| 基于改进强跟踪UKF的电压暂态扰动检测 |
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| 引用本文： | 王毅,刘恒,侯兴哲,李松浓,叶君,孙洪亮,郑可.基于改进强跟踪UKF的电压暂态扰动检测[J].继电器,2017,45(19):109-116. |
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| 作者姓名： | 王毅 刘恒 侯兴哲 李松浓 叶君 孙洪亮 郑可 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学，重庆 400065;国网重庆市电力公司电力科学研究院，重庆 401123 ;国网重庆市电力公司博士后科研工作站，重庆 401123,重庆邮电大学，重庆 400065;国网重庆市电力公司电力科学研究院，重庆 401123,国网重庆市电力公司电力科学研究院，重庆 401123,国网重庆市电力公司电力科学研究院，重庆 401123,国网重庆市电力公司电力科学研究院，重庆 401123,国网重庆市电力公司电力科学研究院，重庆 401123,国网重庆市电力公司电力科学研究院，重庆 401123 |
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| 基金项目： | 中国博士后科学基金资助项目(2015T80961);重庆市自然科学基金项目(cstc2016jcyjA0214) |
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| 摘 要： | 针对目前强跟踪滤波器在电压暂态扰动检测方面，在强非线性系统下存在参数估计精度不够，高维滤波器模型下计算复杂等问题，结合STF和UKF提出一种基于改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波器(MSTUKF)的电能质量扰动检测方法。在状态变量发生突变时，通过次优渐消因子自适应调节过程噪声协方差矩阵的权重，在满足强跟踪滤波器不同时刻残差序列正交条件下，推导MSTUKF成立的充分条件。该算法较传统的STF方法改善了滤波器的估计精度，无需求解雅可比矩阵，只需一次UT变换，计算复杂度降低，且保留了STF在模型失配情况下的强鲁棒性。将所提方法与传统STF进行对比，仿真实验结果表明:所提方法更能快速、准确地检测到电压暂降、暂态脉冲及暂态谐波信号发生的起止时刻，跟踪到突变幅值和突变相位，验证了改进的强跟踪UKF是电能质量扰动检测的一种好的解决方案。
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| 关 键 词： | 强跟踪 渐消因子 电能质量扰动 无迹卡尔曼滤波 |
| 收稿时间： | 2016/9/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/12/25 0:00:00 |
Transient voltage disturbance detection based on modified strong tracking UKF |
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| WANG Yi,LIU Heng,HOU Xingzhe,LI Songnong,YE Jun,SUN Hongliang and ZHENG Ke.Transient voltage disturbance detection based on modified strong tracking UKF[J].Relay,2017,45(19):109-116. |
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| Authors: | WANG Yi LIU Heng HOU Xingzhe LI Songnong YE Jun SUN Hongliang and ZHENG Ke |
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| Affiliation: | Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China;Chongqing Electric Power Research Institute, Chongqing 401123, China;Postdoctoral Workstation of the Chongqing Electric Power Corporation, Chongqing 401123, China,Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China;Chongqing Electric Power Research Institute, Chongqing 401123, China,Chongqing Electric Power Research Institute, Chongqing 401123, China,Chongqing Electric Power Research Institute, Chongqing 401123, China,Chongqing Electric Power Research Institute, Chongqing 401123, China,Chongqing Electric Power Research Institute, Chongqing 401123, China and Chongqing Electric Power Research Institute, Chongqing 401123, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | strong tracking filter fading factor power quality disturbance unscented Kalman filter |
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