基于最优电压矢量的有源滤波器电流控制新方法

提出了一种新的基于最优电压矢量的有源滤波器滞环电流控制方法。该方法的特点是用一组滞环相间电流比较器和一组阶梯式相间电流比较器相结合，快速、正确地判断有源滤波器参考电压空间矢量所在的区域，并由此决定最优电压矢量及对有源滤波器实行滞环电流控制。用电磁暂态程序进行的计算机仿真结果表明，该方法能快速、正确地确定最优电压矢量，从而可有效地降低开关频率和提高有源滤波器的效率。其突出优点是在参考电压空间矢量变化较快且难以预测的情况下，仍能快速跟踪及确定其所在的区域，从而可有效地减少电流补偿误差，改善有源滤波器的性能。

基于Bayesian估计和Wiener滤波的阈值去噪方法

基于阈值的小波域去噪方法的核心是阈值选取 ,通过最小化一个Bayesian风险函数得到一种自适应阈值 ,结合线性滤波中具有代表性的Wiener方法 ,提出了一种新的去噪方法 .实验结果表明 ,该方法能有效地去除图像中的白噪声 ,同时还能较好地保留图像的边缘信息 。

动态电压恢复器的最优控制和最优滤波

提出基于最优控制和最优滤波的动态电压恢复器控制策略。该控制方法用Sage-Husa卡尔曼滤波器对动态电压的暂降进行检测,同时实现对三相电网电压的锁相功能。该算法实现了在谐波和不平衡条件下正序电压幅值和相位几乎无延时的检测。为加快系统动态响应速度,提出最优控制的策略;同时设计一个最优滤波器——降维卡尔曼滤波器进行电流状态量的观测。降维卡尔曼滤波器的使用不但节省了3个电流传感器,而且加快了控制的响应速度,从而显著提高了不平衡暂降的补偿能力。实验结果证明该文所提出的控制策略的有效性。

并联型有源电力滤波器容量和最优安装位置的选择方法

在电力系统安装有源电力滤波器(active power filters,APF),主要是要决定装设的容量及安装位置,考虑的因素有谐波源个数及性质、电力系统结构和阻抗参数、谐波治理标准等。首先建立电网谐波治理目标优化函数,在对该函数进行深入研究的基础上对利用Benders分解法进行电力系统谐波治理目标函数求解的方法进行讨论,Benders分解法将整个问题分割成2部分:主问题与子问题,主问题处理APF位置的选择及额定容量的选取,使额定容量为符合实际情况的离散值,并且使APF的额定容量为最小;子问题解决电网谐波电压畸变问题,使谐波畸变程度降到最小,并满足谐波治理标准。同时,在子问题的求解工程中,利用拉格朗日乘数法求解考虑APF容量限制时注入谐波电流的最优值。最后,对最优安装位置求解方法在混合型有源电力滤波器(hybrid active power filter,HAPF)中的应用进行研究,分析在HAPF应用中所应注意的问题。仿真结果验证该方法的可行性。

基于权值选优粒子滤波器的故障预测算法

样本贫化现象会严重影响再采样粒子滤波故障预测算法对故障的预测能力,是粒子滤波算法在故障预测应用中的一个主要障碍。针对上述问题,提出了一种基于权值选优粒子滤波器的故障预测算法。按照粒子权值的大小,从大量的粒子中选择出比较好的粒子用于滤波,以增加样本的多样性,从而缓解样本贫化问题,提高再采样粒子滤波故障预测算法的跟踪能力。仿真结果显示所提出的算法是可行的。

广义Chebyshev最优滤波器设计

本文论证了等波纹广义Chebyshev函数滤波器的最优化特性 ,提出了由设计指标得到广义Chebyshev函数的方法 ,并且引入信号流图非常简便的得到了对应网络的拓扑结构 ,最终完成滤波器的设计 .

并联混合型有源电力滤波器的最优安装点

着重探讨混合型有源电力滤波器最优安装点的问题。建立配电网及混合型滤波器(hybrid active power filter,HAPF)的简化模型,定义以配电网各节点母线电压总畸变量为参考量的配电网谐波治理目标函数(network objective function,NOF)。通过对配电网节点导纳矩阵的分析得到配电网的电压及电流转移矩阵,并以此研究配电网的频率响应特性,为混合型有源电力滤波器无源支路的谐振频率及参数选择提供设计参考;同时以获得最优目标函数为目的阐述HAPF最优安装点的选择方法,并着重探讨电网参数变化的影响。所述方法可推广应用于各种配电网的谐波治理与无功补偿当中,工程应用结果验证了该文理论分析的正确性。

免微分非线性Bayesian滤波方法评述

以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等。之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF。为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究。最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向。

最优瞬时电压矢量控制有源电力滤波器

针对普通电流控制方法的不足 ,提出了一种基于最优瞬时电压矢量的新方法。它通过辨识最优瞬时电压矢量的区域来确定控制开关模型 ,避免了复杂计算和有源滤波器的不必要开关 ,且快速、准确 ,大力改善了有源滤波器的性能。

单输出系统最优自校正滤波新方法及其在跟踪系统中的应用

对于带未知噪声统计且含未知模型参数的单输出系统,本文用现代时间序列分析方法提出了一种新的自校正滤波方法,给出了具有渐近最优性的自校正滤波器,新方法的特点是基于ARMA新息模型通过计算自校正输出预报器和自校正观测噪声滤波器就可得到自校正状态滤波器,文中给出了在跟踪系统中的应用例子,仿真结果说明了新方法的有效性。

LFM信号的一种最优滤波算法

本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换的LFM信号的最优滤波算法 .首先由线性最小均方误差估计的正交条件出发 ,得到了连续分数阶傅立叶域上的等效Wiener滤波算子的求解方法 ;在此基础上 ,进一步给出了滤波算子的离散化算法 .分析及数值仿真的结果表明 ,这一算法不仅在性能上接近普通的Wiener滤波器 ,而且计算简单 ,便于实现 .

基于最优线性滤波的PMU测量Ⅰ:最优滤波原理

随着同步相量测量单元（phasor measurement unit,PMU）测量标准的不断更新和PMU在配电网的应用,更为恶劣的测量环境和更高的准确度要求,使得PMU测量算法面临巨大挑战。最优化方法能够兼顾基波频偏与动态变化、谐波、噪声、直流和带外干扰等因素造成的测量误差,实现测量的高准确度与快速响应的最佳平衡,是复杂条件下PMU测量算法设计极为有效的实现途径。本系列共3篇论文,针对目前应用最广泛的本质为线性滤波的测量机制,建立滤波器频响特性与测量误差之间定量关系,提出最优设计准则,并分别针对P类和M类测量,实现PMU测量算法的最优设计。该文目标是建立最优设计的基本理论。首先通过理论推导,给出基波频偏、谐波、噪声、直流干扰、带外干扰和基波动态等因素下,同步相量、频率和频率变化率引起的测量误差（即总向量误差、频率误差和频率变化率测量误差）与滤波器频响特性之间的定量关系;在此基础上,定义与滤波器频响特性有关的一系列技术指标,由此提出最优滤波器设计准则;最后,通过动态同步相量测量算法和基于泰勒相量模型的加权最小二乘两种典型算法的仿真实验,验证理论分析结果的正确性。

基于最优FIR滤波器与层次聚类的配电网单相接地故障选线方法

由于故障特征不明显、噪声干扰、配电网不平衡运行状况影响等问题,现有小电流接地系统单相接地故障选线方法在可靠性与普适性方面仍存在不足。提出一种小电流接地系统单相接地故障选线方法,该方法依据故障暂态量的频率特性,通过最优FIR滤波器滤除干扰因素,提取有效故障特征,并利用层次聚类法,基于滤波后波形,检出变化趋势不同于其他线路的单根馈线,即为故障线路。仿真实验表明,较之于常用的小波算法,该方法避免了对数据的大量逐层分解,在各种故障状况下均可可靠检出故障线路,且降低了采样频率需求,节约系统资源,易于工程实现。

基于滤波器-信赖域方法的最优潮流算法

在电力市场环境下,求解诸多问题都需要最优潮流作为理想的工具。该文基于滤波器和信赖域的思想提出了求解最优潮流的新算法:由信赖域决定线性化步长,线性规划子问题由多步中心校正原-对偶内点法进行求解,并采用了考虑电网拓扑的物理策略和动态调整线性规划子问题的收敛判据策略来改善最优潮流算法的稳定性和收敛性。该算法通过逐次求解线性规划子问题,在滤波器中利用多目标规划的优超(Dominance)概念决定是否接受新的点,算法本身具有非单调的性质。通过与预测-校正方法的比较,进一步验证了多步中心校正方法的求解效率。对系统规模从14节点到662节点的7个电力系统作了全面的数值计算, 计算结果表明,该算法具有较高的稳定性和快速收敛性,具有实用意义。

单周控制有源电力滤波器关键参数的最优选择

针对单周控制APF的控制要求和特点,详细给出了输出电感值、直流电容值、积分时间常数、PI调节器等几个关键参数最优选择分析,并以三相APF为例建立了仿真和实验模型,给出了最优化设计后的仿真和实验结果。结果表明经过参数优化设计后,APF补偿性能得到很大改善,补偿后总谐波失真度小,系统稳定性好,验证了参数最优设计分析的正确性和有效性。

多传感器时滞系统信息融合最优Kalman滤波器

基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对多传感器的离散线性状态时滞随机系统.给出了一种非增广分布式加权融合最优Kalman柚滤波器.推导了状态时滞系统任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算公式.它与状态增广加权融合滤波器具有相同的精度.与每个传感器的局部滤波器相比,分布式融合滤波器具有更高的精度.与状态和观测增广最优滤波器相比,具有较小的精度,但避免了增广所带来的高维计算和大的空间存储。可减小计算负担.仿真例子验证了其有效性.

基于最优滤波器的强混沌背景中谐波信号检测方法研究

强混沌背景中的微弱谐波信号检测有重要的工程研究意义.目前的检测方法主要是基于Takens理论的混沌相空间重构方法,然而这些方法往往对信干噪比要求高,且对高斯白噪声敏感等.本文注意到混沌信号的二阶统计特性是不变的,根据这个特点提出了一种基于最优滤波器的强混沌背景中的微弱谐波信号检测方法.该方法首先构建一个数据矩阵,在频域上对每个频率通道分别检测谐波信号,从而将信号检测问题转化为最优化问题,然后利用最优化理论设计滤波器,使待检测频率通道的信号增益保持不变,而尽量抑制其他频率通道的信号,最后通过判断每一频率通道的输出信干噪比来检测谐波信号.与传统方法相比,本文方法有如下优点:1)可以检测更低信干噪比下的微弱谐波信号;2)可检测的信号幅度范围更大;3)抗白噪声性能更强.仿真结果证明了本文方法的有效性.

动态多谐波源网络滤波器最优配置

基于大系统分解协调原理，采用遗传寻优算法，立足动态多谐波源网络中各节点谐波综合抑制的角度，依据电容器安装容量最小原则，考虑所有网络运行参量处于不同运行等级的动态组合，提出了无源滤波器安装点及额定参数的优化选择方法，给出了整体分级递阶算法，并实例分析说明了整个算法的有效性。

同步相量和频率测量最优滤波器设计

针对基于有限长单位冲激响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器的同步相量测量原理,首先从理论上推导基波、谐波和噪声引起的测量误差与滤波器频响特性的关系,由此定义滤波器多项技术指标,并通过建立总向量误差和频率测量误差与这些技术指标的函数关系,制定实现同步相量和频率测量的FIR数字滤波器组的最优设计准则。其次,针对离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DTF)类动态相量测量原理,推导这类算法的等效数字滤波器组,根据最优设计准则求解优化问题,进行滤波器自由参数最优选取,实现滤波器的最优设计,并给出长度分别为2、3和4周波的相量测量滤波器,以及4和5周波的频率测量滤波器组的设计结果。最后,将同长度最优设计算法与相关性能评估中表现优越的4周波TWLS算法进行性能比较,仿真实验表明,两者在静态和动态各类测试中,总体均表现出非常接近的优越性能,而在抗谐波性能方面,优化算法具有明显优势。

数模混合最优相关滤波在介损在线测量中的应用(英文)

提出了在线介质损耗测量的包含加性、调制性噪声的信号数学模型。简要介绍了目前介损在线测量方法中存在的问题,进而提出了基于最优相关滤波理论,采用数字、模拟混合乘法技术实现的最优相关滤波的技术方案,论证了该方案是抑制加性、调制性噪声及高次谐波影响测量结果的最优化方法,并给出了实验结果。