谢兴
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 供职机构：深圳大学光电工程学院更多>>
- 发文基金：深圳市基础研究计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程电子电信更多>>
- 基于集合Kalman滤波的暂态电压扰动检测被引量：10
- 2014年
- 随着电力系统中非线性负荷的增加,由暂态电压扰动引起的电能质量问题越来越严重,对暂态电压扰动信号的检测成为改善电能质量的关键。基于集合Kalman滤波方法进行暂态电压扰动检测分析,结合暂态电压扰动特点,构造了集合Kalman滤波的背景集合。由k-1,k-2时刻的电压状态修正值组成背景集合,然后进行递归运算,提取出实时的电压幅值,从而定位暂态扰动发生的起止时刻以及跟踪突变的幅值。仿真结果表明,所提方法能快速检测到电压暂降/突升、暂态电压脉冲信号发生的起止时刻,跟踪到突变幅值。其对谐波加电压暂降混合扰动信号的扰动起止时刻以及混合扰动信号中基波、谐波的幅值的跟踪也非常有效。所提方法总体优于传统的Kalman滤波法和有效值法。
- 江辉邹崇杰谢兴彭建春
- 关键词：电能质量集合KALMAN滤波
- 基于优化无迹卡尔曼滤波的电网动态谐波检测
- 随着电力电子技术的飞速发展,大容量与非线性电子元件在电力系统中的广泛应用会引起电网电压和电流波形的畸变,由此带来的电能质量问题越来越突出,引起了人们的广泛的关注。电网谐波不仅降低了电力设备的利用效率,而且影响用电设备的正...
- 谢兴
- 关键词：电力系统电能质量无迹卡尔曼滤波粒子群算法
- 文献传递
- 基于优化无迹Kalman滤波的电网动态谐波估计被引量：4
- 2015年
- 提出一种基于粒子群优化的无迹卡尔曼滤波(particle swarm optimized unscented Kalman filter,PSOUKF)的电网动态谐波估计方法,利用包含种群分类与动态学习因子的改进粒子群优化算法,优化无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)的状态噪声协方差和观测噪声协方差,使系统噪声对电网动态谐波估计结果的影响得到充分考虑,克服了传统UKF算法将这两种方差视为常数导致的动态谐波估计精度低的缺陷.仿真结果表明,PSOKUF算法比卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法和传统的UKF算法更有效,在没有增加计算复杂度的情况下,能够提高动态谐波估计精度.
- 江辉谢兴王志忠彭建春
- 关键词：电能质量无迹卡尔曼滤波粒子群算法
