带补偿分量的时变卡尔曼滤波的电压凹陷检测方法

针对电压凹陷的实时检测问题,提出了带补偿分量的时变卡尔曼滤波。将电压凹陷信号分解为稳态分量与补偿分量,建立带补偿分量的卡尔曼滤波模型;电压稳态期退出补偿分量,电压凹陷期投入补偿分量,检测的补偿分量直接作为动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)的指令值。结合ab/dq变换给出电压凹陷有效值和相位跳变。应用滤波残差法检测电压突变,并提出锁定延迟法克服补偿分量频繁投入与退出。仿真结果表明,该方法比普通卡尔曼滤波、虚拟三相dq变换方法具有更快的响应速度,满足DVR的实时性要求。     

基于αβ变换和自适应卡尔曼滤波的任意次谐波电流检测

为了实时准确地检测实际电力系统的谐波电流信号,提出了一种基于αβ变换和自适应卡尔曼滤波的任意次谐波电流检测方法.该方法首先对三相电流信号进行归一化处理,然后通过αβ变换将含有谐波和噪声的三相不对称电流信号分解为两个互相垂直的αβ分量,建立含有基波和谐波正负序分量的卡尔曼滤波状态方程,通过改变状态方程的参数可以实现任意指定次谐波的检测.最后利用卡尔曼滤波算法快速准确地检测三相不平衡电流信号的基波分量和任意次谐波分量.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仿真结果证明了该方法的有效性.     

三相电网信号的双重Kalman滤波测量方法

提出一种基于Kalman滤波器的三相电网信号的谐波分析方法。该算法针对正负序分量的幅值相位和基波的频率,分别建立一个Kalman滤波器,并在两个滤波器之间形成联系。前者的状态变量可以用来计算基波瞬时频率并作为后者的测量;后者的状态变量可以提供前者模型参数。给出了两个滤波器的初始化过程与检测信号突变的方法,从而加快算法的响应速度。仿真验证了三相电网信号的幅值、相位和频率发生突变,幅值和频率同时连续变化,以及处于三相不平衡条件下,双重Kalman滤波测量方法依然准确高效。实验对非理想电网的三相电压、电流信号进行谐波分析,根据分析结果重构的信号误差平均值分别仅为0.67%和1.04%。     

动态电压恢复器的无迹卡尔曼滤波检测方法

针对三相三线制系统中动态电压恢复器的信号提取问题,提出了无迹卡尔曼滤波结合数学形态滤波的电压暂降检测方法。在αβ坐标系下建立含电压稳态量和补偿量的基波分量非线性状态空间模型,通过无迹卡尔曼滤波构建状态空间方程,对电压输入信号采用数学形态滤波进行消噪预处理。所提方法实现了对电压稳态量的估计、补偿量的提取及暂降电压正序、负序分量幅值和相位的解耦检测,在动态响应速度及检测可靠性方面具有优越性。仿真结果验证了所提检测方法的正确性和有效性。     

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。     

基于矩阵束算法的经消弧线圈接地系统故障选线新方法

从线性电路的动态响应入手,定性分析了经消弧线圈接地系统发生单相接地故障时暂态零模网络外加激励源信号的构成,并研究了在此外加激励源下各条线路暂态零模电流的全响应,提出了一种利用暂态零模电流全响应中的强制分量进行群比的暂态选线方法。该方法利用矩阵束算法对故障后各条线路暂态零模电流进行频率分析,提取出各条线路暂态零模电流强制分量中暂态特征最明显的频率分量进行选线。该方法无需滤波,可真实反映出故障暂态信号的组成,具有抗噪能力强、计算速度快等优点。此外,该方法仅用到电流量,可靠性高。ATP仿真结果验证了该方法的有效性。     

动态电压恢复器补偿信号改进检测法

提出了一种基于派克变换的动态电压恢复器补偿信号的改进检测方法。该电压检测方法不需锁相环,具有较好的检测精度和动态响应速度。最后,通过Matlab仿真,验证了该电压检测方法的有效性,并对含有暂态分量的信号检测进行了仿真,表明该法对暂态分量的检测具有一定的功用。     

考虑衰减直流分量的动态相量强跟踪测量算法

故障电流信号的频率变化以及包含的衰减直流分量会严重影响基于傅里叶变换的相量测量算法的精度和动态响应速度。文中提出了一种利用强跟踪滤波器滤除衰减直流分量的动态相量测量算法。首先,将衰减直流分量用其二阶泰勒展开多项式来表示,在状态变量中添加衰减直流分量及其一阶导数和二阶导数,建立含有基波角频率、幅值等参数和衰减直流分量参数的故障电流的非线性状态空间模型,减小信号估计的模型误差。其次,为了提高扩展卡尔曼滤波器在系统达到稳定时对系统参数突变的跟踪能力,利用强跟踪滤波器递推估计各状态变量。所提方法能够有效抑制衰减直流分量对相量测量精度的影响,对时变故障电流信号具有良好的动态响应能力。采用所提算法对加噪声的数值信号以及ATP-EMTP故障仿真信号进行相量测量,结果验证了算法的正确性与有效性。     

基于小波-卡尔曼滤波的基波分量提取

为满足继电保护准确动作的要求,国内外学者对卡尔曼滤波进行了广泛研究。在系统发生故障期间,电压电流信号中包含大量的非周期分量与谐波分量,这将极大地延迟卡尔曼滤波器的收敛速度。为此,文中结合卡尔曼滤波和小波变换,提出一种用于故障检测及提取基波分量的方法。即运用sym4小波对基波分量估计值进行分解重构,利用高频分量模极大值来检测故障信号,从而更新增益系数和误差协方差矩阵,减少了卡尔曼滤波器的响应时间。结果表明,该算法可精确捕捉故障信号发生时刻,不因干扰噪声影响而产生误差,能快速、准确地提取故障暂态信号中的基波分量,且对频率波动有一定的鲁棒性。     

基于卡尔曼滤波的交流输电线路暂态干扰源识别方法

为识别交流输电线路上发生的不同暂态干扰源以及干扰变化，提出基于卡尔曼滤波的交流输电线路暂态干扰源识别方法。分析交流输电线路中的不同干扰源的特征，区分雷击暂态干扰与故障暂态干扰，将干扰源特征输入至卡尔曼滤波器中，通过递归滤波的方式判断滤波系统的最佳预测值。经试验验证：所提方法具有较低的识别误差，且能够精准识别电压均值与电流瞬时功率的变化，可精确识别不同类型的干扰源。