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一种改进状态模型的动态相量测量算法 被引量:4
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作者 肖雄波 夏立 王黎明 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期47-52,59,共7页
同步相量测量技术的一个关键问题是如何实时有效地估算包含电力参数信息的相量值。建立了计及电压、电流、频率、相位、有功和无功等电气参量的状态估计模型,在自适应陷波提取基波电压电流分量的基础上,借助无迹卡尔曼滤波递推框架进行... 同步相量测量技术的一个关键问题是如何实时有效地估算包含电力参数信息的相量值。建立了计及电压、电流、频率、相位、有功和无功等电气参量的状态估计模型,在自适应陷波提取基波电压电流分量的基础上,借助无迹卡尔曼滤波递推框架进行状态估计,实时获得电压、电流、频率、相位、有功和无功功率等电气参量的估计值。通过状态扩展系统模型,增强了系统的鲁棒性,在前端增加自适应陷波器,有效降低了谐波对跟踪性能高的影响。四组仿真对比分析说明提出的新算法较文献[12]方法而言,对频率突变和幅值突变的影响更小,跟踪性能受谐波的影响程度更小,在频率缓变情况下的跟踪性能优于文献的方法,从而说明提出的新方法更优。 展开更多
关键词 动态相量测量 自适应陷波 UKF 状态模型 电力参数分析
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基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类与评估 被引量:3
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作者 万新强 王洪寅 《电工技术》 2021年第2期96-99,共4页
目前大多数电能质量扰动分类方法都是基于对扰动数学表达式的分析,分析结果不能反映电力系统参数,如果电力系统有任何变化,结果也不能说明变化的好坏。对此提出了一种基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类评估方法。该算法应用机器学... 目前大多数电能质量扰动分类方法都是基于对扰动数学表达式的分析,分析结果不能反映电力系统参数,如果电力系统有任何变化,结果也不能说明变化的好坏。对此提出了一种基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类评估方法。该算法应用机器学习算法SVM支持向量机对基于时域特性分析的扰动分类方法 (TDCA法)提取的扰动特征量进行分类,在建立的IEEE 9节点标准模型中模拟所有常见的单一和复杂的电力系统干扰。这些干扰都是用TDCA法精确分类和评估的。仿真结果表明,该方法也可用于基于电力系统参数的电力扰动分类,并可以反映系统的参数,对后续系统参数调整具有很大的参考意义。 展开更多
关键词 电力系统参数分析 电能质量扰动分类 扰动参数评估
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Power Network Parameter Estimation Method Based on Data Mining Technology
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作者 张启平 王承民 侯志俭 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2008年第4期468-472,共5页
The parameter values which actually change with the circumstances, weather and load level etc. produce great effect to the result of state estimation. A new parameter estimation method based on data mining technology ... The parameter values which actually change with the circumstances, weather and load level etc. produce great effect to the result of state estimation. A new parameter estimation method based on data mining technology was proposed. The clustering method was used to classify the historical data in supervisory control and data acquisition (SCADA) database as several types. The data processing technology was implied to treat the isolated point, missing data and yawp data in samples for classified groups. The measurement data which belong to each classification were introduced to the linear regression equation in order to gain the regression coefficient and actual parameters by the least square method. A practical system demonstrates the high correctness, reliability and strong practicability of the proposed method. 展开更多
关键词 parameter estimation data processing data mining clustering analysis linear regression
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