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遗传优化粒子滤波在动态谐波检测中的应用

论文摘要

为了快速且准确地检测出电力系统动态谐波的幅值和相位,提出了遗传算法粒子滤波GAPF(genetic algorithm particle filter)的动态谐波检测方法。该方法首先对遗传算法中的交叉和变异过程加入自适应思想,使粒子间的交叉概率和变异概率能够随适应度自动改变;其次用选择、交叉和变异过程代替粒子滤波中的重采样过程,得到在处理非线性、非高斯系统参数估计能力较强的GAPF算法;最后对电力系统的动态谐波进行检测。仿真实验结果表明,在非线性和非高斯噪声环境下,GAPF算法在对电力系统动态谐波的幅值和相位进行检测时,具有精度高、实时性好等优点。

论文目录

  • 1 谐波分析模型
  • 2 遗传算法优化粒子滤波
  •   2.1 粒子滤波算法
  •   2.2 遗传算法
  •   2.3 遗传优化粒子滤波
  • 3 遗传优化粒子滤波对电力系统动态谐波的检测
  • 4 仿真分析
  •   4.1 GAPF算法对电力系统动态谐波幅值的检测
  •   4.2 GAPF算法对电力系统动态谐波相位的检测
  • 5 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杜先君,刘洲

    关键词: 电能质量,遗传算法,粒子滤波,谐波检测,状态估计

    来源: 电力系统及其自动化学报 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制重点实验室,兰州理工大学电气与控制工程国家实验教学示范中心

    分类号: TM711

    DOI: 10.19635/j.cnki.csu-epsa.000110

    页码: 108-114

    总页数: 7

    文件大小: 1007K

    下载量: 229

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/65bf4647dc0ae964c48133ce.html