【摘 要】
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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
【机 构】
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深圳大学光电工程学院,深圳大学机电与控制工程学院
【基金项目】
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National Natural Science Technology of China （51177102）, Shenzhen Science and Technology Research Foundationfor Basic Project （JCYJ20140418193546100, JCYJ20120817164050203）
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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
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