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1.
考虑到电力信号的动态特性,电力信号基波分量的幅值与频率也可能随时间变化。基于频域动态模型,提出一种利用同一数据窗对不同频点滤波器的响应来修正离散傅里叶变换法(discrete Fourier transform,DFT)估计结果的同步相量测量算法,分别应用理想信号以及PSCAD/EMTDC仿真信号来检验算法的性能。仿真结果表明,虽然需要增加有限的运算量,但与以往算法相比,所提出算法在低频振荡、频率偏移等动态条件下,能够消除或减弱电力信号基波分量的时变性并大大提高信号的相量测量精度。  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
辨识谐波电流监测数据中异常数据的一种方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对谐波电流监测数据中的异常数据影响谐波源定位和谐波责任划分准确性的问题,根据实测谐波电流数据的统计特性,采用三参数威布尔分布建立谐波电流监测数据的概率分布模型。利用最小二乘法估计三参数威布尔分布的形状参数、尺度参数和位置参数,在参数估计的基础上,得到谐波数据主体分布区间,并据此确定谐波电流异常阈值。仿真结果表明谐波电流监测数据较好地服从三参数威布尔分布,所提出的谐波电流异常监测数据辨识方法能够有效识别谐波电流监测中的异常数据。  相似文献   
4.
带外干扰和基波频率偏移同时存在并且相互影响使得频率测量算法精度急剧下降,提出考虑带外干扰的电力系统频率测量算法对该问题进行处理。算法首先分析基波频率偏移和带外干扰同时存在的泄漏关系,通过离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)来获得粗略的带外相量值;其次利用带外相量值计算带外粗估频率,并将其反馈给拓展后的泰勒模型作为基准频率参与运算;最后利用模型中的泰勒高阶导数获得精确的频率测量值。仿真结果表明,提出的算法在频率偏移和噪声工况下能够分别给出精度较高的基波频率值和带外频率值;录波数据测试表明,算法能够准确给出实时信号的频率测量值且该值具有较小的波动性,证明了算法的综合性能。  相似文献   
5.
喻玲  符玲  熊思宇  周漩  曹凯凌  李智立 《电网技术》2022,46(3):1100-1108
非线性开关元件的应用使得电力信号中出现带外干扰(out-of-band interference,OBI)信号。由于OBI的频率靠近基波频率,信号间频谱干扰严重,导致基波测量精度严重降低。针对此问题,考虑OBI信号的特征,充分利用Kaiser窗的优良旁瓣特性,同时兼顾算法的综合性能(包括测量精度、响应时间和计算量),文章提出基于最优Kaiser窗的动态同步相量测量算法。首先,利用泰勒级数建立基波动态信号模型;其次,在不同参数Kaiser窗条件下利用最小二乘求解模型参数;再建立综合评价公式对不同参数下的测量结果进行评估,然后选出在OBI存在情况下最优的Kaiser窗参数并代入动态模型中;最后,在不同工况下验证算法的性能。仿真结果表明,与对比算法相比,所提算法在增加有限计算量的前提下,在静态和动态工况中均能有效减小OBI的影响,保持总相量误差(total vector error,TVE)低于1%,获得更高的测量精度,能够为OBI干扰下系统的安全稳定运行提供可靠的数据基础。  相似文献   
6.
针对背景谐波波动的随机性,为了更加准确地划分谐波责任,考虑到谐波阻抗的符号特性和电力系统中系统侧谐波阻抗远远小于用户侧谐波阻抗的实际情况,在联合对角化法的基础上,提出了一套数据筛选准则。利用联合对角化法对谐波电压和谐波电流进行分解,得到混合矩阵;分别通过符号判别法和比例系数法纠正次序不确定性和幅值不确定性;应用数据筛选准则得到谐波阻抗;根据谐波责任定义式估算谐波责任。对IEEE 13节点系统进行仿真测试和实测数据分析,结果表明:与传统方法相比,所提方法的估算精度和适应性更好。  相似文献   
7.
针对现有非侵入式负荷分解算法需要以过去时刻的分解结果为依据,从而造成误差累积的问题,提出一种基于简化的隐马尔可夫模型和时间分段的非侵入式负荷分解算法,以实现居民家庭的负荷分解。对负荷的低频功率信号进行分层抽样和聚类分析,构建负荷功率模板并利用独热码对超状态进行编码表示。基于简化的隐马尔可夫模型和普遍生活规律对家庭用电时间段进行划分,在每个时间段内单独训练参数。结合总线数据和各时间段参数实现对各时刻负荷功率的独立求解。基于2种国外公开数据集的测试结果验证了所提算法的准确性和实时性。  相似文献   
8.
提出了一种考虑背景谐波电压变化的多谐波源谐波责任划分方法。首先,利用主导波动量法估算出系统侧谐波阻抗,然后根据背景谐波电压的波动情况,采用均值漂移算法对背景谐波电压数据进行聚类处理,按照电压值分为不同的数据段。最后,利用偏最小二乘法计算各个数据段谐波责任,加权求和得到关注时间段的谐波责任。为验证方法的有效性,分别在实验电路和IEEE 13节点测试系统上进行仿真分析,结果表明,所提方法提高了谐波责任划分的准确度,能有效克服背景谐波电压变化对责任划分的影响。  相似文献   
9.
电力系统中由于发电出力与负载不平衡导致基波频率偏移,进而造成同步相量测量精度迅速下降。基于此,该文提出基于多频率相量模型的动态同步相量测量算法。首先,算法利用多个不同旋转频率的子相量来描述真实频率附近的有效信息,并以此对动态相量进行建模;其次,通过计算粗估频率、调用离线矩阵、修正离散傅里叶变换结果及相移运算等步骤来获得精确的相量测量值。最后,仿真结果表明,算法虽然增加了有限的运算量,但在频率斜坡变化、功率振荡等动态工况中,能够减小频率偏移带来的不利影响,提供准确的测量结果。  相似文献   
10.
小波熵证据的信息融合在电力系统故障诊断中的应用   总被引:9,自引:1,他引:8  
电力系统中快速准确的故障诊断是事故后隔离故障元件、恢复系统正常运行的首要前提,具有重要意义。该文从信息融合的角度出发,提出利用多种小波熵测度的融合来解决电力系统故障诊断问题。小波熵测度由于结合了小波变换和信息熵理论的优势,能快速准确地提取线路故障特征,但由于故障的不确定性和多样性,依靠单一的小波熵测度诊断故障可能出现诊断困难或诊断失真等问题,因此提出采用D-S证据理论对多种小波熵进行信息融合,并采用范数加权平均的方法来建立基本可信度分配,以基本可信数的决策方法来实现故障模式诊断。基于EMTDC和Matlab的仿真证明,该方法能提高对故障诊断结果的支持度及故障诊断的准确性和实时性,是故障模式定量诊断的一种可行性新方法。  相似文献   
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