配电网电压暂降检测算法的仿真比较

在分析有效值算法、瞬时dq变换法和αβ变换法3种电压暂降检测算法基本原理的基础上,应用Matlab/Simulink软件仿真平台,建立了配电网电压暂降的检测模型。针对电压暂降时有无相位跳变以及配电网含谐波源等情况,对3种检测算法的检测性能进行了仿真比较。仿真结果表明:3种检测算法都能检测电压暂降后基波有效值的大小。其中,αβ变换法具有检测响应速度快,检测精度高等特点,而瞬时dq变换法则具有更好的配电网谐波抗干扰能力。     

基于幅值的电压暂降特征量检测方法

分析了现有的电压暂降检测方法,提出了基于幅值的电压暂降特征量检测新方法。该方法通过低通滤波器、根锁相和开平方等环节可快速推导出暂降基波电压的幅值,然后根据暂降基波电压幅值快速推导出相位跳变角。与DVR装置中广泛采用的瞬时电压dq分解法比较,该方法的延时明显减少,可以对电压暂降的特征量进行迅速、准确判断。MATLAB仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于调制分量卡尔曼滤波的短时扰动检测

提出了一种基于调制分量的低阶卡尔曼滤波模型．实时检测电能质量短时扰动。该方法将三相电压信号的αβ变换结果分解为基波信号和调制信号．提取调制信号的两个特征分量作为新的状态变量,避免了单独设置各次谐波为状态变量,降低模型阶次并提高暂态响应速度。根据暂态时滤波误差发生突变的特征,提出误差比阈值法判断暂态过程的起止时间。通过自适应修正系统噪声方差阵Q．降低模型误差并有效抑制滤波发散现象。Matlab仿真结果表明所提方法比普通卡尔曼滤波和低通滤波器具有更高的稳态精度和更快的暂态响应速度。     

基于卡尔曼滤波的行波波头检测算法研究

为了解决采用暂态行波对电力线路发生的故障进行定位时行波波头不易提取的问题,引入卡尔曼滤波算法进行行波波头检测。依据实际行波信号的特点建立故障电压行波模型,采用卡尔曼滤波的递推算法对模型中的基频以及各次谐波分量进行滤波处理,将得到的滤波结果在原信号的基础上进行消减即得到包含有行波波头信息的信号。建立系统发生单相接地故障模型,对模型中的故障行波信号应用该检测方法进行波头信息提取,仿真分析结果表明：所提出的方法能够有效地检测到行波波头,具有很好的实用性。     

非正弦波电压测量方法的应用分析

正弦波交流电信号通过非线性负载后波形会发生畸变.针对传统的测量仪表和真有效值测量仪的电压测量数据及其工作原理进行了对比分析.     

基于改进广义S变换的电能质量扰动检测算法

电能质量问题日趋严重,快速准确地检测扰动是治理和改善电能质量的前提。针对目前检测方法存在的较大缺陷,在广义S变换的基础上提出了一种基于改进广义S变换的电能质量检测方法,能够针对性地选择合适参数,灵活地控制高斯窗宽度,兼顾了全时段的时间和频率分辨率。将其应用于电压暂降、暂态振荡、暂态脉冲及谐波等信号的检测和分析中,利用最大频谱曲线、高频时间幅值曲线、基频幅值曲线和时频谱图判断扰动的频率成分、起止时刻和幅值变化。结果表明,该方法简单直观,检测精度较高,能灵活地调节时频分辨率。     

炼钢电弧炉的运行特性与电压闪变抑制

对炼钢电弧炉电压波动与电压闪变这一主要干扰进行了定性分析,详细地介绍了几种抑制方法,指出SVC是现阶段抑制其不利影响的实际应用最广、最有效和最经济的措施之一。还对配电用静止补偿器与有源滤波器作了概述,以形成一个对电弧炉电压闪变等干扰进行综合补偿的完整概念。     

基于数学形态学的电能质量扰动检测方法研究

提出一种应用数学形态学对电能质量进行检测分析的改进方法,将抗噪数学形态梯度和软阀值相结合,在噪声背景下直接对电能质量扰动进行检测和定位.仿真结果表明,该方法计算简洁、定位准确、实时性强、具有实用价值.     

采用嵌入式Haar小波变换算法检测电能质量扰动信号

根据小波变换原理,分析了我国电网背景下Haar小波变换的采样频率和层数,并对6种暂态电能质量扰动——电压尖峰、电压缺口、高频干扰、电压凹陷、电压中断和电压隆起特征信号做Haar小波变换和反变换,重构得到低频分量.针对低频信号分量和原始信号的特征,提出了特征信号分类方法,并使用单片机ATmega1281(8位AVR)实现...     

电压暂降及机场电网对电压暂降的应对措施

对电能质量问题中的电压暂降问题进行了简述,包括电压暂降的原因,对电力系统的危害等,并在此基础上介绍了首都机场电网应对电压暂降问题的措施。     

基于量子粒子群优化和扩展卡尔曼滤波的相量测量算法

电力系统中的信号往往含有各种噪声、谐波、间谐波的干扰,严重影响了相量测量的精度。对此,在复数扩展卡尔曼滤波(ECKF)的基础上,运用改进的量子粒子群优化(IQPSO)算法改进滤波迭代过程中的量测噪声协方差矩阵和模型噪声协方差矩阵,并测量电力信号的幅值、频率和相角。对各种非平稳正弦信号的仿真结果表明,相较修正的复数扩展卡尔曼滤波（RECKF）算法,IQPSO-ECKF算法提高了复数扩展卡尔曼滤波的相量测量精度和收敛速度。研究成果丰富了电力系统信号测量的内容。     

基于改进SOGIQ PLL与卡尔曼滤波的APF谐波检测方法研究

谐波污染的有效治理是电能质量控制的关键。基于有源电力滤波器可实现对谐波的跟踪及补偿的优点,电网中常采用有源电力滤波器实现谐波的治理,但有源电力滤波器谐波检测应用的传统ip-iq法存在检测精度低、速度慢的问题。正基于此,该文提出了一种融合二阶广义积分正交锁相环和卡尔曼滤波器的新型ip-iq谐波检测方法。以改进型二阶广义积分正交锁相环,提高相角检测准确度;以卡尔曼滤波器提升滤波跟踪实时性。通过理论推导结合仿真分析,结果表明该方法能实现谐波的有效补偿,从而提升谐波检测准确性。     

基于卡尔曼滤波器的控制系统传感器故障诊断

控制系统故障诊断在生产中十分重要,而传感器作为控制系统中最容易发生故障的环节,对其故障做出及时正确的预报尤为重要。介绍了卡尔曼滤波器的原理,以及基于卡尔曼滤波器的控制系统传感器故障诊断方法,从仿真结果可以看出这种方法在故障诊断中的实用性和有效性。     

Kalman滤波用于大坝位移模拟与预报

为降低随机干扰因素对大坝位移观测数据的影响,针对大坝位移特性并基于Kalman滤波理论和统计模型建立了大坝水平位移的状态方程和观测方程。在Kalman滤波方程组未知参数的确定中以误差方差估计确定白噪声方差,利用多元线性模型求得状态转移矩阵,这样既反映了真实误差也描述了各因素间的复杂关系。应用实例表明,Kalman滤波可显著降低大坝监测中的噪声影响,提高位移统计模型的模拟和预报精度。     

基于卡尔曼滤波二次修正的短期负荷预测

针对卡尔曼滤波在短期负荷预测中只是进行一步预测的问题,提出了由预测协方差阵构建测量方差方程的方法,对测量新息做出估计,实现了一步预测基础上的二次修正。给定某一置信度,得出负荷相应置信水平下的置信区间包络线,以此为风险分析、可靠性评估提供数据支持,对修正结果进行了确认。通过对实际电网1周的负荷数据进行仿真分析,并与普通卡尔曼滤波及基于移动窗的滤波算法分别进行比较,验证了提出方法的有效性和优越性。     

基于非线性卡尔曼滤波器的双通道传感器故障检测及隔离方法

航空发动机是典型的非线性系统,传统的基于线性模型的故障诊断算法忽略了高阶非线性特性,对诊断结果有一定的影响.本文建立了发动机改进平衡流形展开模型,提出了基于改进的平衡流形展开模型与容积卡尔曼滤波器相结合的双通道传感器故障诊断及隔离方法,利用双传感器的冗余性实现了快速灵敏地故障检测与隔离.所提方法在CFM-56发动机的模...     

基于卡尔曼滤波算法的固体氧化物燃料电池的状态预估研究

固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种多输入多输出、强耦合和强非线性的新型发电装置,对其内部状态变量的预估将有助于了解实际SOFC的运行过程和实现高效控制器的设计。本文采用卡尔曼滤波算法对SOFC的状态进行预估。通过对SOFC发电原理的深入分析,建立其离散时间的状态空间模型;采用卡尔曼滤波算法对SOFC的各气体进气侧压力值进行预估,并将预估值带入输出电压方程,对SOFC下一时刻的电压进行预估。MATLAB/Simulink仿真结果表明,氢气、氧气和水蒸气压力的估计值与真实值的误差分别为0.425×10⁵,0.141×10⁵和0.364×10⁵ Pa,远小于各气体压力测量值与真实值的误差1.479×10⁵,1.165×10⁵和1.155×10⁵ Pa,同时SOFC输出电压的估计值较为符合真实值的变化,验证了卡尔曼滤波算法在SOFC状态预估中的有效性和实时性。     

基于不敏卡尔曼粒子滤波的动态电力负荷在线建模

电力负荷的时变性对电力系统实时动态仿真分析具有较大影响。为了提高实时动态仿真分析的精度，基于不敏卡尔曼粒子滤波提出一种动态电力负荷在线建模方法。针对一种指数型动态负荷模型结构，利用不敏卡尔曼粒子滤波算法对其参数进行在线辨识。通过这种方式，可以根据实时采集的量测数据在线修正动态负荷模型的参数，从而追踪电力负荷的实时变化特性。分别利用动态仿真平台和实际电力系统的量测数据进行仿真分析，结果表明了所提方法具有较高的在线参数辨识精度，并能对实际电力负荷的实时变化特性进行准确的描述。     

基于小波熵和BP神经网络的孤岛检测与扰动辨识

提出基于小波熵和BP神经网络的孤岛检测技术,将小波变换的多分辨率分析与信息熵技术结合,能够有效地区分电网扰动与孤岛现象的内在不同。仿真实验表明该方法具有较高的准确性。