基于多准则分区和WLS-PDIPM算法的有源配电网状态估计

针对复杂有源配电网三相不平衡状态估计计算速度较慢与计算精度较低的问题,提出了一种基于多准则分区和基本加权最小二乘法—原对偶内点法(WLS-PDIPM)混合算法的状态估计方法。基于对有源配电网中实时量测、虚拟量测和伪量测的配置分析,建立了适用于复杂有源配电网状态估计的多准则分区优化模型,该模型综合考虑了分区后各子区域规模均衡、量测冗余度均衡及伪量测平均误差均衡。通过高级量测体系(AMI)全量测点实现各子区域完全解耦,有效减小了系统规模和雅可比矩阵阶数。所提方法将WLS与PDIPM的优点相结合,在提高算法精度的同时减少了计算时间。仿真算例结果表明所提方法可实现对复杂有源配电网的合理分区,有效提高了状态估计的计算速度与求解精度。

基于5G+UWB的室内定位算法研究

第五代通信技术(5th-Generation,5G)为室内定位领域带来了新的可能性,超宽带(ultra wide band,UWB)定位技术与5G定位技术都具有带宽大、频率高的特性,但是定位性能却略有差异.针对单一传感器定位的准确性、稳定性差的问题,本文提出了5G+UWB的融合定位算法,构建了基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)的5G室内定位、基于三边定位算法的UWB室内定位以及基于融合定位算法的5G+UWB室内定位模型.首先验证了通过加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法得到的各单系统的初步定位结果,之后验证了结合Taylor级数展开法得到的改进后定位结果.在此基础上,进一步对通过融合算法将两个单系统定位结果进行融合后的组合定位结果进行实验验证.实验结果表明:UWB单系统定位结果呈现准确性较低、稳定性较高的特点,5G单系统定位结果呈现准确性较高、稳定性较低的特点,二者组合后可得到准确性和稳定性都相对较好的定位结果,组合系统定位精度最高可达0.22 m,最低可达0.73 m,可实现亚米级定位.

基于最小二乘法的电子计数秤设计及偏差处理

电子产品生产所需物料种类多数量大,人工计数降低了生产效率,设计电子计数秤,通过对物料进行测量直接显示个数,有利于提高生产效率。基于STM32和HX711模块及平行梁应变式称重传感器的电子计数秤,存在传感器分辨率限制、测量和转换误差及噪声等问题,造成测量偏差。针对此问题,首先对采样二进制值进行滤波,提高数据稳定性;然后利用均值滤波算法进一步降噪,减小噪声的影响;采用最小二次乘法建立一次函数线性模型,实现采样值与重量的转换。通过实验验证,将重量误差控制在±1 g,个数偏差1%,能满足生产所需。

参数估计在汽车动态称重中的应用

本文主要介绍了参数估计法在车辆动态称重中的应用。在讨论动态称重模型的基础上,得出了汽车轴重表达式的参数形式,用递推最小二乘法进行参数估计,从而得出了汽车轴重的估计,最后利用采样数据进行了实验。结果表明,参数估计法是有效的,动态系数的偏差小于4.75%。

基于反拟合法的电容称重传感器非线性校正

本文针对电容称重传感器电容检测电路的输出电压值与载荷质量之间的非线性特性,在测试系统中增加了非线性校正环节,利用多项式拟合法,求取传感器反非线性特性,进行曲线拟合实现非线性校正,并给出逼近多项式系数的最小二乘求解方法。实际应用表明,其测量载荷的精度可以达到要求,非线性校正效果明显,具有良好的应用和推广价值。

基于经验模分解和最小二乘支持矢量机的装载机载质量动态测量混合建模方法

针对同时实现装载机载质量动态测量的高精度和快速性这一复杂问题,在基于动力学分析所给出的测量方法的基础上,给出一种实现高精度快速性装载机载质量动态测量的混合建模方法,该方法采用经验模分解(Empirical mode decomposition,EMD)作为实测信号的前端处理应用,用于从动态暂态测量信号中提取有效信号;采用最小二乘支持矢量机(Least square support vector machines,LS-SVM)对动态和不确定性因素进行自学习,实现载质量动态测量的速度补偿;同时为使最小二乘支持矢量机发挥最优性能,采用贝叶斯证据框架对其参数进行推断优化;最后,通过比例线性计算方法获知待测载质量值。仿真分析和试验结果表明,按照所建立的混合建模方法进行载质量动态测量其测量精度可稳定在1%以内,验证了该方法的有效性。

低模型依赖性电力系统步长自适应调整状态估计

传统加权最小二乘法状态估计的迭代步长一般固定为1,为解决该方法因数据质量偏低、网络条件复杂而不能有效收敛的问题,本文对逻辑函数进行改造,将图像上与状态估计高质量数值迭代具有天然适配性的母函数作为步长控制因子。设定母函数的控制参数并对部分参数通过“迭代效果”进行实时微调,母函数将自动进行状态估计适应性调整。所提方法的步长调整机制直接由迭代效果控制,无需电网数学模型的直接“介入”,方法具有对模型依赖性较低、可移植性强的特点。基于IEEE30节点系统的算例表明,所提方法在数值稳定性和估计质量两方面均大幅优于传统方法,具有一定的实用价值。

一种研究电子天平蠕变特性的新方法

提出了一种研究电子天平蠕变特性的新方法。这种方法首先在几个重量点上用最小二乘法得到蠕变的变化曲线 ,然后再在其它重量点上用分段线性插值的方法得到该点的蠕变变化曲线。经实验验证 ,这种方法简单有效。

动态称重系统的建模及其参数估计

阐述了为了兼顾动态称重系统的快速性和精度,将动态称重作为一个基于最小二乘法的参数估计和预测问题来处理,即从建立数学模型和信号处理算法方面加以解决。然后,将动态称重系统等效为二阶系统,分析得出了系统为时变非线性系统,推导出了系统的动态数学模型,并且,根据系统模型,将问题转化为参数辨识问题。辨识算法上,采用了基于Householder变换的自适应最小二乘法,其具有抗方程病态性好、稳定性好、估计精度高、计算量小、跟踪性好等优点。试验结果证明:所提出方法是可行的,达到了试验提出的技术要求,测量相对误差小于0.25%FS,系统在全量程范围内的准确度不低于0.25%。在提高称重速度的同时,也保证了系统的测量准确性,对于此类系统的实用化开发具有很好的参考价值。

一类函数加性误差模型参数估计的改进

主要就函数y=axb加性误差模型对数线性化后的随机误差不满足零均值性和同方差性,提出了一种有效的两阶段加权最小二乘估计方法(TSWLS),并用模拟数据试验检验了理论的正确性.

交直流混合系统状态估计算法研究与分析

采用最小二乘法对交直流输电系统的状态估计问题做了详细的分析和评价。在四种典型的交直流系统状态估计算法的基础上,增加了一类处理交直流系统之间关系的状态估计方法。针对五种算法对交流、直流系统的处理方法,采用一含有双端直流输电系统的14节点算例和一含有两条直流输电线路的300节点系统算例,进行多样本采样计算,从算法的优化效果、估计误差、迭代次数、对量测系统的适应性和计算速度等方面进行了详细的对比分析,总结了五种算法在不同的交流、直流系统量测配置情况下的计算性能,详细分析了几种算法的优缺点和实用性。针对电力系统状态估计的研究现状和现场需求,提出了直流系统状态变量的选取原则,对每个换流站只需选择两个状态变量即可,一个是直流电压,另一个是换流器控制角或换流变压器分接头。归纳出直流系统量测配置的特殊问题,即直流系统量测方程中必须包括无功量测或者触发角(熄弧角)量测,否则交直流混合系统状态估计发散的可能性比较大。

公路车辆动态称重仪的研究与设计

研究了目前公路车辆动态称重的基本算法。利用Matlab软件,对大量的采集数据进行了分析和模拟运算,提出了一种工程实用的曲线拟合算法。最后运用线性最小二乘法,实现了该算法,并采用该算法设计了先进的动态称重仪。实验表明,该算法能够有效的降低工程计算量,提高动态称重的精度。

非线性模型参数有偏估计的一种改进

讨论了非线性模型ｙ＝ａｘｂ的对数线性化回归方程参数的普通最小二乘估计．指出估计无效的原因是对数线性模型的随机误差具有异方差性质．运用二步加权最小二乘法改进了参数的估计．并在模拟试验中证明了其优越性．

解析称重传感器误差计算用最佳拟合直线

电阻应变式称重传感器误差是一个极限值,一旦评定标准选择后,就客观的存在于称重传感器的检定试验数据中,它对准确的评定称重传感器性能指标至关重要。本文通过对最小二乘法、平均选点法、端点连线法求得的最佳拟合直线的分析和实际计算,解析了国际法制计量组织(OIML)R60国际建议和GB/T 7551-2008《称重传感器》国家标准,将75%载荷时的输出与最小载荷输出的拟合直线作为称重传感器误差包络线基准的理由。

基于同步相量测量的配电网状态估计方法

为保证现代电力系统配电网的安全稳定运行和供电能力,需要快速获取配电网准确的实时状态进而对系统进行动态分析、评估和控制。本文构建了复数域下基于同步相量测量的配电网线性状态估计模型,考虑节点注入约束提升了测量的冗余性,分析同步相量测量的误差特点并提出复数域最小二乘法求解状态估计问题。面向实际应用需求,通过分析测量残差提出一种权重自适应调整算法,以及一种不良数据辨识和校正的方法。仿真结果表明,所提方法能有效提高配电网状态估计的准确性、实时性和适用性。

基于缴费行为轨迹追踪的渠道风险监控模型

电费收取过程中的第三方缴费渠道隐藏着巨大的风险监控漏洞,对电网企业构成严重的资金安全隐患。在已明确风险类型、成因机理和表现形式的基础之上,从追踪客户的缴费行为轨迹出发,提出了一个针对缴费渠道的风险监控模型。先分析客户缴费行为记录并追踪其缴费行为轨迹,使用决策树算法与正则表达式相结合的方法判断出客户潜在的风险类型;然后确定各风险类型的评估指标,建立递阶的评估指标体系;最后使用加权最小二乘法创建风险评估模型,计算渠道各风险类型的风险指数,进而得到渠道的各风险排名。该模型将定性识别与定量评估分离,可以有效地监管渠道风险且获得了可信度较高的评估结果。

基于时间反演的到达时间定位

针对传统算法在室内超宽带(UWB)到达时间(TOA)定位系统里很难准确搜寻出第一条直射路径,从而导致定位精度不高的问题,提出了基于时间反演(TR)的TOA室内UWB定位算法。首先,利用TR处理的空时聚焦特性确定第一条直射路径,从而估计这条路径的TOA;其次,通过加权最小二乘(WLS)定位算法对不同的估计分量赋予相应的权值以提高定位精度。仿真结果表明,相较传统TOA定位,所提方案在低信噪比条件下的均方根误差(RMSE)减小了28.6%,可见该方案有效提升了系统定位精度。

一种新的高速动态称重方法研究

以某公司生产的新型动态称重质量分选机为实验平台,详细分析了动态称重的问题。建立了称重系统的动力学模型,提出利用参数辨识方法求取称重质量的方法。采用限定记忆的最小二乘法计算方法详细推导了待称重货物质量的计算公式。进行了多次实验,并与传统的动态称重算法的结果进行了对比,结果表明,该方法是可行的。

船舶寿命试验中无失效数据的分析与处理

运用经典方法和多层Ｂａｙｅｓ方法，对某型船舶寿命的截尾数据，在假设其寿命服从Ｗｅｉｂｕｌｌ分布条件下，估计了可靠度。

基于正交多项式拟合的称重传感器非线性校正

因受自身材质、工艺的限制以及外界环境影响,机车车辆称重传感器实际的输入输出关系存在非线性特性,造成测量结果的非线性误差,制约其测量精度。对此,该文采用曲线拟合法、以正交多项式做最小二乘拟合建立非线性校正环节,对机车车辆称重传感器进行非线性校正,来减小非线性特性对测量结果造成的影响,提高测量精度,同时避免正规方程系数矩阵的病态问题。实验结果表明,校正后系统的非线性得到明显改善,测量精度得到显著提高,同时该方法操作简单、校正效率高、结果稳定可靠,具有较好的工程应用价值。