基于卡尔曼滤波算法的电力系统时滞信号补偿技术研究

发布时间：2024-06-10 22:31

　　近年来随着电力系统规模的增大,电网的安全稳定问题越发受到人们的关注。以同步相量测量单元为基础的广域测量系统能够获取其范围内多个节点位置的实时动态数据,为实现电力系统的广域闭环控制带来了契机。然而测量信号的传输时延目前仍是该系统应用过程中存在的一大问题,这会对基于实时信号所开展的相关高级应用产生严重干扰,因此解决时延问题具有重大的工程实际意义。信号的时延问题可通过预测补偿的方式进行处理,即当数据未送入接收端时利用有关算法将其预测出来,从而保证信号接收的相对同步。另外考虑到测量系统本身存在测量噪声,为提高预测补偿数据的可靠性,需要进行预滤波处理工作。本文将时延信号的预测补偿工作分成滤波和预测两部分,滤波方法中重点研究了目前较为典型的卡尔曼滤波算法,介绍了该方法的基本原理、应用步骤,并通过仿真案例对滤波算法的参数设计问题进行了讨论,预测算法中主要尝试了由低频振荡常用分析算法之一的Prony算法推导而来的Prony预测算法,研究了其信号预测的相关特性。文章的重点部分在于将卡尔曼滤波算法与Prony算法相结合,提出了一种典型的WAMS时延信号补偿装置结构,对时延问题进行了综合处理,并在四机两区域...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-2模型准确时的卡尔曼滤波算法处理结果

图2-2模型准确时的卡尔曼滤波算法处理结果Figure2-2.ProcessingresultsofKalmanfilteringalgorithmwhenthemodelisaccurateman滤波结果的误差如图2-3所示：图2-3角速度滤....

图2-3角速度滤波结果的误差曲线

14图2-3角速度滤波结果的误差曲线Figure2-3.Errorcurveofangularvelocityfilteringresults从图2-2和图2-3可以看出，如果创建的卡尔曼滤波模型准确，都正确得到，滤波算法的估计精度较高，本例中的整体估....

图2-4模型存在偏差时的卡尔曼滤波算法处理结果

程中各维度所受噪声的大小，具体来说过程噪声协方差矩阵220000nnqq，其中n表示系统状态的维数，iiq代表第i个维差值（1≤i≤n）。在本案例中n=2，所以Q=112200qq，矩阵中态的过程噪声方差值，22q对应角速度状....

图2-5调节Q值后的卡尔曼滤波结果

图2-5调节Q值后的卡尔曼滤波结果Figure2-5.KalmanfilteringresultsafteradjustingQvalue对以上效果进一步分析，我们进行误差的量化对比。图2-6用准确模型进行滤波后结果的误差，误差2表示模型不准确所得结....

本文编号：3991995