计模型。考虑到模型的非线性,文中应用粒子滤波(PF)算法。为解决计算占用空间和计算量较大、样本退化的问题,在基本PF算法的基础上引入序列采样重要性重采样(SIR)方法。同时,还应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了状态估计并将结果与文中所提方法进行了对比分析。为了定量评估估计效果,建立了基于估计路径相似性的评价指标。最后,通过对CEPRI 7节点系统的仿真计算,表明基于PF的估计结果与实际结果相关性较高、与真实值的均方根误差小,优于EKF的估计结果,有效减小了误差数据的影响。     

具有区域极点约束的无偏H∞滤波

本文在无偏估计存在的条件下,给出了具有区域极点约束的无偏H∞滤波器的设计方法。该方法克服了传统滤波方法的局限性,既考虑了系统的输入输出鲁棒性能,也考虑了内部动态性能的要求,同时简化了滤波器的设计过程。以对河流污染物B．O．D含量的估计为例,仿真结果表明本方法具有较好的估计效果。     

基于无差拍电流预测控制的PMSM电感失配研究

永磁同步电机（PMSM）双闭环调速控制系统中,作为内环的电流环直接制约着控制系统的动态响应性能。无差拍电流预测控制(DPCC)具有算法简单、动态响应快等优势,但DPCC需要精准的电机模型,参数不匹配会引起电流静差和畸变,尤其是电感失配,甚至会导致控制系统不稳定。为解决上述问题,提出改进型DPCC算法。首先,推导了传统DPCC的离散传递函数,分析了其参数敏感性影响。其次,改进DPCC算法,改善其电感参数敏感性,有效扩展电感适用范围,减小电流畸变。最后,通过MATLAB/Simulink仿真和试验验证了在电感失配下改进型DPCC的有效性。     

基于自适应卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

考虑到传统的卡尔曼滤波策略在未知干扰噪声环境下不能对锂离子电池的荷电状态(SOC)进行准确的估计,简要论述了锂离子电池的等效电路模型,提出了自适应卡尔曼滤波方法,利用Matlab/Simulink建立了基于自适应和常规的卡尔曼滤波法的锂离子电池SOC估计的仿真模型,分析研究了在未知干扰噪声下两种滤波法的SOC估计值变化曲线以及误差关系。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差较传统的要小,从而有效降低了未知干扰噪声对电池管理系统所受到的影响,且具有较好的鲁棒性,为今后深入研究动力电池SOC估计方法提供了一定的参考。