计及噪声影响的高准确度迭代滤波电网频率测量方法

电网频率是电力系统的关键参数,表征电网运行状态,对电力系统控制和保护至关重要。迭代滤波方法采用时域移频和迭代滤波两步可高效实现电网频率测量。然而,实际测量中,电力信号不可避免地受到噪声干扰而产生频率估计误差,影响频率测量准确度。因此,通过引入迭代滤波过程等效加权滤波器的等效噪声带宽、扇形损失参数以及滤波器重叠相关系数,研究加性高斯白噪声对基于迭代滤波的电力系统频率估计的影响,推导相应的方差表达式。通过设置不同的仿真参数,验证基于迭代滤波频率估计方差表达式的有效性。最后基于所推导的方差表达式,给出通过增加测量间隔和提高迭代次数提升实际测量中频率估计准确度的建议。

一种改进的贝叶斯反演算法

贝叶斯反演方法是一种以贝叶斯理论为基础的不确定性反演方法,该方法除了以寻找最优解为目标外同时还能对反演结果进行评价分析,因此在地球物理反演领域中占据重要地位.然而传统的贝叶斯反演算法约束能力一般,存在精度不高的问题.本文为了进一步提高该反演算法的精度,分别从初始反演阻抗模型、先验概率分布以及似然函数三个方面对算法进行了改进,改进点主要包括对初始反演阻抗模型中的随机噪声成分进行butterworth滤波处理使构建的初始阻抗与真实阻抗更加接近从而降低反演的难度,对先验概率分布进行多方法综合处理从而有效避免了单一方法约束能力的不足,对似然函数则引入反演残差与子波的互相关函数将其扩展为一个向量从而可以使其针对每个点进行约束.通过以上改进在一定程度上提高了贝叶斯反演算法的约束能力,并利用改进后的算法进行单道记录反演试算,直观对比分析了反演阻抗与实际阻抗的匹配程度,同时引入误差项加以验证,结果表明改进算法能够在一定程度上提高反演的精度.最后,本文通过抗噪性分析检验了改进算法的稳定性和适用性.