基于递推模型预测控制的永磁同步电机调速系统

为实现模型预测控制算法在永磁同步电机控制中的应用,本文提出了永磁同步电机递推模型预测控制方法,利用计算量较小的递推过程替代迭代过程。首先,采用迭代学习控制并利用有限信息求取操作变量第一项。随后采用递推Levenbei Marquardt算法求出操作变量其它项。为说明提出算法的有效性,分别计算了MPC和RMPC算法的时间复杂度,并分析了递推MPC的收敛性。最后,对递推模型预测算法的有效性进行了仿真验证。     

一种能滤除衰减直流分量的新递推离散傅氏算法

为了减少传统全波傅里叶算法的计算量,人们总结出了递推离散傅里叶算法,但它对衰减直流分量的滤除不明显.该文提出了一种新的递推算法,该算法基于三角函数和差公式以及线性方程组的求解,并且计算量与原有递推傅里叶算法相近,理论上可以消除直流分量对各次谐波的影响.     

一种能滤除衰减直流分量的新递推离散傅氏算法

为了减少传统全波傅里叶算法的计算量,人们总结出了递推离散傅里叶算法,但它对衰减直流分量的滤除不明显。该文提出了一种新的递推算法,该算法基于三角函数和差公式以及线性方程组的求解,并且计算量与原有递推傅里叶算法相近,理论上可以消除直流分量对各次谐波的影响。     

智能保护算法的研究

介绍了目前在电力系统智能保护算法中广泛研究的几种算法,包括傅氏算法及其改进算法;最小二乘法及其递推算法;小波分析算法.文中详细介绍了这几种智能保护算法尤其是改进的傅氏算法,最小二乘法递推算法,小波分析算法的内容、应用场合及优缺点,并展望小波分析和傅氏算法相结合的新方法.最后通过对这些算法分析、比较,在需要快速切断的场合下,得出更优智能保护算法是改进的傅氏算法,最小二乘法递推算法.     

适用于数字化保护的改进递推傅里叶算法

傅里叶算法的非递推形式计算量大,限制了其在数字化保护中应用;递推形式虽然计算量大幅减小,但有限字长效应引起的误差和计算过程中的截短误差都会在递推过程中产生累积,严重影响计算精度和长期运行稳定性。在分析递推形式累积误差来源及特点的基础上,研究了一种递推形式与非递推形式交替计算的改进递推傅里叶算法,以达到尽量减小累积误差的目的。同时,采用加权乘积项分布、同步计算技术,使改进算法的计算量比持续递推算法仅增加2次加法,保持了递推算法的固有优点。改进算法已经应用于智能站母线保护和站域保护等需要接入大量模拟量装置的开发,数字仿真结果和样机长期运行测试结果表明改进算法有效减小了累积误差影响,相比非递推计算形式,计算量大幅降低。     

基于改进的ARMA递推算法的低频振荡模式在线辨识

为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出采用一种基于自回归滑动平均模型的两段加权递推最小二乘算法进行低频振荡模式辨识,并通过估计ARMA谱的方法以提取低频振荡的主导模式。该改进算法先采用加权递推最小二乘算法拟合高阶AR模型单独得到白噪声估值,再将该估值用于常规加权递推最小二乘算法中,提高了算法参数辨识的精度和收敛速度。New-England 39节点系统的时域仿真测试验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性,并通过与常规加权递推最小二乘算法辨识效果的比较验证了该改进算法对低频振荡模式的辨识具有更好的精确性且提高了收敛速度。最后通过对某电网PMU实测数据的辨识分析,验证了该改进算法能够准确地辨识系统的低频振荡主导模式频率和阻尼比,具有实际的工程意义。     

微机保护中递推最小二乘法的应用

在阐述微机保护中递推最小二乘法原理的基础上,通过建立虚拟系统模型,用系统辩识理论研究了递推最小二乘法的递推初值和该算法的渐近性及无偏性。     

智能保护算法的研究

介绍了目前在电力系统智能保护算法中广泛研究的几种算法,包括傅氏算法及其改进算法;最小二乘法及其递推算法;小波分析算法。文中详细介绍了这几种智能保护算法尤其是改进的傅氏算法,最小二乘法递推算法,小波分析算法的内容、应用场合及优缺点,并展望小波分析和傅氏算法相结合的新方法。最后通过对这些算法分析、比较,在需要快速切断的场合下,得出更优智能保护算法是改进的傅氏算法,最小二乘法递推算法。     

减少频谱泄漏的一种新的等角度间隔采样递推算法

提出并证明了离散傅里叶变换的基相量循环移位性质.就减少频谱泄漏问题,根据基相量循环移位性质提出了一种新的等角度间隔采样算法,并证明了该算法的递推特性.仿真结果表明该算法不仅减少了频谱泄漏,提高了谐波分析精度,而且由于算法具有递推特性,使计算量很小,从而保证了分析实时性.有较强的应用价值.     

一种克服累积误差的谐波递推算法

讨论了一种基于滑动窗口的电量测量算法,并在此基础上推导了具有最小计算量的递推算法,最后得到了一种可克服累积误差的快速算法.该算法基本是建立在离散傅里叶变换之上的一种递推算法,保留了频域法的优点的同时又克服了传统频域法需要大量计算的缺点.该算法较大地提高了计算效率和算法实时性,可被应用于实时控制、无功功率和谐波补偿、以及功率和能量实时计算等诸多领域.     

GOOSE实时通信的分析与实现

讨论了一种基于滑动窗口的电量测量算法,并在此基础上推导了具有最小计算量的递推算法,最后得到了一种可克服累积误差的快速算法。该算法基本是建立在离散傅里叶变换之上的一种递推算法,保留了频域法的优点的同时又克服了传统频域法需要大量计算的缺点。该算法较大地提高了计算效率和算法实时性,可被应用于实时控制、无功功率和谐波补偿、以及功率和能量实时计算等诸多领域。     

永磁同步电机在线参数辨识方法研究

针对在永磁同步电机参数辨识过程中,由于"数据饱和"和噪声影响,导致传统的递推最小二乘法存在参数估计误差大和收敛慢的问题。利用改进的递推最小二乘法提高参数辨识的精度和收敛速度,以满足伺服系统在不同工况下动态性能。首先,结合永磁同步电机数学模型,设计了一种折息递推最小二乘辨识算法,通过在传统的最小二乘法中引入"折息因子"增强了算法的灵活性。然后,通过对存在白噪声干扰的永磁同步电机模型进行辨识算法的动态仿真。最后,利用搭建的实验测试平台进行算法的实验验证。仿真和实验结果表明提出的折息递推最小二乘算法,在参数辨识过程中降低了旧数据对辨识结果的影响,增强了算法对噪声干扰的鲁棒性,提高参数辨识结果的准确性和实时性。     

自适应递推傅氏算法和实时测频新算法的比较分析

为比较自适应递推傅氏算法和电力系统实时测频新算法的优劣,介绍了两种算法的原理,并从实验硬件装置误差、谐波及非周期分量的干扰和采样时间间隔等方面对两种测频方法进行了对比分析.通过实验验证了两种算法的准确性,并发现自适应递推傅氏算法的测量值精度略高于实时测频新算法的测量值精度.实际频率值越接近50Hz,测频精度越高.     

变压器分接头位置的改进递推贝叶斯估计

为准确、快速地估计变压器分接头位置,提出了基于改进递推贝叶斯估计的变压器分接头估计方法。该方法首先形成分接头位置可疑的变压器集合,然后计算可疑变压器在不同分接头位置下的状态估计残差,在此基础上,采用递推贝叶斯估计方法对分接头位置进行后验概率的递推估计。为提高计算效率,对基本的递推贝叶斯估计方法提出以下改进方案:采用线性残差修正方法或预测校正算法以有效减小每次递推时的残差计算量;在递推过程中逐次缩减估计范围;提出递推终止判据,以有效减少递推次数。在IEEE 39节点系统上的仿真计算表明,所提出的算法能准确、可靠地估计出正确分接头的位置,并显著提高递推贝叶斯估计的计算效率,具有较好的在线应用前景。     

电力系统碳排放流的递推算法

碳排放流理论为电力系统中碳排放责任的分摊提供了新的视角。基于节点碳势计算中的邻接特性,文中提出了电力系统碳排放流的递推算法,论述了递推算法的基本原理及计算过程。然后,分析对比了递推算法和已有的直接算法的特点和适用性,并进一步将二者结合,提出了碳排放流的协同计算流程。最后,以简单电力系统为分析对象,具体说明了所提递推算法的递推过程。并以IEEE 24节点系统和挪威2 383节点系统为例,测试了递推算法在实际电力系统应用中的有效性。     

电力系统中基于微控制器的自适应数据采集

针对电力系统中频率变化而引起的数据采集及计算误差 ,分别提出了基于硬件测频和递推傅氏算法测频的自适应数据采集两套方案 ,并对递推傅氏测频算法进行了数值仿真 ,其结果表明基于该算法的自适应数据采集方案完全满足电力系统中安全自动装置的要求。两套方案各有特点 ,均可用来快速精确测量电力系统中的频率、电压、电流等信号     

电力系统中基于微控制器的自适应数据采集

针对电力系统中频率变化而引起的数据采集及计算误差,分别提出了基于硬件测频和递推傅氏算法测频的自适应数据采集两套方案,并对递推傅氏测频算法进行了数值仿真,其结果表明基于该算法的自适应数据采集方案完全满足电力系统中安全自动装置的要求.两套方案各有特点,均可用来快速精确测量电力系统中的频率、电压、电流等信号.     

MATLAB在最小二乘参数辩识中的应用

利用功能强大的MATLAB6．5语言编程来实现递推最小二乘算法，进而成功辩识出实际系统参数。从而显示了递推最小二乘算法易于在线辩识的特点和MATLAB在系统参数辩识中应用的广泛前景。     

一种快速滤除衰减直流分量的新型递推傅氏算法

本文在递推傅氏算法基础上，提出了一种能够完全滤除衰减直流分量的新算法。新算法对递推初始的数据窗位置没有特定要求，可以任意采样点为初始位置，取N 2个采样点求出衰减直流分量的时间常数和初始值，即可通过直接计算方法得到任意采样点处衰减直流分量引入的误差，或通过递推方法迅速得到其它各采样点处的衰减直流分量误差。新算法具有计算简单，响应速度快、计算精度高、抗干扰性能好的优点。     

短路电流实时计算的递推最小二乘校正算法

为了缩短实时、准确获取短路电流参数所需要的时间,提出了递推最小二乘校正新算法。该算法利用三个不同的采样起点通过校正的方法来消除衰减分量对计算结果的影响,同时利用递推原理减少计算量,从而实现对短路电流的实时计算。通过仿真校验表明,对于50Hz的电网,当每周波采样64次,信噪比为30dB时,递推最小二乘校正算法最长能够在短路发生后8ms实时、快速、准确地计算出短路电流的基波参数。