【摘 要】
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文章分析了某电动汽车充电站电压信号的背景噪声功率谱,建立了自回归滑动平均(ARMA)有色滤波模型。在稳态和幅相调制情况下,分析了不同类型背景噪声的相量计算精度。研究表明
【机 构】
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国网山东省电力公司淄博供电公司,山东大学电气工程学院
【基金项目】
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国网山东省电力公司科技项目(全景式电网监测系统研究与开发),国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(51627811)
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文章分析了某电动汽车充电站电压信号的背景噪声功率谱,建立了自回归滑动平均(ARMA)有色滤波模型。在稳态和幅相调制情况下,分析了不同类型背景噪声的相量计算精度。研究表明,配电网背景噪声信号具有时间相关性,其功率谱呈下凹状,对同步相量算法的影响比高斯白噪声和粉色噪声大。稳态情况下,总体最小二乘旋转不变(TLS-ESPRIT)算法抗背景噪声能力更强;动态情况下,卡尔曼(Kalman)滤波算法和离散傅里叶变换(DFT)算法抗背景噪声能力更强。
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