基于高性能ARM的不同GPS定位算法的性能分析与对比

近年来,GPS技术和嵌入式技术在导航、定位、测量等领域都有良好的应用.为了对比分析3种常用的定位算法(最小二乘法、加权最小二乘法、卡尔曼滤波)的性能优缺点,针对不同的接收机以及考虑到性能、成本、运算效率、稳定性等多方面问题,设计了一套基于高性能ARM(STM32F429IGT6)的GPS定位仿真系统,实验分别采用两种不同性能的GPS接收机(NEO-M8T和LEA-6T),实验运行结果表明,3种定位算法均能使GPS定位精度提高,但基于不同性能的接收机,其优化性能的程度是不一样的.该研究为工程实现中定位算法的选择提供有效的参考价值,同时基于高性能ARM的GPS定位系统为今后做差分定位,载波相位测姿以及组合导航等前沿技术研究提供良好的硬件和软件基础,在卫星导航定位领域中具有重要意义.     

基于改进稀疏表示法的谐波源定位

针对谐波源随机分布及非谐波源节点存在干扰电流的状况,提出基于改进稀疏表示法的谐波源定位。通过稀疏表示将最小二乘建立的谐波状态估计量测方程转化为线性优化问题,并对量测节点的选择进行调整,进而根据谐波注入电流估计结果判断谐波源的位置。在IEEE 123节点模型的基础上,将其与基于最小二乘法及稀疏表示法的谐波源定位进行对比。结果表明,所提出的方法具有定位准确、抗干扰能力强的优点。     

基于改进稀疏表示法的谐波源定位

针对谐波源随机分布及非谐波源节点存在干扰电流的状况,提出基于改进稀疏表示法的谐波源定位。通过稀疏表示将最小二乘建立的谐波状态估计量测方程转化为线性优化问题,并对量测节点的选择进行调整,进而根据谐波注入电流估计结果判断谐波源的位置。在IEEE 123节点模型的基础上,将其与基于最小二乘法及稀疏表示法的谐波源定位进行对比。结果表明,所提出的方法具有定位准确、抗干扰能力强的优点。     

基于混合整数二次锥规划方法的含分布式电源配电网优化重构方法

含分布式电源(DG)的配电网重构问题属于NP难问题,数学规划是寻求该类问题求解方法的一个良好途径。提出了一个种含DG配电网优化重构的混合整数二次锥规划模型,并使用具有多项式时间复杂性的内点算法进行求解。考虑了开关状态,不同类型DG的投切、出力状态,将其作为优化变量;使用线性加权和法将配电网运行费用、可再生能源损失统一为综合费用,作为规划的目标函数;将潮流约束进行变换并合理松弛为二次锥约束,最终建立了混合整数二次锥规划模型。最后通过算例证明了求解相同优化重构问题时该方法较已有方法得出结果更优,以综合费用最小为目标时得出的结果同时有利于可再生能源消纳、降低网损和减少费用。     

带等式约束的加权最小二先进单乘法参数估计

电力系统中网络参数错误会影响状态估计的性能,降低EMS中其他应用软件分析决策的可靠性和计算精度.必须通过高效的算法得到接近网络参数的真实值.对参数估计的主要方法进行了简要介绍,重点介绍了使用带等式约束的最小二乘法进行增广状态估计得到的真实解方法,该方法能够方便地集成到状态估计软件中.实例测试结果表明,带等式约束的增广状态估计方法有很好的实用价值.     

带等式约束的加权最小二乘法参数估计

电力系统中网络参数错误会影响状态估计的性能,降低EMS中其他应用软件分析决策的可靠性和计算精度。必须通过高效的算法得到接近网络参数的真实值。对参数估计的主要方法进行了简要介绍,重点介绍了使用带等式约束的最小二乘法进行增广状态估计得到的真实解方法,该方法能够方便地集成到状态估计软件中。实例测试结果表明,带等式约束的增广状态估计方法有很好的实用价值。     

一种双线性抗差状态估计方法

传统状态估计方法一般需要求解某个非线性非凸优化问题,并用基于梯度的方法予以求解,因而存在难以保证获得全局最优解、可能收敛困难等问题。文中基于国外学者提出的精确线性化量测方程构建了一种双线性抗差状态估计方法。该方法仅需求解一个线性加权最小绝对值估计问题(等价为线性规划问题)、一个非线性变换以及一个线性加权最小二乘估计问题(二次规划问题),从数学上可保证获得全局最优解,并不存在收敛性问题。最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

利用 GWO-LSSVM 算法对光纤压力传感器进行温度补偿

光纤压力传感器工作性能受温度影响较大，需进行温度补偿。针对这一问题，提出了灰狼算法与最小二乘支持向量机(GWO-LSSVM)算法相结合的软件补偿方案，利用灰狼算法在指定范围内迭代优化最小二乘支持向量机的惩罚因子ζ和核参数σ以求构建补偿算法模型。在不同温度环境下，对传感器进行标定试验测得传感器的输入输出数据，分成测试集和训练集。以测试集的预测值计算的均方根误差为适应度函数，将温度补偿问题转化为带约束的凸二次优化问题。结果表明，相较于补偿前，温度补偿后的光纤压力传感器的灵敏度温度系数由9.405×10^-3/℃提升到1.201 6×10^-4/℃,温度附加误差相对值由28.215%提升到0.481%,传感器的温度稳定性得到了很大程度的改善。     

基于柔性策略-评价网络的微电网源储协同优化调度策略

近年来,微电网中的可再生能源与储能占比不断增大,给其优化调度带来了新的挑战。针对微电网源储协同调度问题中非凸非线性约束带来的求解困难,利用深度强化学习算法构建基于数据的策略函数,通过不断地与环境进行交互学习寻找最优策略,避免了对原非凸非线性问题的直接求解。考虑到训练过程中策略函数可能不满足安全约束,进一步提出了一种利用部分模型信息的微电网源储协同优化调度安全策略学习方法,得到了满足网络安全约束的优化策略。此外,针对强化学习的智能体在训练过程中与环境的交互耗时较长的问题,采用神经网络对环境进行建模以提高学习效率。     

主动配电网分布式无功优化控制方法

随着配电网中分布式电源的渗透率不断提高,配电网运行和控制面临诸多新挑战。集中式控制的成本高、通信要求高、可靠性差,不适应主动配电网的实际需求。基于分区协调控制和凸优化的思想,提出了一种主动配电网分布式无功优化控制方法。此方法以网络有功损耗为目标函数,考虑配电网潮流方程约束、各节点电压上下限约束和分布式电源无功出力上下限约束。以简化的支路潮流方程将非凸的无功优化控制问题转化成凸二次规划问题,以物理分区的形式对凸二次规划问题进行分布式计算求解。每个控制区域都配有一个独立的控制器,每个控制器仅对所控制区域数据进行测量,并且只收集相邻控制器的边界协调信息,采用同步型交替方向乘子法进行分布式优化计算,得到各区域分布式电源的无功优化控制策略。最后以IEEE 33和IEEE 69系统为例,仿真计算结果验证了该方法的正确性和有效性。     

量子遗传算法优化的最小二乘支持向量机的风机故障诊断

针对最小二乘支持向量机（LSSVM）在故障诊断过程中的模型参数选择问题,提出了利用全局寻优能力强、收敛速度快的量子遗传算法（QGA）对模型参数进行参数寻优,把LSSVM参数选择问题转化为优化问题。该算法克服了遗传算法优化过程中陷入局部极值的问题,提高了优化性能。利用UCI数据库的数据进行分类验证,相比遗传优化的LSSVM和交叉验证的LSSVM,基于QGA优化的LSSVM模型提高了分类精度。最后,把该模型应用于风力发电机齿轮箱故障诊断中,取得了良好的效果。     

基于WLS-KF的UWB室内定位滤波算法研究

针对室内超宽带(UWB)定位过程中受到非视距误差(NLOS)干扰而导致定位精度下降的问题,提出了基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法对测距信息解算得到定位坐标。在通视环境下进行测距,利用测得的数据计算新息向量和协方差,并基于此构建阈值信息,对NLOS环境产生的量测异常值进行判别,在此基础上利用Sage-Husa滤波对系统噪声协方差进行估计。采用加权最小二乘法对测距信息进行处理,得到标签解算坐标的最优估计。通过MATLAB仿真验证算法的可行性和有效性并在室内环境下进行测距、定位试验验证。仿真和实验结果表明,基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法能有效识别NLOS误差,且对定位过程中发生的状态突变能有效进行跟踪,解算得到的标签坐标x方向误差1 cm左右,y方向误差2 cm左右,提高了UWB室内定位的精度。     

基于修正 RSSI 值的四边形加权质心定位算法

在利用接收信号强度指示(RSSI)对无线传感器网络中的未知节点进行定位时,RSSI 值易受环境的影响导致定位误差, 为此提出基于 RSSI 测距修正的四边形加权质心定位算法(QWCRC)。 先对来自同一锚节点的多个 RSSI 值进行卡尔曼滤波,得 到修正的 RSSI 值,致使测距尽可能的接近真实距离;再采用四边形加权定位对未知节点进行定位,同时利用最小二乘法进行辅 助定位,此算法对于相邻锚节点圆不相交的情况给出新的解决方案。 实验结果对比表明,改进的算法相比较于四边形加权质心 算法(QWC)和 RSSI 测距修正的三角形加权算法(TWCRC),在锚节点数目 5×5 和噪声强度为 0 dbm 时,定位精度可分别提升 87. 14%和 35. 51%。     

基于转移潮流的状态估计模型

传统的状态估计把量测方程作为约束条件,以量测残差的加权平方和或加权绝对值之和最小等为目标函数进行估计,因而不能直接辨识出拓扑错误.为了同时辨识拓扑错误和不良数据,文中把转移潮流方程增广为状态估计的约束条件,在目标函数中同时计及转移潮流的残差和量测残差,对已有的加权最小绝对值状态估计进行了改进,提出了可以同时辨识支路拓扑错误和不良数据的状态估计模型.文中给出了某省实际电网的计算实例.     

基于测量不确定度的电力系统状态估计（三）算法比较

加权最小二乘估计准则在电力系统状态估计中应用广泛,但其结果易受不良测点影响.为解决这一问题,已经提出了加权最小绝对值准则、非二次准则等估计器.应用大量算例,对已有估计准则和文中所提出的以最大测点正常率为目标的状态估计方法进行了对比研究,进一步对残差污染情况进行了讨论.算例表明,在估计结果合理性方面,当测点中不合不良数据时,文中所提出的方法与加权最小二乘估计相当,优于其他方法;当测点中含有不良数据时,文中所提出的方法大幅度优于以往状态估计方法,说明所提出的方法可较好地解决残差污染问题.     

考虑通道实时监测的输电导线识别与三维重建技术研究

由于输电导线运维需求,需要对输电导线通道进行三维空间实时监测。在考虑导线通道实时监测的前提下,针对单目视觉无法获取深度信息导致无法对输电导线进行三维全方位监控的问题,提出了一种基于双目视觉监控的输电导线识别与三维重建的方法。针对一般情况下输电导线周围环境复杂导致输电导线难以提取,以及普通最小二乘法无法避免粗差点影响的问题,提出了一般环境下输电导线二维图像提取方案以及改进的三维拟合方法,并通过实验及实地现场验证了该方案的可行性,为输电导线实时灾害监测预警提供了良好的前期基础。     

Optimal worst case solutions for state estimation of power system with uncertain network parameters

This paper addresses the problem of power system state estimation under the condition that transmission line network parameters are unknown but bounded. A robust estimation in the sense of an optimal worst case solution is determined. Data collected via remote terminal units, i.e. voltage magnitude, power flow, and power injection, are used as measurement quantities. The state variables are bus voltage phasors expressed in rectangular coordinates. This makes it possible to express the relations between measured data and state variables as quadratic functions. The proposed formulation based on the structured robust least squares optimization yields a minimization problem with bilinear matrix inequality constraints. A solution method based on semidefinite programming is also presented. Some test results on the standard IEEE test systems are given. © 2016 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

Weighted least absolute value power system state estimation using rectangular coordinates and equivalent measurement functions

This paper presents a new efficient computation technique for robust power system state estimation based on weighted least absolute value (WLAV) criterion. The proposed method employs rectangular form of state variables and equivalent measurements technique in order to obtain the linear measurement functions with linear constraints of state variables. The state estimation problem is then formulated as an optimization problem with a set of equality and inequality constraints. A solution method based on interior point algorithm is also proposed. Tests with several IEEE standard systems have been performed to investigate the performance of the proposed algorithm. Results indicate that the proposed state estimator gives promising performance compared with weighted least square (WLS) based estimation algorithms using state variables in polar forms. © 2011 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

以合格率最大为目标的电力系统状态估计新方法

以合格率最大为目标,考虑潮流约束和运行中上下界约束,提出一种电力系统状态估计方法.该方法可用现代内点法求解,收敛性好.与以往方法相比,文中方法得到的状态估计结果合格率高;估计结果有较强的抗差性;所求的解为潮流解,满足各种物理约束,更加接近实际;计算中无需做坏数据检验、可观性校验,无需主观设定测点权重,大幅减少了调试和维护工作量.IEEE 39节点系统、IEEE 118节点系统和某实际输电网等试验系统的测试结果验证了该方法的优越性.     

具有容错能力的电能质量扰动源定位方法

为改善传统符号型定位方法的不足,实现扰动信息不可靠时扰动源的准确定位,提出一种基于遗传算法的电能质量扰动源定位方法。通过对扰动信号高频分量产生机理的分析,利用小波变换提取高频分量,将高频扰动能量的极性作为扰动方向判别的依据,给出了一种扰动方向判别的通用算法。根据系统拓扑结构及监测点布置情况,建立了扰动源定位优化模型,将扰动源定位问题转化成为0-1整数规划问题,采用遗传算法进行求解。仿真结果表明该方法具有定位准确,容错能力强等优点,为扰动源定位问题提供了一种新的解决思路。