【摘 要】
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为了进一步提高含噪环境下谐波检测的精确度,提高卡尔曼滤波器的稳定性,对系统噪声协方差进行了分析,通过不断地在线辨识出过程噪声协方差,提出了一种自适应过程噪声协方差卡
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(51507015);国家自然科学基金(71271215,70921001);湖南省自然科学基金(2015JJ3008)
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为了进一步提高含噪环境下谐波检测的精确度,提高卡尔曼滤波器的稳定性,对系统噪声协方差进行了分析,通过不断地在线辨识出过程噪声协方差,提出了一种自适应过程噪声协方差卡尔曼滤波算法;该算法利用序贯最大化可信度更新先验信息来辨识过程噪声,然后通过卡尔曼滤波器进行迭代运算,估计出相应的幅值和相位;该算法最大的特点就是辨识出的过程噪声Q的骤然增大匹配的即是谐波幅值暂降的出现;通过在MATLAB环境下进行谐波仿真验证,结果表明该算法在准稳态条件下较好地跟踪电力系统谐波状态,且与常规卡尔曼、基于最大似然准则的卡尔曼、小波/小波包变换相比,该自适应算法的收敛速度较快、滤波精度高、实时性以及稳定性较好,具有重要的工程实际意义。
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