基于谱估计和粒子群算法的电压闪变计算方法

发布时间：2019-11-16 17:26

【摘要】：间谐波的注入会导致电压的均方根值和峰值发生波动从而引起闪变,基于调幅波模型的闪变检测模型的测量精度较差。提出一种基于谱估计算法和粒子群算法的间谐波闪变检测方法。首先,通过比值法确定电压信号中不同频率分量的个数,再利用谱估计算法确定各分量的准确频率;然后,利用粒子群算法确定各个分量的幅值和相角,计算间谐波闪变值。仿真结果表明:该方法对于调幅波闪变信号和间谐波闪变信号,以及两者的混合闪变信号,均能快速准确地检测间谐波参数并计算闪变值。
【图文】：

而在计算闪变效应时，所需数据为间谐波幅值，因此，这一不足不影响该方法的使用。4．3频率估计精度对幅值估计精度的影响MUSIC算法的频率估计结果对构建电压信号模型至关重要，将直接影响PSO算法的寻优精度。以3．2中的复杂闪变信号为例，分别仿真分析频率估计结果在不同的频率偏差量下的幅值估计精度。PSO算法的最大迭代次数取为5000次，将优化得到的模型参数结果与实际值进行比较，计算得到各分量幅值的相对误差，取4个幅值中误差最大的一个进行分析，绘制出“频率估计偏差量－幅值估计相对误差”曲线，如图1所示。图1频率估计偏差量－幅值估计相对误差关系曲线Figure1Ｒelationcurvebetweenfrequencyestimationerrorandmagnitudeestimationrelativeerror第31卷第4期吴丹岳:基于谱估计和粒子群算法的电压闪变计算方法23

而在计算闪变效应时，所需数据为间谐波幅值，因此，这一不足不影响该方法的使用。4．3频率估计精度对幅值估计精度的影响MUSIC算法的频率估计结果对构建电压信号模型至关重要，将直接影响PSO算法的寻优精度。以3．2中的复杂闪变信号为例，分别仿真分析频率估计结果在不同的频率偏差量下的幅值估计精度。PSO算法的最大迭代次数取为5000次，将优化得到的模型参数结果与实际值进行比较，计算得到各分量幅值的相对误差，取4个幅值中误差最大的一个进行分析，，绘制出“频率估计偏差量－幅值估计相对误差”曲线，如图1所示。图1频率估计偏差量－幅值估计相对误差关系曲线Figure1Ｒelationcurvebetweenfrequencyestimationerrorandmagnitudeestimationrelativeerror第31卷第4期吴丹岳:基于谱估计和粒子群算法的电压闪变计算方法23

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 全芙蓉;;粒子群算法的理论分析与研究[J];硅谷;2010年23期

2 吴军;李为吉;;改进的粒子群算法及在结构优化中的应用[J];陕西理工学院学报(自然科学版);2006年04期

3 段海涛;刘永忠;冯霄;;水系统优化的粒子群算法分析[J];华北电力大学学报(自然科学版);2007年02期

4 王伟;;混合粒子群算法及其优化效率评价[J];中国水运(学术版);2007年06期

5 付宜利;封海波;孙建勋;李荣;马玉林;;机电产品管路自动敷设的粒子群算法[J];机械工程学报;2007年11期

6 蒋荣华;王厚军;龙兵;;基于离散粒子群算法的测试选择[J];电子测量与仪器学报;2008年02期

7 周苗;陈义保;刘加光;;一种新的协同多目标粒子群算法[J];山东理工大学学报(自然科学版);2008年05期

8 姚峰;杨卫东;张明;;改进粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用[J];北京科技大学学报;2009年08期

9 张大兴;贾建援;张爱梅;郭永献;;基于粒子群算法的三轴跟瞄装置跟踪策略研究[J];仪器仪表学报;2009年09期

10 王丽萍;江波;邱飞岳;;基于决策偏好的多目标粒子群算法及其应用[J];计算机集成制造系统;2010年01期

相关会议论文 前10条

1 朱童;李小凡;鲁明文;;位置加权的改进粒子群算法[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届（2011年度）学术年会论文集(上)[C];2012年

2 陈定;何炳发;;一种新的二进制粒子群算法在稀疏阵列综合中的应用[A];2009年全国天线年会论文集（上）[C];2009年

3 陈龙祥;蔡国平;;基于粒子群算法的时滞动力学系统的时滞辨识[A];第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2009年

4 于颖;李永生;於孝春;;新型离散粒子群算法在波纹管优化设计中的应用[A];第十一届全国膨胀节学术会议膨胀节设计、制造和应用技术论文选集[C];2010年

5 刘卓倩;顾幸生;;一种基于信息熵的改进粒子群算法[A];系统仿真技术及其应用（第7卷）——'2005系统仿真技术及其应用学术交流会论文选编[C];2005年

6 熊伟丽;徐保国;;粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

7 方卫华;徐兰玉;陈允平;;改进粒子群算法在大坝力学参数分区反演中的应用[A];2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会论文集[C];2012年

8 熊伟丽;徐保国;;单个粒子收敛中心随机摄动的粒子群算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）][C];2009年

9 马向阳;陈琦;;以粒子群算法求解买卖双方存货主从对策[A];第十二届中国管理科学学术年会论文集[C];2010年

10 赵磊;;基于粒子群算法求解多目标函数优化问题[A];第二十一届中国（天津）’2007IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集[C];2007年

相关博士学位论文 前10条

1 李庆伟;粒子群算法及电厂若干问题的研究[D];东南大学;2016年

2 杜毅;多阶段可变批生产线重构的研究[D];广东工业大学;2016年

3 尹浩;求解Web服务选取问题的粒子群算法研究[D];东北大学;2014年

4 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大学;2006年

5 安镇宙;家庭粒子群算法及其奇偶性与收敛性分析[D];云南大学;2012年

6 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年

7 黄平;粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D];华南理工大学;2012年

8 胡成玉;面向动态环境的粒子群算法研究[D];华中科技大学;2010年

9 张静;基于混合离散粒子群算法的柔性作业车间调度问题研究[D];浙江工业大学;2014年

10 张宝;粒子群算法及其在卫星舱布局中的应用研究[D];大连理工大学;2007年

相关硕士学位论文 前10条

1 张忠伟;结构优化中粒子群算法的研究与应用[D];大连理工大学;2009年

2 李强;基于改进粒子群算法的艾萨炉配料优化[D];昆明理工大学;2015年

3 付晓艳;基于粒子群算法的自调节隶属函数模糊控制器设计[D];河北联合大学;2014年

4 余汉森;粒子群算法的自适应变异研究[D];南京信息工程大学;2015年

5 梁计锋;基于改进粒子群算法的交通控制算法研究[D];长安大学;2015年

6 杨伟;基于粒子群算法的氧乐果合成过程建模研究[D];郑州大学;2015年

7 李程;基于粒子群算法的AS/RS优化调度方法研究[D];陕西科技大学;2015年

8 樊伟健;基于混合混沌粒子群算法求解变循环发动机数学模型问题[D];山东大学;2015年

9 陈百霞;考虑风电场并网的电力系统无功优化[D];山东大学;2015年

10 戴玉倩;基于混合动态粒子群算法的软件测试数据自动生成研究[D];江西理工大学;2015年

本文编号：2561929