有限相量测量单元下最小二乘估计的广域后备保护算法

提出了一种基于有限相量测量单元(PMU)的广域后备保护算法。它采用最小二乘法得到一个区域内各节点的电压估计值,利用这些电压估计值计算出本区域内每条线路的电流估计值,获得各线路电流实际值与估计值的残差值,进行排序,将电流残差值最大的两条线路列为疑似故障线路。利用多组PMU的电压故障分量,计算出疑似故障线路的多组线路故障点位置。利用故障点位置位于[0,1]之间等特性,给出了线路故障的判据。在IEEE 14节点系统上的仿真实验结果表明,所提出的算法能够准确判断出故障线路,不受故障点位置、故障类型的影响。     

基于改进泰勒加权最小二乘法的相量测量算法

大部分相量测量算法将信号相量作为一个静态模型,因此对电网中经常发生的电压幅值和相角波动特别敏感。基于标准频率下动态相量模型的泰勒加权最小二乘法(Taylor Weighted Least Squares, TWLS)不仅提供了相量值,还提供了相量导数值,可以提高对电网动态状况的监测。在此基础上,提出了一种基于基波频率值的改进泰勒加权最小二乘法。首先用非线性最小二乘法得到基波频率值。然后介绍了基于测量基波频率值的改进泰勒加权最小二乘法推导过程,并对该算法所涉及的窗函数、数据窗长度和泰勒多项式阶数进行分析选择。最后采用不同的信号模型和实际数据来检验算法的性能。仿真结果表明:提出的改进泰勒加权最小二乘法的测量精度满足要求。     

复数域加权最小二乘法在相量量测状态估计中的应用

基于相量量测的状态估计能提高状态估计的精度,而相量测量单元在高电压等级网络中的广泛配置为电力系统全相量量测状态估计提供了坚实的硬件基础,研究全相量量测状态估计意义重大。建立了基于全相量量测状态估计的量测方程,在此基础上建立了复数加权最小二乘法(complex field weighted least square,CWLS)状态估计模型。文中还对复数域下相量的误差特性和CWLS算法的抗差性进行了研究,同时详细分析了CWLS算法中权重的选取和不良数据的辨识。仿真结果表明了所建模型的合理性以及CWLS算法的有效性和适应性。     

基于高频噪声主频估计的自适应最小二乘算法

进一步提高电力系统继电保护的动作速度，要求寻找速度更快的保护滤波算法。传统的最小二乘算法与卡尔曼滤波算法虽然速度较快，但准确度难以提高。通过对电力系统故障信号高频噪声分量的理论分析与仿真研究，发现高频噪声分量存在一个主频，并提出一种使用遗传算法的主频频率估计器。根据高频噪声主频的存在性与自适应滤波原理，提出了一种基于高频噪声主频估计的自适应最小二乘算法，它利用高频噪声主频估计器计算输入信号的高频噪声主频频率，根据主频频率修改最小二乘算法的模型参数，实时形成最小二乘算法的计算式。仿真试验表明，该算法显著地提高了保护滤波算法的滤波速度与准确性，即使在噪声非常严重的情况下，也能取得很好效果。     

抗差最小二乘法状态估计

研究电力系统状态估计具有重要的理论价值和实际意义 ,在现代调度控制中心 ,状态估计是实现EMS/DMS的许多功能 :调度员潮流、事故预想分析和调度员模拟培训等的基础。在实际运行的电网自动化系统中 ,要想实时得到正确的网络状态估计结果是很困难的 ,因为在进行状态估计的过程中 ,必须考虑多个坏数据和多个拓扑错误同时存在的情况。抗差估计理论主要研究抗拒少量粗差 (泛指离群的误差 )对估值的影响。拓扑错误和坏数据可以分别看作带有粗差的网络参数和量测数据 ,因此可以将抗差最小二乘法用于存在拓扑错误和坏数据时的状态估计。算例结果表明 ,抗差最小二乘法具有良好的抗粗差能力和收敛可靠性 ,收敛速度快 ,并能够将抗粗差和状态估计在计算过程中一次完成 ,不需要象普通最小二乘法一样进行多次的状态估计计算。     

抗差最小二乘法状态估计

研究电力系统状态估计具有重要的理论价值和实际意义,在现代调度控制中心,状态估计是实现EMS/DMS的许多功能:调度员潮流、事故预想分析和调度员模拟培训等的基础.在实际运行的电网自动化系统中,要想实时得到正确的网络状态估计结果是很困难的,因为在进行状态估计的过程中,必须考虑多个坏数据和多个拓扑错误同时存在的情况.抗差估计理论主要研究抗拒少量粗差(泛指离群的误差)对估值的影响.拓扑错误和坏数据可以分别看作带有粗差的网络参数和量测数据,因此可以将抗差最小二乘法用于存在拓扑错误和坏数据时的状态估计.算例结果表明,抗差最小二乘法具有良好的抗粗差能力和收敛可靠性,收敛速度快,并能够将抗粗差和状态估计在计算过程中一次完成,不需要象普通最小二乘法一样进行多次的状态估计计算.     

基于递归最小二乘的单通道混合信号时延估计算法

针对单通道混合信号的时延估计问题,提出了一种基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)的算法,将时延估计分为了基于循环统计量的粗估计和基于RLS的细估计过程,用二乘方的时间平均准则,对时延粗估计值进行迭代更新,完成整个估计过程.该算法结构简单,收敛速度快,估计精度提升明显,但较依赖于两路...     

基于分块雅可比矩阵的最小二乘状态估计算法

提出了一种基于分块雅可比矩阵的加权最小二乘状态估计算法。该方法将全部的注入功率量测、赋予很大权值的虚拟量测和必要的支路量测来构造一组恰好可求解系统全部状态变量的量测集,将余下的支路功率量测作为量测系统的冗余部分看待,并依此对量测雅可比矩阵进行分块,在此基础上推导出了该文算法迭代的修正方程式。该文所提算法既具有很好的数值稳定性,又能够减少计算量。仿真试验表明该方法是快速且数值稳定。     

基于分块雅可比矩阵的最小二乘状态估计算法

提出了一种基于分块雅可比矩阵的加权最小二乘状态估计算法.该方法将全部的注入功率量测、赋予很大权值的虚拟量测和必要的支路量测来构造一组恰好可求解系统全部状态变量的量测集,将余下的支路功率量测作为量测系统的冗余部分看待,并依此对量测雅可比矩阵进行分块,在此基础上推导出了该文算法迭代的修正方程式.该文所提算法既具有很好的数值稳定性,又能够减少计算量.仿真试验表明该方法是快速且数值稳定.     

最小二乘算法的测量误差分析

在微机保护中可以利用最小二乘算法来计算故障电流的基波和谐波分量.对此算法中系数矩阵对测量误差的影响进行了分析,并与全波傅氏算法的系数对测量误差的影响进行对比,对实现短数据窗的最小二乘算法的难点进行了探讨,得出了结论.     

Real-Time Estimation of Power System Frequency Using Nonlinear Least Squares

This paper presents a nonlinear least squares method for measuring the power system frequency, wherein the voltage at the measurement point is modeled by using the Fourier series. The estimation of the fundamental frequency is a nonlinear problem in this formulation and is solved by performing a 1-D search over the range of allowed frequency variation. The voltage signal is used for frequency estimation because it is typically less distorted than the line current, resulting in computational efficiency. The robustness of this algorithm with respect to change in various parameters is studied through simulation and the results are validated by hardware implementation using a Virtex IV field-programmable gate array. An application of this algorithm to a shunt active power filter is also presented.      

基于WLSE的不平衡电压下APF谐波电流检测方法

在三相不平衡的电网电压条件下,存在电压不平衡、甚至伴有频率波动的现象,会引起电压正序分量的相位难以检测,导致有源电力滤波器(APF)的谐波电流检测精度会严重降低。为了解决这一问题,提出了一种针对电压不平衡条件下的谐波电流检测方法。首先利用加权最小二乘估计(WLSE)的方法提升电压正序分量的相位检测精度。然后针对电压频率变化的问题,对电压的频率进行在线估计。最后将该方法与APF谐波电流检测方法相结合,改善检测精度。仿真和实验的结果证明了提出的方法能够在三相不平衡的电压条件下快速准确地检测谐波电流成分。     

基于混合整体最小二乘法的系统谐波阻抗估计

系统谐波阻抗的求取是谐波发射水平评估、谐波责任划分以及谐波治理装置设计的重要前提。本文针对最小二乘线性回归的谐波阻抗算法,分析了其误差产生机理及影响因素等不足;进而在整体最小二乘线性回归方法的基础上,综合考虑电压、电流两方面的测量误差,对系数矩阵进行了优化,并提出了一种估算结果更精确的基于混合整体最小二乘的系统谐波阻抗计算方法;最后,基于PSCAD搭建了IEEE14节点仿真模型,并对比了传统方法与本文方法的结果,验证了所提出方法的有效性和准确性。     

基于LS-SVM的谐波阻抗估计方法

为解决谐波阻抗不易直接获取的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机LS-SVM(least squares support vector machine)估计系统谐波阻抗的新方法.利用最小二乘支持向量机构建回归模型,引入Lagrange乘子得到拉格朗日函数,并求解得到模型参数.将公共连接点PCC(point of com...     

最小二乘法视觉系统标定研究

介绍了单目视觉系统标定的现状,以及现行标定法的优缺点。在相机固定、机器人末端执行器在平面内运动的场合,提出了一种基于最小二乘法的拟合标定算法,该算法可以考虑径向畸变、切向畸变等非线性因素。在不同的拟合模型下,该标定算法分别将平均标定误差从原来的1.4505mm下降到0.4879mm、0.1084mm,最大标定误差从原来的2.2001mm下降到0.7587mm、0.2081mm,大大降低了标定的误差。并进行了算法的可靠性验证,证明了算法的有效性。     

一种抑制NLOS传播非线性最小二乘法TOA 校正因子估算法

本文在分析基于时间定位数学模型的基础上,对已有的几个经典算法进行比较,引入了校正因子的概念,由面积最小二乘和角度约束关系,提出了在NLOS环境下的约束条件下的非线性最小二乘TOA校正因子估计算法.仿真结果表明,在NLOS环境下,其LOS校正效果良好,再对校正结果,利用经典算法进行定位.这种先预处理,再定位的方式,尽可能克服了NLOS干扰,同时充分利用了经典算法,从而达到提高精度、抑制NLOS传播误差的目的.     

最小二乘支持向量机多分类法的变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种基于小样本的最小二乘支持向量机(LS-SVM)多分类电力变压器油中气体分析(DGA)法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压油中典型气体作为LS-SVM的输入,然后利用典型故障气体的体积分数在高维空间的分布特性诊断变压器故障类型。该法在小样本条件下可获得最优解,泛化能力很好,且没有传统支持向量机只能分两类的缺陷,很好地解决了变压器多种故障共存的实际情况。试验表明,该方法分类效果很好,可较好地解决变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,故障类型的正判率较高。     

基于核偏最小二乘的电厂热力参数预测与估计*

为了解决机组运行过程中参数失效和优化过程中参数计算的问题,提出了一种基于核偏最小二乘方法的热力参数预测和估计方法。首先用正常数据建立机组参数的预测和估计模型,确定各变量之间的回归关系,然后将其用于参数的在线预测与估计。其基本思想是通过非线性核函数将数据映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行偏最小二乘回归运算。该方法可以有效地捕捉变量间的非线性关系,参数预测和估计效果明显好于偏最小二乘法和主元回归方法等线性回归方法。某1 000 MW发电机组烟气含氧量历史特征数据集仿真试验及实际应用比对实验证明了该方法的有效性。     

基于三点筛选法与偏最小二乘法的系统谐波阻抗估计

针对背景谐波电压波动影响谐波阻抗估计的问题,提出一种基于三点筛选法与偏最小二乘的系统谐波阻抗估计方法。利用各个量测量与估计量之间相角关系,以三点为一组的数据建立方程,根据判别式筛选出背景谐波电压稳定时的公共耦合点测量电压电流数据,然后采用偏最小二乘法来估计出交流系统侧谐波阻抗。仿真算例表明了所提方法的正确性和有效性,可以减少背景谐波电压波动对系统谐波阻抗的影响,相比传统方法估计精度更高。