基于卡尔曼滤波的输电线路继电保护算法研究

发布时间：2017-08-06 00:26

  本文关键词：基于卡尔曼滤波的输电线路继电保护算法研究

  更多相关文章： 微机继电保护 输电线路保护 傅里叶变换 卡尔曼滤波 小波多尺度分析 数学形态学 无迹卡尔曼滤波

【摘要】：微机继电保护在电力系统中得到了广泛应用,其核心技术是信号处理。微机保护装置普遍采用傅里叶算法提取测量信号的基波分量。但是,傅里叶算法无法反应信号的时域特性,处理具有局部特性的非平稳信号能力较弱,性能受衰减直流分量和分数次谐波分量影响较大等不足之处,大大降低了传统微机保护算法的快速性和准确性。因此,基于信号处理技术研究新的微机保护算法具有十分重要的意义。本文基于卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、小波变换、数学形态学滤波这几种经典的信号处理方法,研究了输电线路微机保护新算法。首先提出了小波-卡尔曼滤波和形态学-卡尔曼滤波两种微机保护算法。该算法利用小波或数学形态学的多尺度变换功能对采集信号进行分解,得到滤除了部分暂态噪声的平滑信号和包含测量噪声的细节信号。平滑信号用于更新卡尔曼滤波器的测量值,提高了滤波器的收敛速度,细节信号用于计算测量噪声的统计特性,提高了滤波器的收敛精度。再利用卡尔曼对滤除暂态噪声的信号进行处理,实时估计出信号的基波分量。然后,针对基于线性卡尔曼滤波的微机保护算法对信号频率偏移敏感的问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波的输电线路微机保护算法。算法考虑故障信号的频率和直流偏移量,建立了非线性的数学模型。采用无迹卡尔曼滤波基于非线性模型估计出信号频率、直流偏移量以及基波分量。最后,将数学形态学滤波和无迹卡尔曼滤波结合提出了形态学-无迹卡尔曼滤波算法。在MATLAB/Simulink环境下进行多个算例的仿真,仿真结果证实了所提出滤波算法的有效性。
【关键词】：微机继电保护 输电线路保护 傅里叶变换 卡尔曼滤波 小波多尺度分析 数学形态学 无迹卡尔曼滤波
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM77
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 课题相关背景与意义11
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势11-14
• 1.2.1 正弦量信号模型算法12
• 1.2.2 傅里叶及其改进算法12-13
• 1.2.3 最小二乘法及其改进算法13
• 1.2.4 小波变换算法13
• 1.2.5 数学形态学算法13-14
• 1.2.6 卡尔曼滤波算法及其改进算法14
• 1.3 论文的主要工作和章节安排14-17
• 第二章 微机继电保护基本算法17-30
• 2.1 引言17-18
• 2.2 傅里叶算法18-20
• 2.2.1 傅里叶变换18-19
• 2.2.2 全波傅里叶算法原理19-20
• 2.2.3 半波傅里叶算法原理20
• 2.3 卡尔曼滤波算法20-25
• 2.3.1 算法原理21-24
• 2.3.2 状态方程与观测方程24-25
• 2.4 算例仿真25-29
• 2.4.1 仿真模型25-26
• 2.4.2 仿真结果26-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第三章 电力故障信号暂态噪声抑制算法30-41
• 3.1 引言30
• 3.2 小波变换30-34
• 3.2.1 算法原理30-32
• 3.2.2 多尺度分析32-33
• 3.2.3 模极大值33-34
• 3.3 多尺度形态滤波34-38
• 3.3.1 数学形态学基本运算34-36
• 3.3.2 形态滤波器36
• 3.3.3 多尺度分析36-38
• 3.4 算例仿真38-39
• 3.4.1 小波多尺度分析仿真38-39
• 3.4.2 多尺度形态滤波仿真39
• 3.5 本章小结39-41
• 第四章 基于卡尔曼滤波的微机保护算法41-50
• 4.1 引言41
• 4.2 小波-卡尔曼滤波算法41-44
• 4.2.1 算法原理41-42
• 4.2.2 算法流程42-44
• 4.3 形态学-卡尔曼滤波算法44-46
• 4.3.1 算法原理44-45
• 4.3.2 算法流程45-46
• 4.4 算例仿真46-48
• 4.4.1 小波-卡尔曼算法仿真46-47
• 4.4.2 形态学-卡尔曼算法仿真47-48
• 4.5 本章小结48-50
• 第五章 基于无迹卡尔曼滤波的微机保护算法50-66
• 5.1 引言50
• 5.2 无迹卡尔曼滤波算法50-54
• 5.2.1 算法原理50-52
• 5.2.2 信号的非线性模型52-53
• 5.2.3 参数提取53-54
• 5.3 形态学-无迹卡尔曼滤波算法54-56
• 5.3.1 算法原理54-55
• 5.3.2 算法流程55-56
• 5.4 算例仿真56-65
• 5.4.1 无迹卡尔曼滤波算法仿真56-62
• 5.4.2 形态学-无迹卡尔曼滤波算法仿真62-64
• 5.4.3 滤波算法性能比较64-65
• 5.5 本章小结65-66
• 第六章 总结与展望66-68
• 6.1 总结66-67
• 6.2 展望67-68
• 参考文献68-74
• 致谢74-75
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文75

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本文编号：627639