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独立分量分析在电力系统谐波电流估计中的应用

张晶莹

   随着通信测量技术、数据存储和功率计算的发展,电力谐波监控系统得到了广泛地发展。电力系统谐波状态估计技术根据有限的谐波测量数据来估计整个电网的谐波分布,从而达到对整个系统进行谐波监测和谐波管理的目的。由于电力系统谐波测量设备和谐波数据的限制,获取所有谐波网络参数或拓扑结构是很难的,应用传统的状态估计技术无法估计出谐波电流曲线。针对这一问题,本文应用独立分量分析技术估计电力系统谐波电流。 首先,本文简要地概述了谐波的基本概念和系统建模等相关知识,并对谐波状态估计方法进行了阐述;详细分析了独立分量分析算法的模型、原理和应用条件,特别是对收敛速度更快、性能更好的FastICA算法的原理和算法实现进行了研究。 其次,从谐波电流模型和独立分量分析使用条件两方面分析了独立分量分析算法应用于电力系统谐波估计的可行性。 最后,在实际电路里进行实验仿真。实验将谐波电压作为已知测量信号,电力系统网络参数和拓扑结构作为未知混合矩阵,谐波电流作为未知源信号,应用FastICA算法对谐波电流进行估计。并在误差许可范围内,通过减少采样点数目应用独立分量分析算法进行了谐波状态估计的实验仿真,从而减少了电力投入消耗。实验结果表明,即使现实电力系统中存在噪声的情况下,独立分量分析算法同样可以很好地对电力系统谐波进行估计。……   
[关键词]:状态估计;独立分量分析;盲源分离;谐波
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:哈尔滨理工大学2010年
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