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由于传统的谐波状态估计的参数辨识算法要求噪声的协方差矩阵固定不变,而实际工程中噪声的协方差矩阵是随时间变化的,工程中存在错误的量测数据,导致传统参数辨识算法估计的谐波电流参数的准确度较低。因此,提出自适应容积卡尔曼滤波算法来提高辨识谐波电流参数的准确度。首先,针对时变噪声干扰,采用基于渐消记忆指数加权法的噪声估值器算法生成时变噪声的协方差矩阵;其次,针对错误的量测数据,采用开窗估计算法修正错误的量测数据;然后,将修正的噪声协方差矩阵和量测数据代入容积卡尔曼滤波算法中,对谐波电流参数进行估计;最后,搭建IEEE 13节点系统仿真模型,验证了自适应容积卡尔曼滤波算法在时变噪声干扰及量测数据错误情况下仍可准确地估计谐波电流参数,确保了动态谐波状态估计的准确性。 相似文献
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3区域互联电力系统动态等值的辨识方法 总被引:2,自引:0,他引:2
对大型电力系统采用动态等值可以显著降低计算量,并能突出主要特征。动态等值的同调等值法和模式等值法大都用于离线分析,在线动态安全分析常需要对外部系统作在线的动态等值,这时需要采用辨识等值方法:先确定系统等值模型,模型参数通过辨识获得。现代电力系统中越来越多的区域形成互联,对多区域互联电力系统的动态等值研究变得尤为重要,但以往的文献都是针对2区域系统。文中给出了3区域互联电力系统的动态等值模型,分析了模型的可辨识性,从理论上证明了:充分利用扰动前、后的稳态条件和动态过程,等值模型中所有参数均是可以辨识的。在可辨
识性分析的基础上,运用进化策略法进行模型的参数辨识,最后通过系统仿真加以验证,算例结果表明了等值模型的有效性和其参数辨识的可行性。 相似文献
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系统谐波阻抗的准确估计是实现谐波责任定量划分的关键。新能源并网场景下用户侧谐波阻抗并非远大于系统侧谐波阻抗,现有估计方法精度降低甚至失效。文中提出一种基于子空间分解和动态系数回归的系统谐波阻抗估计方法。通过小波包分解将公共连接点(PCC)处谐波电压与电流的观测信号分解成多个子空间,并根据互信息值筛选出解释变量相关度最弱的子空间,以降低解释变量间相关性对回归分析的影响;考虑到网侧谐波波动会干扰PCC处谐波电压与电流间的相关性,将网侧谐波电压视作动态系数,并通过动态系数回归法求解系统谐波阻抗,以降低网侧谐波电压波动对估计结果的影响。仿真分析的结果表明,相比现有方法,所提方法拥有更好的估计精度与鲁棒性。 相似文献
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对电网中的谐波进行实时、准确的检测是有效治理谐波的前提。针对某些运行工况下电网中出现的动态谐波,提出了一种基于自适应容积卡尔曼滤波的动态谐波检测算法估计谐波信号的幅值和相角。首先针对传统卡尔曼滤波处理非线性关系上的局限性,利用容积卡尔曼滤波不需要任何线性化关系的特性估计谐波的状态向量和误差偏差矩阵,然后引入噪声估值遗忘因子来实时更新系统的噪声矩阵方程。最后通过对比实验,验证了该算法在动态谐波检测上的优越性能,并将其应用于有源滤波器的谐波检测中。 相似文献
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谐波源辨识研究的现状和发展 总被引:6,自引:1,他引:6
针对电网中正确的辨识和定位谐波源,并确定公共联接点处系统侧与用户侧的谐波责任这一电能质量研究的基础问题,介绍了谐波源的性质及其建模,叙述了谐波源辨识问题的研究现状,讨论了各种识别谐波源以及定量确定谐波责任的理论和技术方法,分析了其发展方向,提出建立一种激励机制下的谐波管理标准来治理谐波污染的必要性,并指出了该方面有待解决的问题. 相似文献
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纳托尔自卷积窗加权电力谐波分析方法 总被引:2,自引:2,他引:2
在非同步采样下,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)进行电力谐波分析容易造成频谱泄露和栅栏效应。窗函数加权可有效抑制频谱泄漏,但经典窗函数的抑制能力受旁瓣性能的制约。分析了纳托尔(Nuttall)窗的频谱特性后,提出了一种通过若干Nuttall窗自卷积运算得到的新型窗函数——.Nu... 相似文献
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在对传统LC滤波器性能分析的基础上,以开滦煤矿矿井提升系统为例,分析了可能存在的电网谐波源及其各次谐波,提出了改进的滤波电路,通过Ks-f曲线分析验证,该电路可以大大改善对五次谐波的滤波效果。 相似文献
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无迹卡尔曼滤波及其平方根形式在电力系统动态状态估计中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的不足,将不需要对非线性系统函数进行线性化的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法引入电力系统动态状态估计,采用生成Sigma点数量最少的比例最小偏度单形采样策略进行无迹变换.以IEEE14系统为算例,仿真结果表明引入UKF后,估计结果的精度有所提高,但算法的效率较低,且数值稳定性较差.进一步引入平方根形式的UKF(square root UKF,SRUKF)模型,IEEE 14及IEEE 30测试系统的仿真结果证明:在不需要大量牺牲计算时间的同时,算法的数值稳定性得到了改善.表明SRUKF的引入对动态状态估计方法的改进是有效的. 相似文献
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电力系统传递函数的通用Prony辨识算法 总被引:2,自引:0,他引:2
全国电网互联使电力系统的规模越来越大、运行状态越来越多变,研究基于广域测量数据的系统模型在线辨识方法成为电力系统在线分析及广域控制的重要理论问题。考虑初始状态对系统输出的影响,提出一种电力系统传递函数的通用普罗尼(Prony)辨识方法,同时给出激励信号和数据采样参数的选取原则。该算法允许待辨识系统初始状态非零,可采用任意类型的激励信号,并能综合处理多时段数据。辨识4机2区域系统和新英格兰系统的传递函数模型,仿真分析结果表明,通用Prony辨识方法能准确辨识初始状态和传递函数,计算速度快且几乎不随系统规模而变化,辨识方法具备在线应用的潜力。 相似文献
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传统的谐波检测方法——快速傅里叶变换存在栅栏和频谱泄露现象,因而对谐波和间谐波信号不能实现精确的检测。采用扩展Prony算法检测信号的谐波和间谐波,能一次性精确地检测到整数和非整数次谐波的相位、振幅、频率,为电力系统整次和非整次谐波检测提供了一条新的途径。数值仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
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配电系统谐波扰动具有非平稳性、突变性和短时持续性,给快速、精准地定位与识别谐波扰动带来困难。为了改善配电系统谐波扰动的定位与识别效果,本文提出一种基于提升小波和改进BP神经网络的扰动定位与识别新方法。首先用Euclidean分解算法得到db4小波提升方案,然后对谐波扰动信号进行提升小波分解,结合模极大值对谐波扰动突变点峰值进行定位,再用自适应学习率和增加动量项相结合的方法对传统BP神经网络改进并进行谐波扰动识别训练。仿真结果表明,该方法能更好地获取扰动时刻信息,定位快速精确,对配电系统谐波扰动识别率高。 相似文献
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混合量测下基于UKF的电力系统动态状态估计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对当前电力系统动态状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)法存在收敛速度慢、鲁棒性差的缺点,采用一种新的非线性方法——无迹卡尔曼滤波(UKF)法进行电力系统动态状态估计。UKF法由于使用了无迹变换,避免了线性化误差的引入和雅可比矩阵的计算,相比EKF法有更高的估计精度和稳定性。广域测量系统(WAMS)能够提供相量信息,具有精度高、全网严格同步等优点。因此,将WAMS量测数据和数据采集与监控(SCADA)系统量测数据相结合,形成应用混合量测的电力系统动态状态估计。仿真表明,UKF法相比EKF法能够更准确地估计动态系统中的状态量,WAMS信息的引入进一步提高了动态状态估计的性能。 相似文献
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电力系统谐波不稳定及相应对策的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
近年来在一些工厂、港口发生局部电力不稳定,表现为电压和频率剧烈变化随即停电。该文说明此现象属于谐波不稳定,而产生的原因主要是电力电子装置产生的谐波过大,导致同步锁相失败。该文提出良好的强靭锁相的必要条件是被锁相的电压应处理成三相系统的基频电压分量,同时必须是三相基波的正序分量。为达到正确处理带有谐波三相不平衡的电压,采用“滑动傅里叶方法”和“滑动对称分量法”,可用极少量的计算取出正序基波电压。为串联电力电子设备的锁相,该文展示提取基波电流的方法,也将说明有效地检出谐波的数字方法。 相似文献