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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。 相似文献
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同步相量估计算法是同步相量测量技术的核心,在电力系统动态条件下如何提高算法的测量精度和改善算法的动态性能至关重要。提出基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器(STKF)的动态相量估计算法。首先在考虑谐波和噪声影响以及电气信号幅值、相位时变特性的基础上,基于动态相量的泰勒级数展开项建立动态电气信号的状态空间模型;然后考虑到基于泰勒-卡尔曼滤波器(TKF)的相量估计算法在递推估计各状态变量时无法快速跟踪系统参数突变的缺陷,引入强跟踪滤波器的思想,根据理论残差和实际残差的失配程度及时自适应性地调整估计协方差矩阵,增强了算法对时变电气信号的跟踪能力。分析含噪声的数值信号及Matlab/Simulink的仿真故障电压信号,结果表明,STKF算法比泰勒-卡尔曼滤波器(TKF)算法具有更好的动态响应性能和更高的测量精度,且稳定性更好。 相似文献
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